基于計算機視覺的風力機葉片缺陷診斷研究.pdf

1、隨著科技的進步對能源的需求不斷增加,而傳統(tǒng)化石燃料價格不斷上升和對環(huán)境的污染性日益被人們所認知,致使作為清潔與可再生能源的風能的利用日益受到整個社會的重視。風力機裝機容量在近年來成不斷上升趨勢。隨著裝機容量的增加風力機所面臨的故障問題也日益凸顯,并不斷受到經(jīng)營者和科研人員的重視。風力機單機容量的增大和所處環(huán)境的惡劣導(dǎo)致風力機主要組成部分的風力機葉片故障發(fā)生率不斷上升,所以對風力機葉片故障的監(jiān)督與判定故障種類具有十分重要的實際意義。

2、>　　本文從實際應(yīng)用角度出發(fā)對風力機葉片故障種類的判定和故障定位進行了研究。通過對風力機葉片在故障定位方法的研究提出了對風力機葉片背景剔除方法,并利用定位色帶和定位點對葉片進行區(qū)域劃分,以達到對風力機故障特征提取和對故障生長監(jiān)控的目的。對風力機葉片提取所遇到的光照和拍攝角度進行了研究,并得到了葉片圖像數(shù)據(jù)提取所適用的光照范圍和拍攝角度范圍。在對風力機葉片故障圖像特征提取方法研究中對流形學(xué)習(xí)方法進行了改進,并使用雙樹復(fù)小波和流形學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特