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龙图腾网恭喜湖南科技大学申请的专利风力机叶根螺栓群松动程度在线监控及疲劳寿命预测方法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：CN119532133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202510095639.0，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权风力机叶根螺栓群松动程度在线监控及疲劳寿命预测方法是由吕伟荣;吴佳强;戚菁菁;蒋立忠;卢倍嵘;刘雪梅;姚帅设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本风力机叶根螺栓群松动程度在线监控及疲劳寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风力机叶根螺栓群松动程度在线监控及疲劳寿命预测方法，属于风电领域，包括以下步骤：确定监测机组叶片摆振方向；布置应变片；采集应变数据；设定预警和报警规则；建立监测螺栓群K值曲线；检测最不利螺栓轴力；计算最不利螺栓的平均轴力；计算最不利螺栓所受疲劳荷载作用下螺杆中拉力增量；计算最不利螺栓的等效应力幅和平均应力；确定最不利螺栓的剩余疲劳寿命。本发明将螺栓松动区域与区域内最不利螺栓疲劳寿命预测相结合，不仅提高了叶根螺栓寿命预测的准确性，而且通过对局部螺栓群松动程度的精准识别，可实现叶根螺栓松动问题的早发现早处理，杜绝疲劳断裂的可能。

本发明授权风力机叶根螺栓群松动程度在线监控及疲劳寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种风力机叶根螺栓群松动程度在线监控及疲劳寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：确定被监测叶根螺栓的叶片摆振方向；S2：在叶片摆振方向和远离叶根端布置应变片，以远离叶根端作为上监测点，叶片摆振方向作为下监测点；S3：在风力机开始运行时分别采集上监测点和下监测点的应变数据；S4：将风力机运行1年上监测点和下监测点的应变比K值曲线作为标准曲线，将之后风力机运行一年的上监测点和下监测点的应变比K值曲线作为比对曲线；S5：将标准曲线和对比曲线进行比对，分别将等效松1颗和等效松3颗螺栓的有限元计算K值曲线设定为预警线和报警线，设定预警和报警规则；S6：建立监测螺栓群K值曲线，评估监测螺栓群的松动劣化趋势；S7：根据监测螺栓群K值曲线，确定螺栓松动区域，运用超声测量技术检测最不利螺栓轴力，最不利螺栓为松动程度最大的螺栓；S8：主机厂家获取被监测叶片叶根螺栓中最不利螺栓所受疲劳荷载，计算最不利螺栓的平均轴力；S9：计算最不利螺栓所受疲劳荷载作用下螺杆中拉力增量；S10：计算最不利螺栓所受的等效应力幅和平均应力；S11：将计算得出的平均应力和等效应力幅代入螺栓疲劳曲线束进行计算，确定最不利螺栓的剩余疲劳寿命；S12：综合叶根螺栓群松动程度监测和最不利螺栓的剩余疲劳寿命预测结果，向业主提交风力机叶根螺栓群松动程度在线监控及疲劳寿命预测报告，并就可能存在的问题提出处理建议。

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