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航空发动机叶片表面损伤与检测研究进展

航空发动机 2024年第2期50卷 32-44页

作者：程亚茹李湉薛辉黎红英王丹唐鋆磊西南石油大学化学化工学院成都610500 中国航发航空科技股份有限公司成都610503 常熟理工学院电气与自动化工程学院江苏常熟215500 西南石油大学碳中和研究院成都610500

航空发动机叶片的工作环境极其恶劣,表面会出现各种类型的损伤。在损伤早期进行表面检测能够有效预防因损伤扩展导致的叶片失效断裂。发动机叶片表面损伤的检测和评估主要由人工操作,严重依赖工作经验,但人工检测不仅效率低下,而且检测... 详细信息

航空发动机叶片的工作环境极其恶劣,表面会出现各种类型的损伤。在损伤早期进行表面检测能够有效预防因损伤扩展导致的叶片失效断裂。发动机叶片表面损伤的检测和评估主要由人工操作,严重依赖工作经验,但人工检测不仅效率低下,而且检测结果容易受到人为因素的影响。为了高效、高精度地检测发动机叶片表面损伤,从叶片失效形式出发,综述了发动机叶片在停放和运行2种状态下的损伤机理,并重点阐述了涡流检测、渗透检测等常用于叶片表面损伤检测的方法。总结了基于机器视觉的检测技术,分析机器视觉检测面临数据集稀缺和单一性的挑战,认为收集大量数据并进一步完善评估标准是未来发动机叶片表面损伤检测系统研究的重点方向。

关键词：叶片损伤无损检测机器视觉深度学习航空发动机

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风电机组叶片损伤的声学检测技术

机械科学与技术 2023年

作者：董礼王宁王雁冰欧阳跃杨健王恩路程庆阳王东利郭晓亮陕西中科启航科技有限公司中国广核新能源控股有限公司

本文提出了一种基于频谱互差法的叶片损伤声学检测技术，能够有效、准确地识别风电机组叶片的损伤情况，以实现对多种叶片失效形式如叶片断裂、叶片开裂等问题的快速监测和预警，确保人身和财产安全。该技术主要分六个实施阶段，即数据... 详细信息

本文提出了一种基于频谱互差法的叶片损伤声学检测技术，能够有效、准确地识别风电机组叶片的损伤情况，以实现对多种叶片失效形式如叶片断裂、叶片开裂等问题的快速监测和预警，确保人身和财产安全。该技术主要分六个实施阶段，即数据收集、数据解析、数据过滤、时频分析、损伤因子计算和预警。其基本思路是在风电机组叶片运行过程中，利用自主研发的声学检测系统采集声音数据，进行时频分析和频谱互差分析，识别三支叶片之间频谱分布的差异，然后判断叶片是否存在失效以及结果的置信度，并及时给出警告，实现叶片问题的快速识别、报警，降低叶片损伤进一步恶化带来的危害和损失。

关键词：风电机组叶片损伤声学监测技术叶片频谱互差

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工业汽轮机叶片损伤三维数值分析研究

汽轮机技术 2023年第3期65卷 198-200页

作者：马利江柏燕潘虹宇杨帅汤捷林兵杭州汽轮动力集团股份有限公司工业透平研究院杭州310022

针对某核电辅助给水汽动泵配套用汽轮机,其动叶片产生弯曲损伤后机组无法正常启动展开三维数值分析,分析结果表明,叶片的损伤导致机组的轴向推力显著增大,同时做功能力也明显下降,输出扭矩无法克服启动时所需力矩,造成汽轮机无法启动,... 详细信息

针对某核电辅助给水汽动泵配套用汽轮机,其动叶片产生弯曲损伤后机组无法正常启动展开三维数值分析,分析结果表明,叶片的损伤导致机组的轴向推力显著增大,同时做功能力也明显下降,输出扭矩无法克服启动时所需力矩,造成汽轮机无法启动,通流部分成为静止通道。

关键词：辅助给水汽动泵叶片损伤数值分析

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基于计算机视觉的风机叶片损伤检测研究

基于计算机视觉的风机叶片损伤检测研究

作者：卢世昱沈阳工程学院

学位级别：硕士

风力资源作为现今社会利用最广泛的新能源之一,其利用方式主要是通过风力发电机实现风能的捕获和到电能的转换,最终风能以电的形式为人类生活和社会生产所用。风力发电机组中的叶片作为捕获风能的唯一部件,其健康状态是风能利用效率的... 详细信息

