錢 赫 張海龍 常 偉 李 琳 崔 浩

（1.浙江運(yùn)達(dá)風(fēng)電股份有限公司，浙江 杭州 310012；2.浙江省風(fēng)力發(fā)電技術(shù)重點(diǎn)試驗(yàn)室，浙江 杭州 310012）

1 機(jī)器視覺(jué)技術(shù)

機(jī)器視覺(jué)技術(shù)屬于人工智能的分支，是以機(jī)器為第一人稱去辨識(shí)這個(gè)多元世界的技術(shù)，通過(guò)目前擁有的圖像識(shí)別裝置，將被測(cè)物目標(biāo)轉(zhuǎn)換為視覺(jué)圖像信號(hào)，經(jīng)過(guò)專門的圖像處理系統(tǒng)對(duì)圖像進(jìn)行模糊化或者離散化處理，以得到被測(cè)物的形態(tài)信息、像素分布以及顏色等特征量，通過(guò)特定的轉(zhuǎn)換單元將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字量信號(hào)，圖像處理系統(tǒng)基于自身的設(shè)定條件選取特征量，從而結(jié)合整個(gè)控制系統(tǒng)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備進(jìn)行閉環(huán)調(diào)節(jié)。如果將機(jī)器視覺(jué)看作使用機(jī)器的視角去識(shí)別這個(gè)世界，那么其中的圖像處理系統(tǒng)就是其圖像集成化處理的大腦，通過(guò)大腦內(nèi)的機(jī)器視覺(jué)處理算法或進(jìn)一步的深度學(xué)習(xí)技術(shù)算法（基于CNN算法、RNN 算法以及GAN 算法的衍生算法）就可以很解決隨機(jī)性強(qiáng)、特征復(fù)雜的圖像識(shí)別問(wèn)題，該文將深度學(xué)習(xí)技術(shù)融入傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域，以解決復(fù)雜外觀缺陷檢測(cè)問(wèn)題。

目前，機(jī)器視覺(jué)廣泛運(yùn)用于傳統(tǒng)制造工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)，推動(dòng)了部件探傷、運(yùn)動(dòng)過(guò)程監(jiān)控、偏離預(yù)警以及產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)等相關(guān)技術(shù)高速發(fā)展。

2 風(fēng)電機(jī)組部件故障現(xiàn)狀

隨著大容量機(jī)組和更長(zhǎng)的槳葉的推廣使用，風(fēng)電機(jī)組在各部件中的故障率也逐漸變高。其中，電氣系統(tǒng)、葉片與變槳系統(tǒng)、齒輪箱、發(fā)電機(jī)以及控制系統(tǒng)等相關(guān)部件的故障率較高。

2.1 風(fēng)電機(jī)組的葉片故障

因氣候及整體的載荷波動(dòng)等因素導(dǎo)致在運(yùn)行中容易增加葉片表面的粗糙度，長(zhǎng)期的運(yùn)動(dòng)累加導(dǎo)致葉片內(nèi)部結(jié)構(gòu)容易出現(xiàn)松動(dòng)，長(zhǎng)期的雷擊和葉片自身的疲勞會(huì)導(dǎo)致葉片內(nèi)部與表面出現(xiàn)細(xì)微的裂隙，雨水通過(guò)產(chǎn)生的裂隙進(jìn)入葉片內(nèi)部，最終導(dǎo)致葉片不平衡。在某些高海拔區(qū)域，由于氣溫較低、濕度較大，容易導(dǎo)致葉片出現(xiàn)結(jié)冰的現(xiàn)象，在結(jié)冰加劇[1]的情況下可能導(dǎo)致葉片折斷甚至倒塔，因此須對(duì)葉片進(jìn)行可視化監(jiān)測(cè)。但是葉片檢測(cè)需要區(qū)分不同風(fēng)況，因此需要將不同時(shí)期的風(fēng)功率數(shù)據(jù)導(dǎo)入庫(kù)中作為儲(chǔ)備，以北方某一風(fēng)場(chǎng)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為例，風(fēng)場(chǎng)正常采集的風(fēng)功率數(shù)據(jù)如圖1 所示。

