针对无人机拍摄叶片红外图像背景冗余信息较多、拼接精度不高等问题, 本文提出一种基于形态学改进 Chan-Vese分割与局部特征匹配的红外风机叶片图像拼接算法, 首先, 对图像进行中值滤波降噪, 使用形态学运算改进基于 Chan-Vese模型的水平集算法, 生成表达主体的掩膜。基于掩膜去除冗余背景提取局部 Harris特征点; 对掩膜进行二次形态学腐蚀处理, 抑制边界锯齿像素上的伪特征点; 最后, 使用暴力匹配及随机抽样一致(Random Sample Consensus, RANSAC)算法筛选出有效匹配点对, 计算单应性矩阵实现匹配拼接。与传统图像分割下 Harris拼接算法相比, 本文改进后的算法拼接精度有明显提高, 在不同的测试场景下显示出较强鲁棒性。

随着海上风电的持续发展，风机的安全运维越来越重要。传统的停机检测方法代价较高，基于修正的热弹性应力分析（TSA），提出一种风机叶片热红外检测技术。经典TSA的应用条件是绝热（即高频率循环载荷），但风机叶片等结构承受的循环载荷达不到高频。为了提高热红外在低频率载荷下的检测精度，对经典TSA理论进行修正，并通过疲劳实验对修正模型进行验证。其次，利用BLADED风机仿真软件对叶片的推力进行分析，计算叶片3个方向的推力及推力变化频率。通过修正的TSA模型对低频率载荷下风机叶片的表面温度进行分析，进而通过TSA理论对叶片表面进行应力及损伤检测。

为解决废弃风机叶片大量堆存、难以处理的问题, 通过机械粉碎方法得到再生风机叶片纤维, 研究不同掺量(0%、10%、20%和30%, 质量分数)再生纤维对混凝土力学性能和抗冻性能的影响, 探讨废弃风机叶片在混凝土中利用的经济和环境价值。结果表明: 掺10%、20%和30%再生风机叶片纤维混凝土的抗弯强度和劈裂抗拉强度较素混凝土提高明显, 抗弯强度分别提高了2.8%、2.8%和11.1%, 劈裂抗拉强度分别提高56.3%、68.8%和 40.6%。掺20%再生风机叶片纤维混凝土冻融寿命可达75次, 远超素混凝土的冻融寿命(25次), 混凝土抗冻性能显著提高。但是, 再生纤维掺量过高(30%)时, 混凝土吸水率上升明显, 抗压强度和抗冻性能下降。相比传统的焚烧处理, 在混凝土中掺入20%再生风机叶片纤维, 可降低混凝土成本69.2元/m3,减少CO2排放0.04 t/m3。

当气流经过风电机组的扫风平面时, 风电机组下风处产生的尾流效应会对风电机组的发电效率、疲劳载荷产生不同程度的影响。基于相干多普勒测风激光雷达在江苏某海上风电场开展了全天候风场观测实验。由于紧邻风电机组的尾流垂直截面上风速呈双高斯分布规律, 利用传统单高斯拟合算法存在计算误差较大, 无法反映真实流场风速变化规律, 提出了一种单-双高斯模型拟合改进算法, 分析了目标风电机组尾流的尾流宽度、风速损失率和尾流长度等参数特征, 研究结果验证了单-双高斯拟合算法对尾流横向风速拟合的可行性和准确性。

在大型风电叶片动态摄影测量中, 为了对相机的站位进行优化, 采用一种变异操作改进型遗传算法作为摄影测量网络优化方法, 通过光线束前方交会的误差传递建立测量误差模型, 以空间坐标测量误差的标准差为网络优化的目标, 同时根据被测风电叶片几何结构和实际环境确定了相应的约束条件进行仿真实验, 得到了最优的相机站位。结果表明, 在以叶片长度为40m的风机为被测物的仿真实验中, 最优站位的空间坐标测量误差标准差为2.7mm; 通过对叶片长度为3.5m的风机模型进行实测实验验证, 最优站位的相对测量误差为0.009%, 最大误差为0.617mm。该研究为风电叶片摄影测量的网络优化提供了参考。

在风力机叶片表面排列编码目标,基于双目立体成像原理和图像特征匹配与跟踪方法,可以动态、实时地获得编码目标的空间运动信息。针对噪声污染影响模态辨识的问题,通过奇异值分解(SVD)和Cadzow算法构造了无噪声污染的Hankel矩阵,有效减少由噪声引起的虚假模态。针对模态定阶过程容易出现虚假模态的问题,提出一种改进的特征系统实现算法(ERA)。相比于传统的ERA模态辨识方法,该方法在固有频率的识别上提高了3.6%的精度,获取了更清晰的稳定图。

本文针对目前风机叶片人工检测工作量大、效率低、缺陷检测准确率不高的问题，提出并设计了一种基于无人机图像的缺陷自动化检测系统。本文介绍了系统的图像采集系统、采集方法、缺陷检测原理及检测效果：系统以无人机为飞行载体实现了（风机叶片的）自动巡检，从而提高了巡检效率，降低了人工的工作量；通过图像分割及缺陷检测算法设计实现了缺陷可疑区域的自动检测；可见光加红外光双光融合提高了叶片缺陷自动识别的准确性。经过多次现场测试验证，本系统可以精确、快速地实现鼓包，裂纹和褶皱等缺陷的自动识别与检测。