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基于DSST计算机视觉算法的风力机叶片动力特性测试
被引量：
2
1
作者
李万润
赵文海
+1 位作者
杨明翰
杜永峰
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期469-477,共9页
针对传统风力机叶片监测以人巡检为主耗时、费力且效率低下的问题,提出一种基于计算机视觉的风力机叶片动力特性自动识别方法。首先,对比颜色匹配算法、模板匹配算法和分辨尺度空间跟踪器(DSST)算法的性能,提出基于DSST动力特性识别算法...
针对传统风力机叶片监测以人巡检为主耗时、费力且效率低下的问题,提出一种基于计算机视觉的风力机叶片动力特性自动识别方法。首先,对比颜色匹配算法、模板匹配算法和分辨尺度空间跟踪器(DSST)算法的性能,提出基于DSST动力特性识别算法,并对其性能进行对比分析;其次,结合叶片振动视频,利用叶片固有角点或边缘进行跟踪,在叶片表面无附加任何标志物的情况下,识别风力机叶片的动态位移;最后,基于视觉方法识别风力机叶片的动态数据对叶片结构进行评估,并与传统监测手段分析结果进行试验对比。结果表明:采用基于DSST计算机视觉算法可准确识别风力机叶片的动力特性,并在时域和频域均有较高精度,可为风力机叶片的状态评估提供依据。
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关键词
结构健康监测
风力机叶片
计算机视觉
分辨尺度空间跟踪器算法
动力特性
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职称材料
题名
基于DSST计算机视觉算法的风力机叶片动力特性测试
被引量：
2
1
作者
李万润
赵文海
杨明翰
杜永峰
机构
兰州理工大学防震减灾研究所
兰州理工大学甘肃省土木工程减震隔震国际科技合作基地
兰州理工大学西部土木工程防灾减灾教育部工程研究中心
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期469-477,共9页
基金
国家自然科学基金(52068049,51568041)
甘肃省杰出青年基金(21JR7RA267)
兰州理工大学红柳优秀青年人才支持计划。
文摘
针对传统风力机叶片监测以人巡检为主耗时、费力且效率低下的问题,提出一种基于计算机视觉的风力机叶片动力特性自动识别方法。首先,对比颜色匹配算法、模板匹配算法和分辨尺度空间跟踪器(DSST)算法的性能,提出基于DSST动力特性识别算法,并对其性能进行对比分析;其次,结合叶片振动视频,利用叶片固有角点或边缘进行跟踪,在叶片表面无附加任何标志物的情况下,识别风力机叶片的动态位移;最后,基于视觉方法识别风力机叶片的动态数据对叶片结构进行评估,并与传统监测手段分析结果进行试验对比。结果表明:采用基于DSST计算机视觉算法可准确识别风力机叶片的动力特性,并在时域和频域均有较高精度,可为风力机叶片的状态评估提供依据。
关键词
结构健康监测
风力机叶片
计算机视觉
分辨尺度空间跟踪器算法
动力特性
Keywords
structural health monitoring
wind turbine blades
computer vision
DSST algorithm
dynamic characteristics
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TM315 [电气工程—电机]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DSST计算机视觉算法的风力机叶片动力特性测试
李万润
赵文海
杨明翰
杜永峰
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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