圖1 機(jī)組風(fēng)速-功率散點(diǎn)圖

該數(shù)據(jù)為2019 年4—6 月甘肅某風(fēng)場(chǎng)5#風(fēng)機(jī)在風(fēng)功率預(yù)測(cè)中[2]采集的機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)，存在較多的異常數(shù)據(jù)，異常數(shù)據(jù)在整體數(shù)據(jù)中的占比較大，尤其在低風(fēng)速區(qū)域，常規(guī)的數(shù)據(jù)剔除方法難以對(duì)其與正常數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)分，基于該數(shù)據(jù)無(wú)法對(duì)機(jī)組狀態(tài)進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整，因此需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化處理，再通過(guò)數(shù)據(jù)的辨識(shí)了解風(fēng)功率的預(yù)測(cè)狀況，從而協(xié)助機(jī)器視覺(jué)對(duì)異常狀態(tài)下葉片進(jìn)行辨識(shí)。

2.2 風(fēng)電機(jī)組的齒輪箱故障

齒輪箱的故障形式主要集中在以下6 個(gè)方面：1） 由鑄造或者運(yùn)行導(dǎo)致的齒形誤差。2） 運(yùn)行中輪與齒間的均勻磨損，這屬于正常的磨損。3） 齒面點(diǎn)蝕（嚴(yán)重磨損）。即周期性地受切應(yīng)力的影響，導(dǎo)致齒面出現(xiàn)細(xì)小的裂紋，長(zhǎng)期使用會(huì)導(dǎo)致材質(zhì)剝落，造成點(diǎn)蝕。4） 由潤(rùn)滑不到位導(dǎo)致齒面膠合，過(guò)高的轉(zhuǎn)速會(huì)導(dǎo)致潤(rùn)滑物質(zhì)被破壞，從而出現(xiàn)膠合的情況。5） 由生產(chǎn)、安裝不規(guī)范導(dǎo)致齒輪箱的軸不對(duì)中，容易導(dǎo)致軸輕度或者嚴(yán)重彎曲，需要在各個(gè)工藝步驟中做好監(jiān)管工作，以免增加后期的維護(hù)成本。6） 斷齒問(wèn)題。由于早期風(fēng)機(jī)缺少維護(hù)，因此齒輪箱的運(yùn)行狀態(tài)過(guò)于疲勞，是日常運(yùn)維中不可忽視的部分。上述故障大部分只有在特征加劇時(shí)才會(huì)被現(xiàn)場(chǎng)維保人員發(fā)現(xiàn)且已處于必須替換的狀態(tài)，大大增加了機(jī)組的維護(hù)成本。

2.3 風(fēng)電機(jī)組的發(fā)電機(jī)故障

目前，雙饋發(fā)電機(jī)和永磁同步發(fā)電機(jī)廣泛應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中。由于該文的監(jiān)測(cè)手段使用電機(jī)齒輪箱相結(jié)合的形式，因此該文主要以雙饋機(jī)組故障為參考。雙饋式風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的轉(zhuǎn)速較高，其額定轉(zhuǎn)速可以達(dá)到1750 r/min，因此雙饋機(jī)組需要齒輪箱增速，這樣使機(jī)組質(zhì)量增加，另外發(fā)電機(jī)的高速運(yùn)轉(zhuǎn)還存在一定的噪聲污染。雙饋電機(jī)為異步發(fā)電機(jī)，變流器機(jī)側(cè)連接定轉(zhuǎn)子，變流器功率能夠完成雙向傳輸，機(jī)側(cè)轉(zhuǎn)子交流勵(lì)磁調(diào)節(jié)的模式實(shí)現(xiàn)變速恒頻運(yùn)行，使風(fēng)力發(fā)電機(jī)組在額定轉(zhuǎn)速的60% ～ 110%都可以獲得功率輸出，利用范圍很廣。

果實(shí)套袋能顯著提高果實(shí)的外觀品質(zhì)，果面潔凈光滑。紅色品種著色全面，色澤艷麗。套袋能防止多種病蟲(chóng)的危害，減少噴藥次數(shù)，有效降低農(nóng)藥殘留，是生產(chǎn)無(wú)公害食品和綠色食品的重要措施。

