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公开(公告)号：CN119712462A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411880418.6
申请日：2024-12-19
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种用于风力发电机叶片覆冰状态监测方法、装置和系统，属于风力发电机叶片监测技术领域。该方法基于声发射技术，通过在风力发电机叶片内壁布置声发射传感器，采集叶片在运行过程中的声发射信号，利用辛几何模态分解方法对信号进行处理，并采用深度学习模型进行状态识别。该方法克服了传统覆冰监测方法存在的响应滞后、易受环境干扰、影响气动性能等局限性，能够实现叶片覆冰状态的准确识别和及时预警。实验验证表明，该方法对风力发电机叶片正常运行、覆冰和下雨三种状态的识别准确率均超过99.5%，具有良好的工程应用价值。
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