【摘 要】
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为了消除叶片表面污垢对损伤识别的影响,提出了基于叶片表面污垢预处理与卷积神经网络(CNN)的故障诊断方法。利用鲁棒主成分分析方法将存在表面污垢的叶片图像进行预处理,将
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院;
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为了消除叶片表面污垢对损伤识别的影响,提出了基于叶片表面污垢预处理与卷积神经网络(CNN)的故障诊断方法。利用鲁棒主成分分析方法将存在表面污垢的叶片图像进行预处理,将损伤特征提取过程转化为凸优化问题进行求解,获取叶片损伤特征,并使用无人机拍摄的实际叶片图像对CNN进行训练,利用训练好的CNN识别经过表面污垢预处理后的叶片图像,判定损伤的具体类型。结果表明:本文方法能够较为准确地识别含有表面污垢的叶片损伤,证明了其有效性。
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