而雙饋電機(jī)的故障通常集中在轉(zhuǎn)子不平衡故障、轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障、軸承故障、定轉(zhuǎn)子繞組匝間短路以及引出線斷裂等故障上[3]；一般通過(guò)分析振動(dòng)、電流以及溫度等信號(hào)就可以對(duì)電機(jī)不對(duì)中、軸承機(jī)械損壞等簡(jiǎn)單故障進(jìn)行檢測(cè)，由于目前許多電機(jī)問(wèn)題是由產(chǎn)品服役時(shí)間較長(zhǎng)或者遇到過(guò)載荷情況過(guò)多而導(dǎo)致的，常規(guī)技術(shù)無(wú)法在造成永久損傷前進(jìn)行監(jiān)測(cè)，因此需要一個(gè)實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)機(jī)制對(duì)目標(biāo)機(jī)組進(jìn)行預(yù)測(cè)報(bào)警。

3 運(yùn)用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)檢測(cè)風(fēng)電機(jī)組故障問(wèn)題

基于以上的機(jī)組部件故障，如何有效檢測(cè)部件成為解決、預(yù)知故障的關(guān)鍵。

3.1 基于風(fēng)功率預(yù)測(cè)及葉片裂紋的視覺(jué)分析

現(xiàn)有的葉片檢測(cè)技術(shù)包括聲發(fā)射技術(shù)、熱成像技術(shù)、超聲導(dǎo)波技術(shù)以及振動(dòng)模態(tài)識(shí)別技術(shù)，上述技術(shù)均存在干擾大、使用環(huán)境苛刻等缺陷。為了更好地監(jiān)測(cè)葉片損傷，須對(duì)相關(guān)技術(shù)進(jìn)行探究。

上文提到該視覺(jué)技術(shù)需要風(fēng)功率預(yù)測(cè)作為協(xié)助，經(jīng)過(guò)孤立森林異常數(shù)據(jù)算法對(duì)圖1 的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到如圖2、圖3 所示的數(shù)據(jù)（深色為正常數(shù)據(jù)，淺色為異常數(shù)據(jù)）。

圖2 全局檢測(cè)后風(fēng)速-功率散點(diǎn)圖

圖3 分區(qū)檢測(cè)處理后風(fēng)速-功率散點(diǎn)圖

孤立森林通過(guò)二叉搜索樹(shù)結(jié)構(gòu)來(lái)孤立樣本，與聚集的點(diǎn)相比，它需要分割的次數(shù)較多，全局和分區(qū)的孤立算法的處理方式不同，該文使用2 種不同的分割方式對(duì)同一堆積數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。結(jié)果表明，全局監(jiān)測(cè)更適用于正常數(shù)據(jù)與異常數(shù)據(jù)堆積較嚴(yán)重的數(shù)據(jù)。該文使用的孤立森林算法中的歸一化公式如公式（1）、公式（2）所示。

式中：s（x，n）為記錄X在由n個(gè)樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)成的森林的異常指數(shù)，取值為0～1；h（x）為數(shù)據(jù)樣本在孤立樹(shù)上的路徑長(zhǎng)度；c（n）為n個(gè)數(shù)據(jù)樣本構(gòu)建成一個(gè)二叉樹(shù)的平均路徑長(zhǎng)度；H為調(diào)和數(shù)。

當(dāng)越趨向0 時(shí)，表示所得到的數(shù)據(jù)為正常數(shù)據(jù)點(diǎn)的可能性更高，由于異常點(diǎn)一般較稀疏，因此通過(guò)上述算法可以將有效數(shù)據(jù)歸結(jié)到單獨(dú)的區(qū)域內(nèi)。該算法可以通過(guò)Python 的scikit-learn 學(xué)習(xí)庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)（相關(guān)算法的細(xì)化計(jì)劃在后續(xù)葉片監(jiān)測(cè)試驗(yàn)臺(tái)開(kāi)發(fā)完成后提及）。

