安徽理工大学电气与信息工程学院 丁 枭 程龙君

随着我国能源结构转型的持续推进，水电迎来新发展，装机容量不断提升的情况下，各水电站检修压力也逐步增大。目前叶轮检测技术仅应用于叶轮出厂前，与水电站停机检修过程中。本文提出一种基于CenterNet网络模型的叶轮缺陷检测算法，可以高效地对叶轮缺陷进行检测与定位。使用该种方法可以快速的识别出叶轮表面的缺陷与位置，提高检修人员工作效率，节约大量时间成本。

水轮机的叶片制造工艺复杂，根据水力特征设计成三维的扭曲曲面体，叶片的工作状态会直接影响到整个机组的稳定性、发电效率及安全性。俄罗斯萨扬水电站的重大事故给人类敲响了警钟，由于水电机组体量庞大，在检修过程中，如何快速准确的对其进行全面的检测一直是行业内的一个难题。

1 研究背景

积极响应国家“碳达峰，碳中和”政策，水电迎来新发展，装机容量不断提升的情况下，各水电站检修压力也逐步增大，水轮机叶轮出现汽蚀、裂纹不仅会严重影响机组的安全稳定运行，还会给水电站带来巨大的经济损失。如何快速精确地检测到叶轮缺陷备受生产工作人员的关注。

叶轮在运行过程中主要的缺陷主要分两种，一种为水力应力和材料疲劳砸盘城的裂纹，第二种为空蚀现象造成的蜂窝状的表面汽蚀。建立快速有效的缺陷检测系统对水电站的安全稳定运行显得尤为重要。在机组运行过程中目前主要采用：①设备外噪声法；……