【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风机叶片缺陷检测，具体涉及一种基于多模态信息融合的风机叶片缺陷检测方法。
技术介绍
1、风机叶片是风力发电机组中的关键部件，其运行状态直接影响发电效率和设备安全。随着风力发电技术的发展，风机叶片的工作环境越来越复杂，容易受到风速、温度、湿度等因素的影响，导致裂纹、腐蚀、脱层等缺陷的产生。这些缺陷不仅影响风机的工作效率，还可能导致风机故障或安全事故。因此，风机叶片的健康监测和缺陷检测变得至关重要。
2、传统的检测方法存在局限性，例如公开号为cn204961177u的中国专利，其采用单一方式来进行风机叶片检测，单一检测方法无法全面、精准地评估叶片的健康状况。
技术实现思路
1、本专利技术解决了传统的风机叶片检测方法根据单一数据进行检测进而无法全面评估叶片健康状态的问题，提出一种基于多模态信息融合的风机叶片缺陷检测方法，能够更全面地反映风机叶片的工作状态，提供更精准的缺陷诊断和预测。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用以下的技术方案：一种基于多模态信息融合...
【技术保护点】
1.一种基于多模态信息融合的风机叶片缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态信息融合的风机叶片缺陷检测方法，其特征在于，所述图像数据包括风机叶片的表面图像和红外图像，采用图像处理算法对图像数据进行预处理；所述声发射信号具体为风机叶片在运行过程中产生的微小裂纹或内部结构变化的声波信号；所述振动信号为反映风机叶片振动状态的信号。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于多模态信息融合的风机叶片缺陷检测方法，其特征在于，所述S3包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于多模态信息融合的风机叶片缺陷检测方法...
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态信息融合的风机叶片缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态信息融合的风机叶片缺陷检测方法，其特征在于，所述图像数据包括风机叶片的表面图像和红外图像，采用图像处理算法对图像数据进行预处理；所述声发射信号具体为风机叶片在运行过程中产生的微小裂纹或内部结构变化的声波信号；所述振动信号为反映风机叶片振动状态的信号。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于多模态信息融合的风机叶片缺陷检测方法，其特征在于，所述s3包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于多模态信息融合的风机叶片缺陷检测方法，其特征在于，所述构建缺陷检测模型进行缺陷检测，包括：
5.根据权利要求1或4所述的一种基于多模态信息融合的风机叶片缺陷检测方法，其特征在于，所述对风机叶片进行健康状态分析和故障预测，...
【专利技术属性】
技术研发人员：汤春生，窦奇玮，周加兴，杭健，王泽洲，何国栋，侯鹏，王恩予，陆超，沈洋，
申请(专利权)人：东台双创新能源开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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