孤立森林算法對(duì)風(fēng)功率數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后得到較準(zhǔn)確的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和未來(lái)數(shù)據(jù)，將其實(shí)時(shí)輸入數(shù)據(jù)庫(kù)a 內(nèi)備用，同時(shí)庫(kù)內(nèi)也需要大量的故障葉片圖片作為參考，特別是需要對(duì)裂紋處的圖片進(jìn)行過(guò)圖像分割[4]和邊緣化算法處理，從而得到故障葉片庫(kù)b。最后使用高精度攝像頭每隔10 s 拍下某一葉片的完整動(dòng)態(tài)運(yùn)行圖并導(dǎo)入實(shí)時(shí)葉片數(shù)據(jù)庫(kù)c 中。根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)a 的數(shù)據(jù)識(shí)別目前的風(fēng)功率和未來(lái)的風(fēng)功率情況，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)c 內(nèi)的葉片圖像進(jìn)行圖像濾波處理，具體的調(diào)整系數(shù)需要根據(jù)多次現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)確定，處理完成后導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)d。將數(shù)據(jù)庫(kù)d 的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)b 的圖像進(jìn)行在線辨識(shí)，通過(guò)比對(duì)算法，檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)b 與d 之間相似度在90%以上的裂紋，并標(biāo)識(shí)為異常圖集，將異常圖集導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)e，對(duì)特征圖像進(jìn)行區(qū)域化辨識(shí)，從而排除誤報(bào)。在確認(rèn)異常后，將數(shù)字信號(hào)傳遞到風(fēng)機(jī)主控，從而報(bào)警判斷，對(duì)損傷進(jìn)行預(yù)警監(jiān)測(cè)，最終形成一套可信賴的葉片監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，當(dāng)然該方法對(duì)算法的處理速度和裂紋的邊界閾值[5]的設(shè)定都有極大的考驗(yàn)。

3.2 基于邊緣算法的齒輪箱自動(dòng)探傷檢測(cè)

針對(duì)齒輪箱出現(xiàn)的問(wèn)題，能夠在機(jī)組日常運(yùn)行中進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)并且對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行反饋就顯得格外重要，該文在原有齒輪箱振動(dòng)的檢測(cè)基礎(chǔ)上結(jié)合機(jī)器視覺(jué)中的邊緣檢測(cè)技術(shù)，達(dá)到保護(hù)齒輪箱的目的。

該方法以振動(dòng)信號(hào)為基礎(chǔ)，在日常采集齒輪箱的振動(dòng)信號(hào)后，使用攝像機(jī)來(lái)了解齒輪箱的整體布局，并通過(guò)相關(guān)算法提取齒輪箱各個(gè)齒廓的位置信息[6]，信息的準(zhǔn)確性決定了該方式得到的齒輪箱數(shù)據(jù)的真實(shí)性；在采集相關(guān)齒廓數(shù)據(jù)并做好仿真模型后，需要對(duì)采集的圖像進(jìn)行進(jìn)一步處理，排除噪聲造成的邊緣誤差，一般采用空域?yàn)V波或者頻域?yàn)V波[7]的方法，處理后能夠得到較清晰的齒廓，如圖4 所示。

圖4 濾波處理后的齒廓

對(duì)圖4 進(jìn)行濾波后，需要對(duì)圖像邊緣的小毛刺進(jìn)行處理，使圖像的呈現(xiàn)更清晰，更易分清邊界，色覺(jué)差異更大，更容易剔除無(wú)關(guān)的邊界，使用腐蝕或者膨脹算法使曲面邊界更明顯，更容易檢測(cè)到齒廓的變化，再經(jīng)過(guò)圖像增強(qiáng)和邊緣檢測(cè)的Roberts 交叉算子處理。該文以我司試驗(yàn)平臺(tái)使用的Roberts 交叉算子算法為例，通過(guò)局部差分來(lái)檢測(cè)圖像的邊緣，Roberts 交叉算子以公式（3）為基礎(chǔ)。

