一种基于BPNN的风机叶片远程非接触健康监测系统和方法

摘要

本发明公开了一种基于BPNN的风机叶片远程非接触健康监测系统和方法，属于风力发电技术与机器学习领域，所述系统中服务器通过网络接收数字信号并将其转化为音频信号加以保存，并对音频信号进行预处理得到降噪信号；采用预设倍频程提取降噪信号中的声音特征并输入至训练好的BP神经网络，以对风机叶片的健康状态进行判断并输出判断结果；当判断结果标识风机叶片存在缺陷时发出报警；还为用户提供交互界面，以使用户能够实时查看判断结果、听取音频信号、对标识缺陷的故障信号进行二次确认、标注，以及调取并分析故障历史记录。本发明使得风力发电监控系统实时性好便于安装维护，能避免由于突发事故导致的经济损失、安全威胁、社会影响。