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一种基于深度学习的风机叶片健康监测方法及其故障检测方法，涉及健康监测技术领域。解决现有风电叶片的监测方式无法实时、长期连续的监测的问题。监测方法为：预处理振动数据，获得低阶固有频率；根据低阶固有频率监测风机叶片的共振现象；综合对比所有风机叶...
该专利属于吉林大学所有，仅供学习研究参考，未经过吉林大学授权不得商用。

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