本申請提供了一種風電機組葉片缺陷的確定方法及裝置，該確定方法包括：對目標風電機組葉片進行實時監測，并獲取監測的全景圖像和多通道聲信號；對所述多通道聲信號進行處理，確定由多空間方向的多束波束組成的波束集；將所述波束集的聲信號與所述全景圖像進行空間上的配準和融合，確定全景聲像；利用全景圖像中的葉片位置與聲像極值點的關聯性，從所述波束集中鎖定所述目標風電機組葉片頭部的波束，確定出目標波束；根據所述目標波束和由卷積神經網絡訓練生成的異常分類器，確定所述目標風電機組葉片的異常監測結果。本方案可以克服了現有監測的干擾問題、維護成本問題，并且相比于現有技術可以進一步提高檢測結果的可靠性與準確性。
【技術實現步驟摘要】
本申請涉及風電機組葉片檢測，尤其是涉及一種風電機組葉片缺陷的確定方法及裝置。
技術介紹
1、近年來隨著環境污染與能源危機問題加重，風能作為清潔能源越來越受到廣泛關注。截至到2023年，我國風電機組數量已居世界第一，風電發電量占比已超過30％，已成為重要的能源。通常風電機組工作在環境較差的環境下，而且工況復雜，存在故障隱患或發生概率較高，若不能及時發現故障，維修成本高以及造成更大的經濟損失。常見的風電機組故障有齒輪型故障、發電機故障、葉片故障機塔筒故障。其中葉片故障約占40％，常受風雨、冰雹及雷電的侵蝕，使得前緣腐蝕、前緣開裂便面裂縫等損傷。
2、傳統的葉片檢測方法通常通過預置傳感器進行監測，但這種方式不僅會影響風機葉片的結構強度，還會增加后續的傳感器維護成本。另一種基于視覺的檢測方法通常裝載在云臺或無人機平臺上，對機動葉片進行跟蹤和拍攝，再進行缺陷模式識別。然而，在光線不足的條件下，加之目標的移動，很難準確檢測出細微裂縫。
技術實現思路
1、有鑒于此，本申請的目的在于提供一種風電機組葉片缺陷的確定方法及裝置，通過全景圖像和多通道聲信號的結合，克服了傳統傳感器監測的結構干擾和維護成本問題，并且通過波束集能夠在不同空間方向上收集信息，即使在光線不足或目標移動的情況下，依然能夠準確定位葉片位置及其聲像極值點，從而確保細微裂縫的檢測精度，故這種融合方法可有效提高檢測的可靠性與準確性。
2、本申請實施例提供了一種風電機組葉片缺陷的確定方法，所述確定方法包括：
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p>3、對目標風電機組葉片進行實時監測，并獲取監測的全景圖像和多通道聲信號；4、對所述多通道聲信號進行處理，確定由多空間方向的多束波束組成的波束集；
5、將所述波束集的聲信號與所述全景圖像進行空間上的配準和融合，確定全景聲像；
6、利用全景圖像中的葉片位置與聲像極值點的關聯性，從所述波束集中鎖定所述目標風電機組葉片頭部的波束，確定出目標波束；
7、根據所述目標波束和由卷積神經網絡訓練生成的異常分類器，確定所述目標風電機組葉片的異常監測結果。
8、可選的，通過以下步驟獲取全景圖像：
9、獲取圓形陣列攝像頭中每個攝像頭監測所述目標風電機組葉片時所拍攝的監測圖像；
10、對所有監測圖像進行圖像拼接處理，確定所述全景圖像。
11、可選的，通過以下步驟獲取多通道聲信號：
12、獲取球形傳聲器陣列中每個球形單向傳聲器采集所述目標風電機組葉片所在區域的初始聲信號；
13、根據所有球形單向傳聲器采集的初始聲信號，確定所述多通道聲信號。
14、可選的，所述對所述多通道聲信號進行處理，確定由多空間方向的多束波束組成的波束集，包括：
15、對所述多通道聲信號進行頻域信息和空間特征提取處理，確定球諧波域特征；
16、根據所述球諧波域特征，使用波束形成器對球面均勻采樣生成的空間網格進行劃分，確定不同空間方向的多束波束，并根據所述多束波束確定波束集。
17、可選的，所述對所述多通道聲信號進行頻域信息和空間特征提取處理，確定球諧波域特征，包括：
18、對所述多通道聲信號進行短時傅里葉變換處理，確定所述通道聲信號對應的頻域信息；
19、對所述頻域信息進行球諧波域變換處理，確定映射有三維空間信號的球諧波系數；
20、對所述球諧波系數進行特征提取處理，確定球諧波域特征。
21、可選的，所述根據所述目標波束和由卷積神經網絡訓練生成的異常分類器，確定所述目標風電機組葉片的異常監測結果，包括：
22、對所述目標波束進行空域增強處理，并獲取空域增強后的所述目標波束的球諧波域特征和時頻域特征；
23、將所述目標波束的球諧波域特征和時頻域特征輸入至所述異常分類器中；
24、所述異常分類器根據球諧波域特征和時頻域特征進行分類預測，確定所述目標風電機組葉片的異常監測結果。
25、可選的，通過以下步驟確定波束形成器：
26、根據所述多通道聲信號對應的聲壓信號向量、導向矩陣以及傳聲器噪聲向量，構建球形傳聲器陣列對應的聲壓信號模型；
27、對所述聲壓信號模型進行球諧波變換處理，確定球諧波表示的導向矩陣，并更新所述聲壓信號模型；
28、根據更新后的所述聲壓信號模型，確定球諧波域模型；
29、根據所述球諧波域模型和所述多通道聲信號的聲信號時頻空間，確定基于球諧波域的波束形成器。
