JP2022552449A - 風力タービン翼を検査するための方法および装置、ならびにそれらの機器および記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
収音装置を用いて風力タービン翼への風の衝突によって生じた音響信号を収集するステップであって、音響信号は風が風力タービン翼に衝突する場合の翼間の空気の摺動によって生じた音響信号を含むステップと;
音響信号に基づいて周波数スペクトログラムを生成するステップと;
損傷認識モデルに基づいて周波数スペクトログラムの画像認識を実行することによって風力タービン翼の損傷認識結果を取得するステップであって、損傷認識モデルはニューラルネットワークモデルを訓練することによって得られるステップとを含む。
収音装置を用いて風力タービン翼への風の衝突によって生じた音響信号を収集するように構成された収集モジュールであって、音響信号は風が風力タービン翼に衝突する場合の翼間の空気の摺動によって生じた音響信号を含む収集モジュールと;
音響信号に基づいて周波数スペクトログラムを生成するように構成された生成モジュールと;
損傷認識モデルに基づいて周波数スペクトログラムの画像認識を実行することによって風力タービン翼の損傷認識結果を取得するように構成された認識モジュールであって、損傷認識モデルはニューラルネットワークモデルを訓練することによって得られる認識モジュールとを含む。
収音装置と;収音装置に通信可能に接続されたメモリと;メモリに通信可能に接続されたプロセッサとを含んでおり、
収音装置は、風力発電装置の風力タービン翼への風の衝突によって生じた音響信号を収集し、メモリに音響信号を保存するように構成されており;
メモリは、実行可能命令と音響信号を保存するように構成されており;
プロセッサは、メモリに保存された実行可能命令をロードして実行するように構成されて、上記のような風力タービン翼を検査するための方法を実行する。
Claims (10)
- 風力タービン翼を検査するための方法であって、前記風力タービン翼は風力発電装置の翼であって、前記風力発電装置は収音装置を備えたタワーをさらに含んでおり、
前記方法は、
前記収音装置を用いて前記風力タービン翼への風の衝突に応じた音響信号を収集するステップであって、前記音響信号は風が前記風力タービン翼に衝突する場合の翼間の空気の摺動によって生じた音響信号を含む前記ステップと;
前記音響信号に基づいて周波数スペクトログラムを生成するステップと;
損傷認識モデルに基づいて前記周波数スペクトログラムの画像認識を実行することによって前記風力タービン翼の損傷認識結果を取得するステップであって、前記損傷認識モデルはニューラルネットワークモデルを訓練することによって得られる前記ステップとを含む、方法。 - 前記音響信号に基づいて前記周波数スペクトログラムを生成する前記ステップは、
信号解析アルゴリズムを呼ぶことによって前記音響信号によって形成された時間領域信号図から信号エンベロープを抽出するステップと;
時間領域において前記信号エンベロープに波の谷が現れる点の位置を分割点として決定するステップと;
前記音響信号を前記周波数スペクトログラムに変換し、前記分割点に基づいて前記周波数スペクトログラムをセグメント化することによってセグメント化された周波数スペクトログラムを取得するステップとを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記損傷認識モデルに基づいて前記周波数スペクトログラムの画像認識を実行することによって前記風力タービン翼の前記損傷認識結果を取得する前記ステップは、
前記セグメント化された周波数スペクトログラムに基づいて、前記風力タービン翼への風の衝突に応じた音響スペクトル相違要因を計算するステップであって、前記音響スペクトル相違要因は前記風力タービン翼の損傷度を表す前記ステップと;
前記音響スペクトル相違要因が弁別閾値よりも大きい場合は、前記損傷認識モデルに基づいて前記セグメント化された周波数スペクトログラムの画像認識を実行することによって前記風力タービン翼の前記損傷認識結果を取得するステップとを含む、請求項2に記載の方法。 - 前記セグメント化された周波数スペクトログラムはセグメント化の後のn個の風力タービン翼の周波数スペクトル領域を含み(ただし、nは自然数とする);
前記セグメント化された周波数スペクトログラムに基づいて、前記風力タービン翼への風の衝突に応じた前記音響スペクトル相違要因を計算する前記ステップは、
n個の周波数スペクトル領域の信号ピークを抽出するステップと;
