本發明涉及風力發電設備運行維護技術領域,同時也適用于其他樹脂基復合材料的早期缺陷類型無損檢測。其精準、適用性強且能夠適用于野外工作環境。包括以下步驟:S1獲取環境溫度、主梁樣件厚度、熱源距樣件距離、樣件表面風速以及含缺陷樣件各缺陷部位熱擴散系數的數據樣本,建立這些參數與不同類型缺陷熱擴散系數之間的非線性耦合關系,同時計算神經網絡模型參數;S2持續照射風力機葉片表面;S3采集和提取葉片有缺陷區域和無缺陷區域的表面溫差曲線;S4?S5記錄當前照射位置葉片主梁厚度;測量當前環境溫度;測量葉片表面平均風速;S6按照BP神經網絡計算方法,計算熱擴散系數;S7利用熱擴散系數相對誤差率計算公式,從而完成缺陷類型識別。
聲明:
“大型風力機葉片主梁內部缺陷類型紅外自動識別方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)