30、本申請實施例還提供了一種風電機組葉片缺陷的確定裝置，所述確定裝置包括：
31、獲取模塊，用于對目標風電機組葉片進行實時監測，并獲取監測的全景圖像和多通道聲信號；
32、第一確定模塊，用于對所述多通道聲信號進行處理，確定由多空間方向的多束波束組成的波束集；
33、融合模塊，用于將所述波束集的聲信號與所述全景圖像進行空間上的配準和融合，確定全景聲像；
34、第二確定模塊，用于利用全景圖像中的葉片位置與聲像極值點的關聯性，從所述波束集中鎖定所述目標風電機組葉片頭部的波束，確定出目標波束；
35、監測模塊，用于根據所述目標波束和由卷積神經網絡訓練生成的異常分類器，確定所述目標風電機組葉片的異常監測結果。
36、可選的，所述獲取模塊還用于通過以下步驟獲取全景圖像：
37、獲取圓形陣列攝像頭中每個攝像頭監測所述目標風電機組葉片時所拍攝的監測圖像；
38、對所有監測圖像進行圖像拼接處理，確定所述全景圖像。
39、可選的，所述獲取模塊還用于通過以下步驟獲取多通道聲信號：
40、獲取球形傳聲器陣列中每個球形單向傳聲器采集所述目標風電機組葉片所在區域的初始聲信號；
41、根據所有球形單向傳聲器采集的初始聲信號，確定所述多通道聲信號。
42、可選的，所述第一確定模塊在用于對所述多通道聲信號進行處理，確定由多空間方向的多束波束組成的波束集時，所述第一確定模塊用于：
43、對所述多通道聲信號進行頻域信息和空間特征提取處理，確定球諧波域特征；
44、根據所述球諧波域特征，使用波束形成器對球面均勻采樣生成的空間網格進行劃分，確定不同空間方向的多束波束，并根據所述多束波束確定波束集。
45、可選的，所述第一確定模塊在用于對所述多通道聲信號進行頻域信息和空間特征提取處理，確定球諧波域特征時，所述第一確定模塊用于：
46、對所述多通道聲信號進行短時傅里葉變換處理，確定所述通道聲信號對應的頻域信息；
47、對所述頻域信息進行球諧波域變換處理，確定映射有三維空間信號的球諧波系數；
48、對所述球諧波系數進行特征提取處理，確定球諧波域特征。
49、可選的，所述監測模塊在用于根據所述目標波束和由卷積神經網絡訓練生本文檔來自技高網
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【技術保護點】
1.一種風電機組葉片缺陷的確定方法，其特征在于，所述確定方法包括：
2.根據權利要求1所述的確定方法，其特征在于，通過以下步驟獲取全景圖像：
3.根據權利要求1所述的確定方法，其特征在于，通過以下步驟獲取多通道聲信號：
4.根據權利要求1所述的確定方法，其特征在于，所述對所述多通道聲信號進行處理，確定由多空間方向的多束波束組成的波束集，包括：
5.根據權利要求4所述的確定方法，其特征在于，所述對所述多通道聲信號進行頻域信息和空間特征提取處理，確定球諧波域特征，包括：
6.根據權利要求1所述的確定方法，其特征在于，所述根據所述目標波束和由卷積神經網絡訓練生成的異常分類器，確定所述目標風電機組葉片的異常監測結果，包括：
7.根據權利要求4所述的確定方法，其特征在于，通過以下步驟確定波束形成器：
8.一種風電機組葉片缺陷的確定裝置，其特征在于，所述確定裝置包括：
9.一種電子設備，其特征在于，包括：處理器、存儲器和總線，所述存儲器存儲有所述處理器可執行的機器可讀指令，當電子設備運行時，所述處理器與所述存儲器之間通過所述總線進行通信，所述機器可讀指令被所述處理器運行時執行如權利要求1至7任一所述的確定方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器運行時執行如權利要求1至7任一所述的確定方法的步驟。
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【技術特征摘要】
1.一種風電機組葉片缺陷的確定方法，其特征在于，所述確定方法包括：
2.根據權利要求1所述的確定方法，其特征在于，通過以下步驟獲取全景圖像：
3.根據權利要求1所述的確定方法，其特征在于，通過以下步驟獲取多通道聲信號：
4.根據權利要求1所述的確定方法，其特征在于，所述對所述多通道聲信號進行處理，確定由多空間方向的多束波束組成的波束集，包括：
5.根據權利要求4所述的確定方法，其特征在于，所述對所述多通道聲信號進行頻域信息和空間特征提取處理，確定球諧波域特征，包括：
6.根據權利要求1所述的確定方法，其特征在于，所述根據所述目標波束和由卷積神經網絡訓練生成的異常分類器，確定所述...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張文瓊，
申請(專利權)人：北京聲譜科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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