基于倍频程和支持向量机的风机叶片缺陷检测算法

作者：吴江波; 周强; 蒋辉; 刘智英; 夏侯智聪; 张家乐; 石浩然; 朱明皓; 姜文兵

来源：水电站机电技术, 2022, 45(12): 164-168.

DOI：10.13599/j.cnki.11-5130.2022.12.049

• 支持向量机
• 健康监测
• 倍频程分析
• 风机叶片

风场常常在山顶或者海边等人迹罕至，自然条件相对恶劣的地方。而风机叶片作为风力发电机的重要组成部分，工作中易出现腐蚀、穿孔甚至断裂等故障情况，发生故障后，为免影响风机后续工作，叶片需要及时更换。这需要风场工作人员掌握风机叶片的工作状况，及时发现故障。为了更好的节省人力物力成本，亟需开发一套无接触实时风机叶片健康监测系统。文章通过采集风机叶片运行时的声信号，对数据进行初步预处理，提取1/6倍频带特征，将频带能量信号作为特征向量，利用支持向量机算法进行模型训练及信号二分类，将采集的信号分为正常类和故障类。经测试在实验室工况下识别准确率可以达到较高水平，证明该方法得到的风力发电机叶片健康状况分类结果可靠性高，可以达到监测目的。