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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利海上风机结构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：CN121766044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610248475.5，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权海上风机结构健康监测方法及系统是由胡振中;蒋淳豪;李宜鸿设计研发完成，并于2026-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本海上风机结构健康监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种海上风机结构健康监测方法及系统，该方法包括：离线阶段，通过有限元仿真构建应变快照矩阵，利用本征正交分解提取低维特征子空间基矩阵，并将结构网格映射为图；同时进行节点坐标的傅里叶特征映射，与重构应变特征拼接后，训练基于切比雪夫图卷积的谱图神经网络。在线监测阶段，根据实时采集的单侧稀疏应变数据，通过掩码矩阵和预存基矩阵快速求解模态系数并初步重构全场应变，进而输入训练好的网络模型，实时推演出高保真的全场位移场与应力场。本发明能够有效适应传感器布局的任意变化，在单侧稀疏测量的苛刻条件下，实现对复杂结构全场物理响应的实时、精准重构，解决了传统技术对固定布点及双侧测量的依赖问题。

本发明授权海上风机结构健康监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种海上风机结构健康监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.离线训练阶段：基于有限元仿真获取结构在典型工况下的全场响应数据，构建应变快照矩阵；利用本征正交分解对所述应变快照矩阵进行特征基分解与截断，提取并保存能够表征结构主要变形模式的低维特征子空间基矩阵；将结构的有限元网格映射为无向图，并计算其拉普拉斯矩阵；对结构节点的空间坐标进行傅里叶特征映射以增强高频细节捕捉能力，并将映射后的坐标特征与基于特征子空间重构的应变特征进行拼接，形成增强节点特征；以所述增强节点特征为输入，以全场位移和应力为标签，训练谱图神经网络，所述谱图神经网络利用基于切比雪夫多项式的图卷积运算在无向图拓扑上进行特征聚合与非线性映射，其中，采用切比雪夫多项式逼近谱域卷积核，以聚合节点的多阶邻域信息； S2.在线监测阶段：根据现场单侧布置的稀疏应变传感器位置生成掩码矩阵，并利用所述掩码矩阵和预存的低维特征子空间基矩阵构建稀疏基矩阵；实时采集稀疏应变测量数据，通过求解基于所述稀疏基矩阵的线性方程组，快速估算低维模态系数并初步重构全场应变分布；将初步重构的全场应变分布与预处理的傅里叶坐标特征输入训练好的谱图神经网络模型，通过前向推理实时输出高保真的全场位移场和应力场； S3.结果输出阶段：将实时输出的全场位移场和应力场进行可视化展示，实现结构健康状态的实时监测。

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