【摘 要】
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叶片是风电机组有效捕获风能的重要部件,其性能质量直接关系到机组的整体运行效率和安全。受到现场复杂恶劣运行环境和应力载荷的影响,长时间运行的风电机组叶片容易形成各种损伤,导致风电机组运行效率降低、故障频发,严重时甚至导致叶片折断、风电机组倒塔等事故。为遏制重大事故的发生,有必要提高机组巡检时故障诊断的准确率。随着无人机巡检技术的不断发展,无人机检测已经规模化应用到风电机组叶片检测中。例如,可以实现叶
【机 构】
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龙源电力集团股份有限公司,中能电力科技开发有限公司
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叶片是风电机组有效捕获风能的重要部件,其性能质量直接关系到机组的整体运行效率和安全。受到现场复杂恶劣运行环境和应力载荷的影响,长时间运行的风电机组叶片容易形成各种损伤,导致风电机组运行效率降低、故障频发,严重时甚至导致叶片折断、风电机组倒塔等事故。为遏制重大事故的发生,有必要提高机组巡检时故障诊断的准确率。随着无人机巡检技术的不断发展,无人机检测已经规模化应用到风电机组叶片检测中。例如,可以实现叶片结冰检测、叶片表面缺陷识别、叶片裂纹检测。该技术实现故障检测的关键在于图像识别深度学习算法,该算法可以
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