【摘 要】
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随着风机电力设备的不断增加,采用人工管理方式将无法有效地对众多风机电力设备缺陷进行高效的维护和管理,不仅影响电力设备缺陷管理效率,还可能因工作失误而导致设备漏检。为此,采用JAVA技术及B/S三层架构进行风电机组叶片裂纹监测与智能识别系统的设计与应用。其中,前端采用VUE框架开发实现,业务逻辑处理层采用SPRING BOOT框架设计,数据库采用MySQL关系型数据库系统进行系统内相关数据存储与管理
【机 构】
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中广核风电有限公司,北京 100070;北京星闪世图科技有限公司,北京 100089
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随着风机电力设备的不断增加,采用人工管理方式将无法有效地对众多风机电力设备缺陷进行高效的维护和管理,不仅影响电力设备缺陷管理效率,还可能因工作失误而导致设备漏检。为此,采用JAVA技术及B/S三层架构进行风电机组叶片裂纹监测与智能识别系统的设计与应用。其中,前端采用VUE框架开发实现,业务逻辑处理层采用SPRING BOOT框架设计,数据库采用MySQL关系型数据库系统进行系统内相关数据存储与管理,智能识别缺陷采用计算机视觉YOLOv4算法。试验证明,该系统可提高国网电力设备缺陷识别和分析效率。
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