前記n個の周波数スペクトル領域の前記信号ピークに基づいて、前記音響信号の時間領域因子および周波数領域因子を計算するステップと;
前記時間領域因子と前記周波数領域因子の加重平均を前記音響スペクトル相違要因として決定するステップとを含む、請求項3に記載の方法。 - m個の風力タービン翼が前記風力発電装置に配置され(ただし、mは自然数とする);
前記n個の周波数スペクトル領域の前記信号ピークに基づいて、前記音響信号の前記時間領域因子を計算する前記ステップは、
前記風力タービン翼の各々に対応する前記周波数スペクトル領域の少なくとも2つの信号ピークの中央値を決定するステップと;
前記m個の風力タービン翼に対応するm個の中央値から最大ピークおよび最小ピークを決定するステップと;
前記最小ピークに対する前記最大ピークの比率を前記時間領域因子として決定するステップとを含む、請求項4に記載の方法。 - m個の風力タービン翼が前記風力発電装置に配置され(ただし、mは自然数とする);
前記n個の周波数スペクトル領域の前記信号ピークに基づいて、前記音響信号の前記周波数領域因子を計算する前記ステップは、
m個の周波数スペクトル領域の各2つの隣接する周波数スペクトル領域の信号ピークから最大ピークを取得し、前記最大ピークを候補ピークとして決定する(ただし、mは自然数とする)ステップと;前記候補ピークの少なくとも2つの中央値を前記周波数領域因子として決定するステップ;または
前記セグメント化された周波数スペクトログラムの信号分布と理論分布との間の相対エントロピーを計算し、前記相対エントロピーを前記周波数領域因子として決定するステップを含む、請求項4に記載の方法。 - 前記セグメント化された周波数スペクトログラムに基づいて、前記風力タービン翼への風の衝突に応じた前記音響スペクトル相違要因を計算する前記ステップは、
前記セグメント化された周波数スペクトログラムに基づいて、前記音響信号の信号対雑音比を計算するステップと;
前記信号対雑音比が信号対雑音比閾値よりも大きい場合、前記セグメント化された周波数スペクトログラムに基づいて、前記風力タービン翼への風の衝突に応じた前記音響スペクトル相違要因を計算するステップと;
前記信号対雑音比が前記信号対雑音比閾値よりも小さい場合、前記収音装置は故障に遭っていると判断するステップとを含む、請求項3~6のいずれか一項に記載の方法。 - 風力タービン翼を検査するための装置であって、前記風力タービン翼は風力発電装置の翼であって、前記風力発電装置は収音装置を備えたタワーをさらに含んでおり;
前記装置は、
前記収音装置を用いて前記風力タービン翼への風の衝突によって生じた音響信号を収集するように構成された収集モジュールであって、前記音響信号は風が前記風力タービン翼に衝突する場合の翼間の空気の摺動によって生じた音響信号を含む前記収集モジュールと;
前記音響信号に基づいて周波数スペクトログラムを生成するように構成された生成モジュールと;
損傷認識モデルに基づいて前記周波数スペクトログラムの画像認識を実行することによって前記風力タービン翼の損傷認識結果を取得するように構成された認識モジュールであって、前記損傷認識モデルはニューラルネットワークモデルを訓練することによって得られる前記認識モジュールとを含む、装置。 - 風力発電装置であって、
収音装置と;
前記収音装置に通信可能に接続されたメモリと;
前記メモリに通信可能に接続されたプロセッサとを含み、
前記収音装置は、前記風力発電装置の前記風力タービン翼への風の衝突に応じた音響信号を収集し、前記メモリに前記音響信号を保存するように構成されており;
前記メモリは、実行可能命令と前記音響信号を保存するように構成されており;
前記プロセッサは、前記メモリに保存された前記実行可能命令をロードして実行するように構成されて、請求項1~7のいずれか一項に記載の前記風力タービン翼を検査するための前記方法を実行する、風力発電装置。 - 少なくとも1つの命令、少なくとも1つのプログラム、コードセット、または命令セットを保存する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記少なくとも1つの命令、前記少なくとも1つのプログラム、前記コードセット、または前記命令セットは、プロセッサによってロードされて実行されると、前記プロセッサに請求項1~7のいずれか一項に記載の前記風力タービン翼を検査するための前記方法を実行させる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
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