隨著我國對(duì)清潔能源重視程度的提高,風(fēng)力發(fā)電得到了大力發(fā)展,并且已有較大規(guī)模的應(yīng)用,但風(fēng)電機(jī)組發(fā)電過程中設(shè)備檢修成本很高,是制約風(fēng)電發(fā)展的問題之一。針對(duì)這一問題,本文對(duì)點(diǎn)檢制在風(fēng)電場中應(yīng)用的可行性進(jìn)行了研究,開發(fā)了一套針對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的點(diǎn)檢系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了對(duì)人員和設(shè)備的管理,研發(fā)出了點(diǎn)檢任務(wù)制定、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和缺陷管理等功能。首先對(duì)點(diǎn)檢制和點(diǎn)檢技術(shù)的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行介紹,梳理點(diǎn)檢項(xiàng)目,并介紹風(fēng)電機(jī)組點(diǎn)檢中的各項(xiàng)內(nèi)容。接著根據(jù)研究目標(biāo)對(duì)風(fēng)力機(jī)葉片點(diǎn)檢、點(diǎn)檢數(shù)據(jù)采集以及點(diǎn)檢管理系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)的需求分析,提出需要解決的問題。對(duì)點(diǎn)檢技術(shù)進(jìn)行了探討,介紹了振動(dòng)技術(shù)中的各種算法和應(yīng)用,為點(diǎn)檢系統(tǒng)中振動(dòng)信號(hào)分析提供依據(jù);對(duì)點(diǎn)檢中的風(fēng)力機(jī)葉片裂紋檢測技術(shù)進(jìn)行深入研究,以深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測算法為基礎(chǔ),結(jié)合風(fēng)力機(jī)葉片裂紋的特性,對(duì)算法進(jìn)行針對(duì)性改進(jìn),使其在裂紋檢測場景中表現(xiàn)更好,運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)方法解決小樣本下模型訓(xùn)練的問題,然后搭建算法模型,收集樣本數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,并將檢測結(jié)果與未改進(jìn)的算法進(jìn)行對(duì)比分析。根據(jù)安全性和使用場景等因素選擇點(diǎn)檢管理系統(tǒng)架構(gòu),并根據(jù)需求分析,對(duì)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)、點(diǎn)檢管理系統(tǒng)功能模塊進(jìn)行了設(shè)計(jì),完成軟件的研發(fā)工作;為配合點(diǎn)檢管理系統(tǒng)工作,對(duì)點(diǎn)檢儀硬件進(jìn)行了設(shè)計(jì),在硬件的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)并編寫軟件,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)無線傳輸?shù)裙δ�。最后�?duì)本文的研究內(nèi)容進(jìn)行總結(jié),提出后階段進(jìn)一步研究和改進(jìn)的重點(diǎn),為以后工作指明方向。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TM315
【部分圖文】：

算法卷積加入邊緣信息

用一階差分卷積核1H和2H對(duì)W ( x , y)進(jìn)行卷積，得到x方向梯度P ( x , y)度Q ( x , y)，全局梯度為O ( i , j)( , )( , ) arctan( , )P x yO i jQ x y （后進(jìn)行非極大值抑制處理，并且設(shè)置低閾值1T和高閾值2T，通過高低閾信息。慮到卷積網(wǎng)絡(luò)的輸入為三通道，故需要將邊緣檢測輸出和原圖像進(jìn)行融new 1 original 2cannyP w P w P（中newP其為融合后圖像，originalP為原圖，cannyP為Canny邊緣檢測圖像，1w系數(shù)。3-3為圖像輸入以及轉(zhuǎn)換過程：

780張，部分?jǐn)?shù)據(jù)集如圖3-4所示：原圖 剪切 亮度減小 左右翻轉(zhuǎn) 順時(shí)針旋轉(zhuǎn)壓縮 翻轉(zhuǎn)拉伸逆時(shí)針旋轉(zhuǎn) 亮度增加圖3-4數(shù)據(jù)集擴(kuò)充本文研究風(fēng)力機(jī)葉片的裂紋檢測，所以在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中需要標(biāo)注裂紋所在位置，借助圖片標(biāo)注工具對(duì)780張圖片進(jìn)行了標(biāo)注，主要標(biāo)注目標(biāo)類別以及目標(biāo)框呈對(duì)角線的兩個(gè)點(diǎn)坐標(biāo)。3.2.4算法結(jié)構(gòu)裂紋識(shí)別和定位主要使用Faster-RCNN算法，該算法可分為特征提取卷積層、區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)和裂紋識(shí)別定位三部分：（1）特征提取卷積層。在圖像的特征提取上，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在實(shí)際中表現(xiàn)優(yōu)秀，Shaoqing Ren等人提出的Faster-RCNN中使用的為VGG[51-52]卷積網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)為經(jīng)典卷積網(wǎng)絡(luò)之一，其中卷積層13層
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2854851