【摘 要】
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得益于新能源领域的大力发展,作为新能源之一的风能凭借其储量丰富、经济效益高,具有广阔的商业化发展前景等优点,其使用场景越来越广泛。风力发电机是将风能转化为电能的重要设备。由于风力发电机系统较为复杂,故障率极高,因此对风力发电机的监测报警已变得尤为重要。齿轮箱螺栓是风力发电机重要的组成部分,由于风电机在高转速工作时产生的载荷与振动幅度会导致齿轮箱的螺栓松动。本文提出了一种基于机器视觉的非接触式螺栓松
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得益于新能源领域的大力发展,作为新能源之一的风能凭借其储量丰富、经济效益高,具有广阔的商业化发展前景等优点,其使用场景越来越广泛。风力发电机是将风能转化为电能的重要设备。由于风力发电机系统较为复杂,故障率极高,因此对风力发电机的监测报警已变得尤为重要。齿轮箱螺栓是风力发电机重要的组成部分,由于风电机在高转速工作时产生的载荷与振动幅度会导致齿轮箱的螺栓松动。本文提出了一种基于机器视觉的非接触式螺栓松动检测方法。本文首先训练和评估了目标检测网络（Res Net34-YOLOv5）,测试集上的AP（Average Precision）值达到了0.993,实现对图像中螺栓的识别,之后收集被监测螺栓不同时期的两个图像,然后通过特征点匹配的方式对图像做空间透视变换,使其共享同一坐标系。最后将两张图像通过基于灰度的方法进行配准,如果螺栓在两次检查期间发生旋转,两张图片的配准误差中会出现差异特征,作为螺栓松动检测的依据。根据实验结果表明,当螺栓发生5°以上旋转时该方法能准确检测出螺栓松动。风力发电机在运作时其部分零部件可能出现温度过高的情况,从而引发火灾。由于风力发电机大多数部署在偏远地区,周围人烟稀少,当发生大规模火灾时可能才会被发现,因此需要对风力发电机仓内部进行火灾监控报警。本文将Swin Transformer与YOLOv5相结合,提出了一个新的目标检测网络（Swin-YOLOv5）,实现了对图像中火焰和烟雾的识别。根据实验结果表明,Swin-YOLOv5检测火焰类别的AP值达到了0.881,检测烟雾类别的AP值达到了0.923。
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