一种风力发电机组叶片损伤识别装置的制作方法

本技术涉及风力发电机组运维，具体为一种风力发电机组叶片损伤识别装置。

背景技术：

1、叶片作为机组的关键部件之一，叶片状态的好坏很大程度上决定了机组寿命到期的处理方式。由于叶片运行环境十分恶劣，空气中各种介质每时每刻都在侵蚀着叶片，高温低温、雷电、冰雹、雨雪、沙尘随时都有可能对叶片产生危害，轻则影响气动性能，重则影响结构安全。而叶片正常定期维护维修的费用仅为单台风机发电收益的3％左右，只要对叶片进行及时检查和维修，就可以以换来稳定的发电收益，把损失和风险降低至最小。因此，若期望机组继续服役或技改后再服役运行，需要对叶片进行检查，判断其是否具备继续服役或技改后再服役的条件。

2、近年来，人工智能识别技术发展迅猛，其中深度学习具备自我学习进化的能力，在模式识别方面表现出了巨大的优势。与传统机器学习相比，在计算资源方面，深度学习需要高性能的设备进行大规模运算；在特征提取方面，深度学习依靠机器自动提取，而传统机器学习需要人工提取。因此，应用现有深度学习模型构建一种风力发电机组叶片损伤识别装置具有重要的现实意义。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本实用新型提供了一种风力发电机组叶片损伤识别装置，具备能够通过图像识别系统，能够快速地对叶片损伤做出诊断，并给出治理方法的好处，解决了传统的损伤诊断采用人工观测的方式，这种诊断方式存在主观性、局限性，可能无法准确快速地损伤种类，进而难以进行有效。

3、(二)技术方案

4、为实现上述一种风力发电机组叶片损伤识别装置，具有备能够改变照明角度和照明范围的好处，本实用新型提供如下技术方案：一种风力发电机组叶片损伤识别装置，包括图像采集模块、移动终端、信号处理模块、处理器、数据样本库、数据更新接口和第三方信息平台接口，所述图像采集模块安装在移动终端上，所述移动终端和处理器之间通过信号处理模块进行信号传递，所述处理器和数据样本库之间相连接，所述数据更新接口和第三方信息平台接口均安装在数据样本库上。

5、优选的，所述信号处理模块包括两个信号接收模块和两个信号发射模块，其中一个所述信号接收模块和一个信号发射模块安装在移动终端内，另一个所述信号接收模块和一个信号发射模块安装在处理器上。

6、优选的，所述数据更新接口包括第一数据更新接口、第二数据更新接口和第三数据更新接口，所述第一数据更新接口、第二数据更新接口和第三数据更新接口均安装在数据样本库上。

7、优选的，所述数据样本库中的每一种损伤样本不少于50个。

8、优选的，所述图像采集模块可同时采集多个图像，并通过移动终端传递给处理器。

9、优选的，所述数据样本库中的每个样本均由专业人员审查核实。

10、(三)有益效果

11、与现有技术相比，本实用新型提供了风力发电机组叶片损伤识别装置，具备以下有益效果：

12、1、该风力发电机组叶片损伤识别装置，通过设置图像采集模块、移动终端、处理器、数据样本库和第三方信息平台接口，当叶片损伤时，使用移动终端上的图像采集模块对图像进行采集，然后通过信号发生模块将集采到的图像信息发送到处理器，处理器对图像特征进行提取并分析，然后与数据样本库中的样本进行对比，当对比到相同特征时，即可确认损伤种类，然后处理器将损伤种类及其治理方法发送到移动终端，当无法对比到相同特征时，就需要对数据样本库进行更新，或者从第三方信息平台接口接入第三方信息平台来获取样本信息，然后再将损伤种类及其治理方法发送到移动终端。

13、2、该风力发电机组叶片损伤识别装置，通过设置信号接收模块和信号发射模块，通过信号接收模块和号发射模块，使得移动终端和处理器进行信息传递。

技术特征：

1.一种风力发电机组叶片损伤识别装置，包括图像采集模块(1)、移动终端(2)、信号处理模块、处理器(3)、数据样本库(4)、数据更新接口和第三方信息平台接口(5)，其特征在于：所述图像采集模块(1)安装在移动终端(2)上，所述移动终端(2)和处理器(3)之间通过信号处理模块进行信号传递，所述处理器(3)和数据样本库(4)之间相连接，所述数据更新接口和第三方信息平台接口(5)均安装在数据样本库(4)上。

2.根据权利要求1所述的风力发电机组叶片损伤识别装置，其特征在于：所述信号处理模块包括两个信号接收模块(6)和两个信号发射模块(7)，其中一个所述信号接收模块(6)和一个信号发射模块(7)安装在移动终端内，另一个所述信号接收模块(6)和一个信号发射模块(7)安装在处理器(3)上。

3.根据权利要求1所述的风力发电机组叶片损伤识别装置，其特征在于：所述数据更新接口包括第一数据更新接口(8)、第二数据更新接口(9)和第三数据更新接口(10)，所述第一数据更新接口(8)、第二数据更新接口(9)和第三数据更新接口(10)均安装在数据样本库(4)上。

4.根据权利要求1所述的风力发电机组叶片损伤识别装置，其特征在于：所述数据样本库(4)中的每一种叶片损伤害样本不少于50个。

5.根据权利要求1所述的风力发电机组叶片损伤识别装置，其特征在于：所述图像采集模块(1)可同时采集多个图像，并通过移动终端(2)传递给处理器(3)。

6.根据权利要求1所述的风力发电机组叶片损伤识别装置，其特征在于：所述数据样本库(4)中的每个样本均由专业人员审查核实。

技术总结本技术涉及风力发电机组运维技术领域，且公开了一种风力发电机组叶片损伤识别装置，包括图像采集模块、移动终端、信号处理模块、处理器、数据样本库、数据更新接口和第三方信息平台接口，图像采集模块安装在移动终端上，移动终端和处理器之间通过信号处理模块进行信号传递，处理器和数据样本库之间相连接，数据更新接口和第三方信息平台接口均安装在数据样本库上，信号处理模块包括两个信号接收模块和两个信号发射模块，其中一个信号接收模块和一个信号发射模块安装在移动终端内。该风力发电机组叶片损伤识别装置，能够通过图像识别系统，能够快速地对风力发电机组叶片损伤位置、类型做出诊断，并给出治理方法。技术研发人员：李辉,刘瑞霞,梁中堂,杜月明,王刚,王东日受保护的技术使用者：中国航天科工动力技术研究院技术研发日：20231030技术公布日：2024/6/11