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公开(公告)号：CN109973331A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910368698.5
申请日：2019-05-05
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: F03D17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于bp神经网络的风力发电机组风轮叶片故障诊断算法，主要用于实现在役风力机叶片健康实时监测系统的故障决策智能化功能。其实现方案是：1：利用传感器获取与风轮叶片损伤有关的周围环境特征指标；2：利用特征指标与风轮叶片各故障程度建立数据集；3：构建阈值算法推演各类故障严重程度模型；4：构建BP神经网络决策模型；5：融合阈值模型和BP神经网络模型得出最终诊断结果；6：实时学习更新模型。本发明结合损伤指数的表象阈值特征和神经网络深层特征，使得整个故障诊断算法具备严重损伤预警功能和故障等级判别功能，为监测系统的故障决策功能智能化实现打下基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111855816A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010545026.X
申请日：2020-06-15
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本发明公开了一种综合概率模型和cnn网络的风叶故障识别方法，首先采用叶片声发射检测对风力叶片信号采集；使用MFCC对数据进行预处理产生标签和mfcc图；将数据传入CNN模型进行卷积运算和Feature_map生成；同时再用LSTM和HMM对时序信息处理输出观测序列概率矩阵P1和P2；将P1和P2进行矩阵连接后采用Softmax计算状态概率矩阵；然后利用现有数据对模型进行迭代训练和交叉验证得到最优权重；将训练出来的模型用于风叶故障识别，计算输出层概率最大的标签为结果，再转化为风叶对应的状态即为风叶故障识别结果。本发明结合信号采集和机器学习算法，采用多个时序判别模型融合的方式对风叶状态整个过程进行感知，为风力机叶片的裂纹故障诊断提供了富有影响力的思路和指导。
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公开(公告)号：CN111855816B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202010545026.X
申请日：2020-06-15
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: G01N29/14 , G01N29/44 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种综合概率模型和cnn网络的风叶故障识别方法，首先采用叶片声发射检测对风力叶片信号采集；使用MFCC对数据进行预处理产生标签和mfcc图；将数据传入CNN模型进行卷积运算和Feature_map生成；同时再用LSTM和HMM对时序信息处理输出观测序列概率矩阵P1和P2；将P1和P2进行矩阵连接后采用Softmax计算状态概率矩阵；然后利用现有数据对模型进行迭代训练和交叉验证得到最优权重；将训练出来的模型用于风叶故障识别，计算输出层概率最大的标签为结果，再转化为风叶对应的状态即为风叶故障识别结果。本发明结合信号采集和机器学习算法，采用多个时序判别模型融合的方式对风叶状态整个过程进行感知，为风力机叶片的裂纹故障诊断提供了富有影响力的思路和指导。
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公开(公告)号：CN109973331B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201910368698.5
申请日：2019-05-05
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于bp神经网络的风力发电机组风轮叶片故障诊断算法，主要用于实现在役风力机叶片健康实时监测系统的故障决策智能化功能。其实现方案是：1：利用传感器获取与风轮叶片损伤有关的周围环境特征指标；2：利用特征指标与风轮叶片各故障程度建立数据集；3：构建阈值算法推演各类故障严重程度模型；4：构建BP神经网络决策模型；5：融合阈值模型和BP神经网络模型得出最终诊断结果；6：实时学习更新模型。本发明结合损伤指数的表象阈值特征和神经网络深层特征，使得整个故障诊断算法具备严重损伤预警功能和故障等级判别功能，为监测系统的故障决策功能智能化实现打下基础。
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公开(公告)号：CN211234951U
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202020322356.8
申请日：2020-03-16
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: G01M13/00
Abstract: 本实用新型涉及一种风力发电机叶片故障传感器固定装置，包括固定板和传感器本体，所述固定板内部开设有固定孔、固定槽以及凹槽，所述凹槽设置于固定槽外侧，所述固定槽设置于固定孔外侧，所述传感器本体外侧设置有安装块，所述安装块与固定孔相对应，所述安装块外侧固定连接有卡板，所述卡板顶部设置有方形框，所述方形框顶部固定连接有横板，所述横板顶部设置有第一固定栓，且所述第一固定栓栓尾贯穿横板与固定板螺纹连接，所述固定板底部固定连接有支撑块，本实用新型结构简单，设计合理，方便将传感器本体安装在固定板内，并且通过支撑块以及连接板，使固定板底部与叶片连接面之间留有间隙，保证传感器本体对叶片的检测效果。
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公开(公告)号：CN209976699U
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201920345732.2
申请日：2019-03-19
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: F03D17/00
Abstract: 本实用新型公开了一种风力机叶片故障智能监测装置，风力机柱的顶部和底部均向外延伸有一限位杆，两个限位杆之间设有一固定杆，固定杆的一侧朝向所述风力机叶片，固定杆的端部的顶部固定连接有一电动伸缩杆，电动伸缩杆的活动端上设有一激光测距仪以及红外摄像头，激光测距仪以及红外摄像头均封装在一监测外壳内，监测外壳的一侧设有一滑动杆且滑动杆的端部与所述固定杆滚动连接，激光测距仪以及红外摄像头的输出端均连接到A/D转换器且所述A/D转换器的输出端连接到存储器，A/D转换器的输出端通过地下光缆连接到监控终端，风力机柱上设有警报器，监控终端与所述警报器通过地下光缆连接。本实用新型有效将叶片损伤传输到监控终端，及时派人维修。
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