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一種海上風電葉片健康監(jiān)測方法及系統(tǒng)與流程

文檔序號:41751493發(fā)布日期:2025-04-25 17:44閱讀:來源:國知局

技術特征:

1.一種海上風電葉片健康監(jiān)測方法,其特征在于,包括以下步驟:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種海上風電葉片健康監(jiān)測方法,其特征在于,點位數(shù)量m、振動數(shù)據(jù)的時間點數(shù)量k、預設時間段t和預設時間間隔t均為自定義參數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種海上風電葉片健康監(jiān)測方法,其特征在于,對海上風電葉片的普通圖像和紅外圖像進行預處理獲得圖像序列,包括以下步驟:

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種海上風電葉片健康監(jiān)測方法,其特征在于,第一神經(jīng)網(wǎng)絡模型由m個轉(zhuǎn)換層、m個特征提取層、1個序列構(gòu)建層和1個時序分析層組成;

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種海上風電葉片健康監(jiān)測方法,其特征在于,轉(zhuǎn)換層將振動數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為馬爾可夫矩陣,包括以下步驟:

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種海上風電葉片健康監(jiān)測方法,其特征在于,特征提取層的計算公式如下:

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種海上風電葉片健康監(jiān)測方法,其特征在于,在對第一神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練之前,先對其進行預訓練,在第一神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預訓練過程中,將更新向量輸入到第二分類器、第三分類器、第四分類器、第五分類器和第六分類器,上述分類器的分類空間分別表示溫度、降雨量、降雪量、風速、風向與葉片朝向的夾角。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種海上風電葉片健康監(jiān)測方法,其特征在于,第二神經(jīng)網(wǎng)絡模型由訓練完成的第一神經(jīng)網(wǎng)絡模型、n個第一卷積層、n個第二卷積層、拼接層、隱藏層、提取層和第七分類器組成;

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種海上風電葉片健康監(jiān)測方法,其特征在于,第n個隱藏單元的計算公式包括:

10.一種海上風電葉片健康監(jiān)測系統(tǒng),執(zhí)行如權(quán)利要求1到9任一項所述的一種海上風電葉片健康監(jiān)測方法,其特征在于,包括:


技術總結(jié)
本發(fā)明涉及海上風電葉片健康監(jiān)測技術領域,公開了一種海上風電葉片健康監(jiān)測方法及系統(tǒng),一種海上風電葉片健康監(jiān)測方法,包括以下步驟:步驟S101,采集環(huán)境數(shù)據(jù)和振動數(shù)據(jù);步驟S102,訓練第一神經(jīng)網(wǎng)絡模型;步驟S103,采集普通圖像和紅外圖像;步驟S104,構(gòu)建圖像序列;步驟S105,訓練第二神經(jīng)網(wǎng)絡模型;步驟S106,通過第二神經(jīng)網(wǎng)絡模型完成海上風電葉片的健康監(jiān)測;本發(fā)明通過第一神經(jīng)網(wǎng)絡模型對多點位的振動數(shù)據(jù)進行特征提取,將第一神經(jīng)網(wǎng)絡模型遷移至第二神經(jīng)網(wǎng)絡模型對普通圖像和紅外圖像進行特征提取,并且將環(huán)境數(shù)據(jù)作為預訓練的目標,從而降低環(huán)境數(shù)據(jù)對健康監(jiān)測的干擾,提高監(jiān)測精度。

技術研發(fā)人員:徐健,杜娟
受保護的技術使用者:南京天臣恒科技有限公司
技術研發(fā)日:
技術公布日:2025/4/24
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