式中：Sx為水平方向的濾波算子；Sy為垂直方向的濾波算子。

各方向的濾波值以公式（4）、公式（5）為基礎(chǔ)。

式中：Sx（i，j）為該像素水平方向?yàn)V波值；Sy（i，j）為該像素垂直方向?yàn)V波值；f（i，j）為整數(shù)像素坐標(biāo)的輸入圖像。

最終該像素的Roberts 算子如公式（6）所示。

使用該算子得到的齒廓圖如圖5 所示。

圖5 Roberts 算子處理后的齒廓圖

使用Roberts 算子得到的圖像邊緣輪廓較粗糙，存在邊界重疊的現(xiàn)象；當(dāng)然，不同的算法得到的邊界不同，判定條件也不同，Prewitt 算子、Sobel 算子以及Canny 算子也能夠得到明顯的齒廓圖。在檢出輪廓后，就可以對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別，需要對(duì)故障齒輪箱的圖片進(jìn)行入庫(kù)處理，然后在后續(xù)的在線監(jiān)測(cè)中加入評(píng)判機(jī)制，當(dāng)圖像與故障齒輪箱圖片的相似度達(dá)到一定數(shù)值時(shí)，進(jìn)行報(bào)警，通知運(yùn)維人員進(jìn)行停機(jī)監(jiān)測(cè)。

3.3 基于發(fā)電機(jī)熱成像的視覺(jué)監(jiān)測(cè)技術(shù)

目前，風(fēng)電機(jī)組電機(jī)的監(jiān)測(cè)還是以主控系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)為主，結(jié)合加速度和速度傳感器對(duì)發(fā)電機(jī)整體的運(yùn)行進(jìn)行監(jiān)測(cè)，閾值的設(shè)置也較寬泛，對(duì)電機(jī)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的監(jiān)測(cè)很少。該文提出的是針對(duì)發(fā)電機(jī)內(nèi)部連接件的在線監(jiān)測(cè)裝置，許多長(zhǎng)期服役的機(jī)組出現(xiàn)過(guò)橋線斷裂、轉(zhuǎn)子引出線裂紋的故障，其原因是過(guò)橋線所受離心力過(guò)大且過(guò)橋線的支撐點(diǎn)較少[8]，失衡后就容易斷裂，從而造成電機(jī)故障。

該文采用熱成像技術(shù)[9]與機(jī)器視覺(jué)結(jié)合的方式有針對(duì)性地對(duì)電機(jī)的內(nèi)部連接件進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)。首先，采用采樣頻率可調(diào)節(jié)的紅外成像儀觀察正常運(yùn)行電機(jī)的熱循環(huán)，并將圖像傳遞給上位機(jī)進(jìn)行圖像處理，在數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)做好溫度與圖像的對(duì)應(yīng)辨識(shí)。其次，將設(shè)備放置在需要監(jiān)測(cè)的電機(jī)周邊，每隔10 s 拍下快照并傳輸給上位機(jī)進(jìn)行圖像辨識(shí)，上位機(jī)內(nèi)的圖像處理系統(tǒng)通過(guò)識(shí)別得到的部件溫度值的最高值與平均值的差與庫(kù)內(nèi)的圖片預(yù)設(shè)參數(shù)進(jìn)行比對(duì)，超出閾值范圍內(nèi)的歸類為故障圖并進(jìn)行下一步處理。再次，通過(guò)圖像增強(qiáng)算法對(duì)故障圖進(jìn)行處理，調(diào)取特定引出線的溫度信息，對(duì)其進(jìn)行閾值分割，找出與圖庫(kù)內(nèi)溫升異常的部位進(jìn)行增強(qiáng)分析，判定其損壞的可能性，從而達(dá)到在線監(jiān)測(cè)引出線或者監(jiān)測(cè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的運(yùn)行情況的目的。最后，集成化的數(shù)據(jù)能夠在小模塊內(nèi)自動(dòng)處理完成，并轉(zhuǎn)換為數(shù)字量傳回風(fēng)機(jī)主控系統(tǒng)，串接在風(fēng)機(jī)的安全鏈內(nèi)，起到一體式的保護(hù)作用。該方法的關(guān)鍵在于設(shè)置辨識(shí)閾值，需要大量的故障模型來(lái)構(gòu)建故障模型庫(kù)。

