隨著我國對清潔能源重視程度的提高,風力發(fā)電得到了大力發(fā)展,并且已有較大規(guī)模的應用,但風電機組發(fā)電過程中設備檢修成本很高,是制約風電發(fā)展的問題之一。針對這一問題,本文對點檢制在風電場中應用的可行性進行了研究,開發(fā)了一套針對風力發(fā)電機組的點檢系統(tǒng),實現(xiàn)了對人員和設備的管理,研發(fā)出了點檢任務制定、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和缺陷管理等功能。首先對點檢制和點檢技術(shù)的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀進行介紹,梳理點檢項目,并介紹風電機組點檢中的各項內(nèi)容。接著根據(jù)研究目標對風力機葉片點檢、點檢數(shù)據(jù)采集以及點檢管理系統(tǒng)進行了詳細的需求分析,提出需要解決的問題。對點檢技術(shù)進行了探討,介紹了振動技術(shù)中的各種算法和應用,為點檢系統(tǒng)中振動信號分析提供依據(jù);對點檢中的風力機葉片裂紋檢測技術(shù)進行深入研究,以深度學習目標檢測算法為基礎,結(jié)合風力機葉片裂紋的特性,對算法進行針對性改進,使其在裂紋檢測場景中表現(xiàn)更好,運用遷移學習方法解決小樣本下模型訓練的問題,然后搭建算法模型,收集樣本數(shù)據(jù)對模型進行訓練,并將檢測結(jié)果與未改進的算法進行對比分析。根據(jù)安全性和使用場景等因素選擇點檢管理系統(tǒng)架構(gòu),并根據(jù)需求分析,對數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)、點檢管理系統(tǒng)功能模塊進行了設計,完成軟件的研發(fā)工作;為配合點檢管理系統(tǒng)工作,對點檢儀硬件進行了設計,在硬件的基礎上設計并編寫軟件,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)無線傳輸?shù)裙δ�。最后對本文的研究�?nèi)容進行總結(jié),提出后階段進一步研究和改進的重點,為以后工作指明方向。
【學位單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：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W ( x , y)進行卷積，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 （后進行非極大值抑制處理，并且設置低閾值1T和高閾值2T，通過高低閾信息。慮到卷積網(wǎng)絡的輸入為三通道，故需要將邊緣檢測輸出和原圖像進行融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，部分數(shù)據(jù)集如圖3-4所示：原圖 剪切 亮度減小 左右翻轉(zhuǎn) 順時針旋轉(zhuǎn)壓縮 翻轉(zhuǎn)拉伸逆時針旋轉(zhuǎn) 亮度增加圖3-4數(shù)據(jù)集擴充本文研究風力機葉片的裂紋檢測，所以在訓練數(shù)據(jù)中需要標注裂紋所在位置，借助圖片標注工具對780張圖片進行了標注，主要標注目標類別以及目標框呈對角線的兩個點坐標。3.2.4算法結(jié)構(gòu)裂紋識別和定位主要使用Faster-RCNN算法，該算法可分為特征提取卷積層、區(qū)域建議網(wǎng)絡和裂紋識別定位三部分：（1）特征提取卷積層。在圖像的特征提取上，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡方法在實際中表現(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，該網(wǎng)絡為經(jīng)典卷積網(wǎng)絡之一，其中卷積層13層
【參考文獻】

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本文編號：2854851