风力资源作为现今社会利用最广泛的新能源之一,其利用方式主要是通过风力发电机实现风能的捕获和到电能的转换,最终风能以电的形式为人类生活和社会生产所用。风力发电机组中的叶片作为捕获风能的唯一部件,其健康状态是风能利用效率的基础。然而由于风电机组大多工作在高原、山地等自然环境下,叶片表面直接与复杂恶劣的环境相接触,且长期受到交变载荷的影响,因以上述因素风机叶片常出现裂纹甚至断裂等损伤事故。叶片的健康状态与发电效率、生产安全和经济效益息息相关。因此对风机叶片进行损伤检测具有重要意义。针对风机叶片损伤检测中存在的效率低、局限多等问题,本文深度分析了人工检查方法和红外检测等无损检测方法的特点,结合图像处理技术和无人机的广泛使用,提出了基于深度学习的风机叶片损伤图像检测的新思路,通过对叶片损伤图像特征、图像边缘分割技术、迁移学习和卷积神经网络的深入研究,设计完善了一种基于Canny算法的图像边缘检测方法,并建立了基于迁移学习和随机森林算法的残差网络模型来进行叶片损伤图像的训练,以完成对叶片健康状态的检测和损伤识别。通过仿真实验来验证本文提出模型的相关性能,该模型在检测过程的快速性和结果准确率等方面都有良好的表现,有效的解决了风机叶片表面损伤检测的安全、效率、准确性等问题。本文的主要研究内容如下:1、介绍了风机叶片检测研究的背景及意义,分析了各类常用在叶片检测方面的方法特点,结合日益成熟的计算机图像处理技术和无人机的广泛应用,分析了基于深度学习图像识别技术在叶片损伤检测中的优势。2、针对叶片损伤图像的特征。对图像滤波、图像增强、图像分割等图像处理技术进行分析,设计了基于Sobel算子和Otsu阈值分割的风机叶片损伤图像的边缘检测算法。利用此算法对叶片损伤图像进行预处理,以减少图像背景对检测结果造成的影响,突出叶片损伤区域。3、借鉴深度学习在图像分类方向上的成功应用,将卷积神经网络中的Res Net模型应用到叶片表面损伤检测中,深入研究了Res Net在图像检测分类中存在训练数据不足、敏感性较低等问题,提出了一种改进的ResNet叶片损伤图像检测模型,即将迁移学习和随机森林加入到Res Net模型中。通过迁移学习将网络分为替换层和保留层,提高了模型提取特征的能力,减少了模型运算数据,构建了以随机森林为基础的分类器来提高模型对叶片图像特征的分类能力。通过实验对比验证了改进叶片损伤图像检测识别模型的优越性。4、提出了基于计算机视觉的叶片损伤图像检测框架,该框架包含多尺度图像边缘检测和改进Res Net模型两部分。并将其与支持向量机等方法进行实验对比,实验结果表明提出的损伤检测模型框架具有更高的准确性和更快的检测时间。

关键词：叶片损伤边缘检测深度学习 ResNet模型迁移学习

基于动力特性及BP神经网络的风电机组叶片损伤识别

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太阳能学报 2018年第10期39卷 2945-2952页

作者：薛刚苏天内蒙古科技大学土木工程学院

为解决风电机组在运行过程中因环境侵蚀引起的叶片损伤不易直接观测的问题，利用ANSYS Workbench对含不同损伤位置、不同损伤程度的15kW风电机组叶片进行有限元分析，并应用BP神经网络对其损伤程度进行量化判断。分析结果表明：通过叶... 详细信息

为解决风电机组在运行过程中因环境侵蚀引起的叶片损伤不易直接观测的问题，利用ANSYS Workbench对含不同损伤位置、不同损伤程度的15kW风电机组叶片进行有限元分析，并应用BP神经网络对其损伤程度进行量化判断。分析结果表明：通过叶片自振频率的变化可对其是否发生损伤及损伤程度进行识别，但不能对损伤位置进行定位；通过叶片应变模态的变化可对其损伤程度及位置进行识别；利用叶片的动力特性参数建立BP神经网络，可对其损伤程度进行量化判断，相对误差率在-1．57％～2．54％之间，识别效果较为精确。

关键词：风电机组叶片损伤动力特性 BP神经网络

基于场景重构的风力机叶片损伤热效应数值模拟研究

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太阳能学报 2021年第5期42卷 350-355页

作者：王健吴国境张永武政高靖苏力德内蒙古农业大学机电工程学院呼和浩特010018 中国铁路呼和浩特局集团公司车辆部呼和浩特010053 内蒙机械动力研究所呼和浩特010010

