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大型风力机叶片主梁内部缺陷类型红外自动识别方法

摘要

本发明涉及风力发电设备运行维护技术领域,同时也适用于其他树脂基复合材料的早期缺陷类型无损检测。其精准、适用性强且能够适用于野外工作环境。包括以下步骤:S1获取环境温度、主梁样件厚度、热源距样件距离、样件表面风速以及含缺陷样件各缺陷部位热扩散系数的数据样本,建立这些参数与不同类型缺陷热扩散系数之间的非线性耦合关系,同时计算神经网络模型参数;S2持续照射风力机叶片表面;S3采集和提取叶片有缺陷区域和无缺陷区域的表面温差曲线;S4‑S5记录当前照射位置叶片主梁厚度;测量当前环境温度;测量叶片表面平均风速;S6按照BP神经网络计算方法,计算热扩散系数;S7利用热扩散系数相对误差率计算公式,从而完成缺陷类型识别。

著录项

  • 公开/公告号CN110748462A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-02-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN201911004664.4

  • 发明设计人 周勃;

    申请日2019-10-21

  • 分类号F03D17/00(20160101);G06F30/27(20200101);G06F113/06(20200101);

  • 代理机构21107 沈阳亚泰专利商标代理有限公司;

  • 代理人邵明新

  • 地址 110870 辽宁省沈阳市沈阳经济技术开发区沈辽西路111号

  • 入库时间 2023-12-17 06:00:46

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-02-28

    实质审查的生效 IPC(主分类):F03D17/00 申请日:20191021

    实质审查的生效

  • 2020-02-04

    公开

    公开

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