申请/专利权人：中广核(湖北)综合能源服务有限公司;武汉华中数控股份有限公司

申请日：2022-12-27

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN116163894A

主分类号：F03D17/00

分类号：F03D17/00;F03D7/00;F03D9/25

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.06.13#实质审查的生效;2023.05.26#公开

摘要：本发明公开了一种风电场风机叶片状态检测方法，包括：预先采集风机叶片运行时的声音数据并建立样本数据库；将采集的声音数据进行样本分类标记；计算分类标记后的所有样本的响度时频图，采用多尺度卷积神经网络并融合多尺度特征进行训练，以获取模型；采集实时的风机叶片运行时的声音数据，计算声音数据的响度时频图，将该声音数据的响度时频图导入模型中以判断出风机叶片状态。本发明还公开了一种风电场风机叶片状态检测系统，包括声音采集模块、数据传输模块、模型训练模块、异常声音检测模块、人机交互模块、风电场服务器。本发明可实现精准而全面的风电场风机叶片状态检测，有助于远程运维，提高了检测效率，降低了运维成本。

主权项：1.一种风电场风机叶片状态检测方法，其特征在于，包括：预先采集风机叶片运行时的声音数据并建立样本数据库；将采集的声音数据进行样本分类标记；计算分类标记后的所有样本的响度时频图，采用多尺度卷积神经网络并融合多尺度特征进行训练，以获取模型；采集实时的风机叶片运行时的声音数据，计算声音数据的响度时频图，将该声音数据的响度时频图导入模型中以判断出风机叶片状态。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中广核(湖北)综合能源服务有限公司;武汉华中数控股份有限公司 一种风电场风机叶片状态检测方法、系统及存储介质

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