为了更深入地了解不同损伤类型产生可观察热对比的驱动机制,该文在风力机叶片损伤红外热像检测室外试验的基础上,采用热传导理论,对沙蚀磨损、裂纹和内部胶粘损伤的热效应开展基于场景重构的数值模拟研究。从热对比效果和多点温度测量2... 详细信息

为了更深入地了解不同损伤类型产生可观察热对比的驱动机制,该文在风力机叶片损伤红外热像检测室外试验的基础上,采用热传导理论,对沙蚀磨损、裂纹和内部胶粘损伤的热效应开展基于场景重构的数值模拟研究。从热对比效果和多点温度测量2个方面对比验证,均表现出较好的一致性,表明了模型的正确性和方法的可行性。

关键词：风力发电机组场景重构叶片损伤热效应数值模拟

叶片损伤和刈割处理对柠条幼苗补偿生长的影响

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中国草地学报 2016年第6期38卷 53-59页

作者：孙毅闫兴富周立彪北方民族大学生物科学与工程学院/国家民委生态系统模型及应用重点实验室宁夏银川750021

以2年生柠条幼苗为材料,研究叶片损伤(剪除1/2叶片和剪除全部叶片,即C_(1/2)和C_1)和刈割(留茬高度分别为30cm、15cm、3cm和对照不刈割,即C_(30)、C_(15)、C_3和C_0)对幼苗补偿生长的影响。结果表明:叶片损伤和刈割的幼苗株高、基径和... 详细信息

以2年生柠条幼苗为材料,研究叶片损伤(剪除1/2叶片和剪除全部叶片,即C_(1/2)和C_1)和刈割(留茬高度分别为30cm、15cm、3cm和对照不刈割,即C_(30)、C_(15)、C_3和C_0)对幼苗补偿生长的影响。结果表明:叶片损伤和刈割的幼苗株高、基径和主根长均极显著小于对照(P叶片损伤和刈割强度的增大而减小;低强度叶片损伤和刈割促进幼苗侧根数增加,但高强度叶片损伤和刈割处理(C_1和C_3)侧根数极显著减少(P叶片损伤抑制萌条的萌生,萌条数、萌条高和萌条基径均随叶片损伤程度增大而减小;不同强度刈割幼苗的萌生率均高达100%,且萌条数显著大于对照(P叶片损伤和刈割处理幼苗的总生物量和各器官生物量均显著小于对照(P叶片损伤和刈割强度增大而减小,总生物量、根生物量、茎生物量和叶生物量补偿指数都是C_(1/2)或C_(30)最大,C_3最小。

关键词：柠条叶片损伤刈割处理补偿生长萌生

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小型风力发电机叶片损伤识别试验研究

内蒙古科技大学学报 2022年第2期41卷 108-112页

作者：顾永强王晨内蒙古科技大学土木工程学院内蒙古包头014010

针对风力发电机叶片的损伤识别定位,通过对损伤前后小型风机叶片进行试验,利用自互谱密度法得到其动力特性参数,以此研究叶片损伤识别与定位的方法.研究结果表明:叶片发生损伤后,叶片的固有频率都有降低,可以通过固有频率的下降作为判... 详细信息

针对风力发电机叶片的损伤识别定位,通过对损伤前后小型风机叶片进行试验,利用自互谱密度法得到其动力特性参数,以此研究叶片损伤识别与定位的方法.研究结果表明:叶片发生损伤后,叶片的固有频率都有降低,可以通过固有频率的下降作为判断叶片损伤的依据.叶片损伤周围区域模态振型与其他部分相比,会有更加明显的变化,损伤所在位置与曲线峰值位置基本相吻合,说明轴向振型差变化率可以对叶片的损伤位置进行有效定位.

关键词：风力发电机叶片损伤自互谱密度法损伤识别

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基于YOLO算法的风机叶片损伤检测研究

设备管理与维修 2022年第16期 135-137页

作者：陈堃华电福新能源发展有限公司江苏分公司江苏连云港222227

随着国家大力发展风力发电,风机叶片的维护成本也在不断增高,为提升风机的故障发现率和降低风机维护成本。提出了一种基于YOLO算法的风机叶片损伤检测,替代传统目标检测的Two Stage策略,不需要特定生成候选区域,通过生成预测框来对候选... 详细信息

随着国家大力发展风力发电,风机叶片的维护成本也在不断增高,为提升风机的故障发现率和降低风机维护成本。提出了一种基于YOLO算法的风机叶片损伤检测,替代传统目标检测的Two Stage策略,不需要特定生成候选区域,通过生成预测框来对候选区域进行标注,来计算预测框是否包含风机、风机位置坐标以及风机损伤类别,进而完成风机叶片损伤的图像识别。

关键词：目标检测叶片损伤 YOLO算法维护成本