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风电机组叶片轮廓智能图像识别算法比较分析

         

摘要

叶片是风电机组有效捕获风能的重要部件,其性能质量直接关系到机组的整体运行效率和安全。受到现场复杂恶劣运行环境和应力载荷的影响,长时间运行的风电机组叶片容易形成各种损伤,导致风电机组运行效率降低、故障频发,严重时甚至导致叶片折断、风电机组倒塔等事故。为遏制重大事故的发生,有必要提高机组巡检时故障诊断的准确率。随着无人机巡检技术的不断发展,无人机检测已经规模化应用到风电机组叶片检测中。例如,可以实现叶片结冰检测、叶片表面缺陷识别、叶片裂纹检测。该技术实现故障检测的关键在于图像识别深度学习算法,该算法可以识别并分割出图像中的叶片轮廓。

著录项

  • 来源
    《风能》 |2021年第2期|90-93|共4页
  • 作者

    张国珍; 孔维兵; 周继威;

  • 作者单位

    龙源电力集团股份有限公司;

    中能电力科技开发有限公司;

    中能电力科技开发有限公司;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
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