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2023-05-28 发布于四川
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一种基于EMD分解自学习的风电机组叶片故障识别方法.pdf

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本发明涉及一种基于EMD分解自学习的风电机组叶片故障识别方法，包括：步骤一，采集风电机组叶片声音信号在线监测数据，并对采集的监测数据进行EMD分解；步骤二，将EMD分解后的声音信号与正常声音信息进行比较，若存在差异，获取差异信息对应的IMF分量，并启动视频监测设备采集差异信息对应的风电机组叶片的视频图像数据；步骤三，基于BP神经网络的图像识别方法对采集的视频图像进行识别，得到风电机组叶片故障识别结果。本发明无需进行大量的人工筛选，当叶片出现故障时声音信号出现异常，通过触发视频监测，对高清视频监测

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112378605 A (43)申请公布日 2021.02.19 (21)申请号 202011116165.7 G06N 3/08 (2006.01)

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