大连交通大学软件学院 王 煜

目前依赖人工巡检方式对风机叶片进行检测容易引发疲劳，其主观因素也影响检测结果及效率，因此风电场迫切需求能对实际现场环境中的损伤图像进行自动识别的技术来改善人工检测的局限性。

本文以装机投入使用的风机叶片损伤为识别检测对象，针对目前人工巡检为主的叶片损伤检测的局限性，以先进的机器检测方法为研究内容，研究目的是实现对装机投入使用的风机叶片损伤进行识别检测任务。

风电创新技术在不断展现出其独特技术优势的时候同时也仍然存在一些突出问题。由于大型风力发电场通常主要位于较偏远的地方陆地、海岸或者靠近海上，环境恶劣且无人实时值守，其中对运行环境状态的实时监测可能面临较大技术挑战。风电风机叶片检测是生产风力涡轮发电机的一个关键部件，叶片运行状态的准确检测以及叶片寿命值的预测对逐步提高电力风机正常工作效率、保障电力风机正常稳定工作运行具有重要指导意义。

1 风机损伤的影响因素

1.1 空滤芯未及时吹尘，未定期更换

空滤芯定期除尘不规律工作会直接导致空滤芯出现堵塞，进出的排气量也因此会大大减少；不定期及时更换滤芯会直接造成机器负压变化增大空气渗透，进而导致污染物直接进入外部机器，堵塞内部滤油器和大部分油芯，恶化机器冷却液和润滑油，磨损机器主机。

1.2 滤油器不时更换

滤油器时不时需要更换，设备前后滤油压差变化增大，漏油量大大减少，主机前后排气管内温度持续升高容易停机；……