4 搭建基于視覺(jué)技術(shù)的多部件檢測(cè)試驗(yàn)臺(tái)

該文通過(guò)Labview 開(kāi)發(fā)了一套多部件的在線監(jiān)測(cè)平臺(tái)，平臺(tái)界面如圖6 所示。

圖6 多部件在線監(jiān)測(cè)試驗(yàn)平臺(tái)界面

該試驗(yàn)平臺(tái)是基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在葉片、齒輪箱以及發(fā)電機(jī)部件中的運(yùn)用而集成的，可以在左側(cè)按鈕區(qū)域?qū)朐紙D像，通過(guò)圖像算法將經(jīng)過(guò)Roberts 交叉算子、視覺(jué)增強(qiáng)以及孤立森林算法處理得到的有效視圖呈現(xiàn)在處理后的右側(cè)區(qū)域，并通過(guò)后臺(tái)的數(shù)據(jù)匯總在子VI 界面的圖表內(nèi)對(duì)處理結(jié)論進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。該集成化試驗(yàn)臺(tái)[10]能夠?qū)χ饕考M(jìn)行辨識(shí)和監(jiān)測(cè)，整個(gè)在線監(jiān)測(cè)模組由信號(hào)源、采集裝置以及信號(hào)處理系統(tǒng)/上位機(jī)3 個(gè)部分組成，上位機(jī)內(nèi)可以展示采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)/波形并呈現(xiàn)在界面內(nèi)，通過(guò)處理整個(gè)原始信號(hào)提取特征量，根據(jù)信號(hào)源分別處理不同組的數(shù)據(jù)，對(duì)各組特征量進(jìn)行實(shí)時(shí)提取，并對(duì)通過(guò)不同算法得到的邊界閾值進(jìn)行去噪算法處理，優(yōu)化閾值的界線，排除由擾動(dòng)造成的誤報(bào)現(xiàn)象，平臺(tái)具體識(shí)別流程如圖7 所示。

圖7 具體流程圖

基于風(fēng)功率預(yù)測(cè)及葉片裂紋的視覺(jué)分析、齒輪箱的自動(dòng)探傷檢測(cè)及發(fā)電機(jī)熱成像識(shí)別均需要以視覺(jué)算法為基礎(chǔ)，通過(guò)實(shí)時(shí)處理捕獲的數(shù)據(jù)波形，從數(shù)據(jù)庫(kù)中調(diào)用靜態(tài)的部件指標(biāo)，對(duì)比部件在靜態(tài)與動(dòng)態(tài)上的差異，后續(xù)擬通過(guò)攝像頭的采集卡將視頻的采集信號(hào)集成到上位機(jī)圖像處理系統(tǒng)中，并最終傳回機(jī)組的主控上，達(dá)到對(duì)風(fēng)電機(jī)組部件進(jìn)行預(yù)警監(jiān)測(cè)的目的。

5 結(jié)語(yǔ)

該文對(duì)機(jī)器視覺(jué)在各個(gè)風(fēng)機(jī)部件上的運(yùn)用技術(shù)和算法進(jìn)行舉例，并對(duì)正在開(kāi)發(fā)的集成化試驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行說(shuō)明，該平臺(tái)可以對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組部件進(jìn)行可視化辨識(shí)，可以有效預(yù)防風(fēng)機(jī)在運(yùn)行中的隱患。但是還需要進(jìn)一步優(yōu)化邊緣算法，在此基礎(chǔ)上通過(guò)機(jī)器訓(xùn)練模式進(jìn)一步構(gòu)思有保證的特征量識(shí)別技術(shù)。基于該文的平臺(tái)構(gòu)想，后續(xù)準(zhǔn)備搭建一個(gè)更大型的試驗(yàn)平臺(tái)，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)理論仿真結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，進(jìn)一步驗(yàn)證該方式的可行性，對(duì)后續(xù)的機(jī)組部件進(jìn)行預(yù)警及可靠性驗(yàn)證，更深入地對(duì)各部件故障/疲勞進(jìn)行遠(yuǎn)期預(yù)測(cè)。