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龙图腾网获悉南京天臣恒科技有限公司申请的专利一种海上风电叶片健康监测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119878471B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510354887.2，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权一种海上风电叶片健康监测方法及系统是由徐健;杜娟设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海上风电叶片健康监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及海上风电叶片健康监测技术领域，公开了一种海上风电叶片健康监测方法及系统，一种海上风电叶片健康监测方法，包括以下步骤：步骤S101，采集环境数据和振动数据；步骤S102，训练第一神经网络模型；步骤S103，采集普通图像和红外图像；步骤S104，构建图像序列；步骤S105，训练第二神经网络模型；步骤S106，通过第二神经网络模型完成海上风电叶片的健康监测；本发明通过第一神经网络模型对多点位的振动数据进行特征提取，将第一神经网络模型迁移至第二神经网络模型对普通图像和红外图像进行特征提取，并且将环境数据作为预训练的目标，从而降低环境数据对健康监测的干扰，提高监测精度。

本发明授权一种海上风电叶片健康监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种海上风电叶片健康监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S101，采集海上风电叶片所在处的环境数据，并采集海上风电叶片上M个点位的振动数据；环境数据包括：温度、降雨量、降雪量、风速、风向与叶片朝向的夹角；M个点位的振动数据均通过K个时间点的加速度值表示；步骤S102，通过环境数据和M个点位的振动数据对第一神经网络模型进行训练；第一神经网络模型的输入为M个点位的振动数据，输出为海上风电叶片的第一健康状态，第一健康状态包括：叶片正常、叶片积冰和连接松动；步骤S103，在预设时间段T内，按照预设时间间隔t采集海上风电叶片的普通图像和红外图像；步骤S104，对海上风电叶片的普通图像和红外图像进行预处理获得图像序列；图像序列包括N个序列单元，每个序列单元由预处理后的普通图像和红外图像组成，其中N=Tt；步骤S105，将训练完成的第一神经网络模型迁移至第二神经网络模型，并通过图像序列对第二神经网络模型进行训练；第二神经网络模型的输入包括第一神经网络模型的输入，还包括图像序列和环境数据，输出为海上风电叶片的第二健康状态，第二健康状态包括：第一健康状态、表面污渍、表面裂纹、表面腐蚀和内部裂纹；步骤S106，将环境数据、M个点位的振动数据和图像序列输入到训练完成的第二神经网络模型，输出海上风电叶片的第二健康状态。

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