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摘要
导管架连接上部风机塔筒和下部主体，是海上风机的最重要结构之一。传统裂纹检测过程费时费力，在此背景下，本文阐述了一种基于声发射信号的导管架水下裂纹检测系统及其方法，其采用基于深度学习的人工智能检测算法，以声发射传感器作用于待测导管架的声发射回波信号作为输入数据，并对其进行笛卡尔坐标系下的时间序列迁移到极坐标系上表示的场域转化后，来提取所述声发射回波信号中关于所述导管架聚焦于空间位置上以及通道内容上的特征分布信息，并以这两者的特征信息的融合来进行导管架是否存在水下裂纹的检测判断，能够实时智能地对于海上风电场导管架是否存在水下裂纹进行准确地检测，以保障海上风电导管架的安全性，降低企业后期维修成本。
