[發明專利]風力發電機葉片結冰檢測方法、系統及存儲介質

有效

• 申請號: 202110306110.0
• 申請日: 2021-03-23
• 公開（公告）號: CN112949744B
• 公開（公告）日: 2023-09-05
• 發明（設計）人: 袁燁;金駿陽;姜文倩;江一諾;黃虹;許典;丁漢
• 申請（專利權）人: 元始智能科技（南通）有限公司
• 主分類號: G06F18/214
• 分類號: G06F18/214;G06F18/2415;G06N3/0464;G06N3/084
• 代理公司: 無錫市大為專利商標事務所(普通合伙) 32104
• 代理人: 曹祖良;陳麗麗

1.一種風力發電機葉片結冰檢測方法，其特征在于，包括：

獲取訓練樣本，其中所述訓練樣本包括結冰樣本和正常樣本；

根據所述訓練樣本進行預訓練得到生成對抗網絡，其中所述生成對抗網絡包括根據結冰樣本進行預訓練得到的第一生成對抗網絡和根據正常樣本進行預訓練得到的第二生成對抗網絡，所述生成對抗網絡能夠根據所述訓練樣本的原始樣本得到所述訓練樣本的生成樣本，并能夠提取所述訓練樣本的特征；

根據所述生成對抗網絡中獲得的所述訓練樣本的生成樣本與原始樣本的特征向量差進行預訓練獲得卷積分類器；

將所述生成對抗網絡的預訓練參數以及所述卷積分類器的預訓練參數進行整體訓練，得到結冰檢測整體訓練網絡；

將每個待測試數據分別輸入至所述結冰檢測整體訓練網絡，得到風力發電機葉片是否結冰的檢測結果。

2.根據權利要求1所述的風力發電機葉片結冰檢測方法，其特征在于，所述根據所述訓練樣本進行預訓練得到生成對抗網絡，包括：

分別從所述訓練樣本中獲取所述結冰樣本的測量數據和正常樣本的測量數據；

根據所述結冰樣本的測量數據進行生成對抗網絡訓練得到第一生成對抗網絡，以及根據所述正常樣本的測量數據進行生成對抗網絡訓練得到第二生成對抗網絡；

其中所述生成對抗網絡包括生成器和辨別器，所述生成器與所述辨別器連接。

3.根據權利要求2所述的風力發電機葉片結冰檢測方法，其特征在于，所述根據所述結冰樣本的測量數據進行生成對抗網絡訓練得到第一生成對抗網絡，包括：

根據所述結冰樣本的測量數據確定所述結冰樣本的原始樣本；

將所述結冰樣本的原始樣本輸入至第一生成器以生成與所述結冰樣本的原始樣本對應的第一特征向量和第一生成樣本；

根據所述結冰樣本的原始樣本以及第一特征向量和第一生成樣本得到第一生成器損失值；

將所述結冰樣本的原始樣本以及所述第一生成樣本輸入至第一辨別器得到第一辨別器損失值；

以最小化所述第一生成器損失值和最小化所述辨別器損失值為目的，交替調整所述第一生成器的參數和所述第一辨別器的參數，并重復第一生成器損失值的獲得步驟以及重復第一辨別器損失值的獲得步驟，直至達到迭代停止條件，獲得所述第一生成對抗網絡。

4.根據權利要求2所述的風力發電機葉片結冰檢測方法，其特征在于，所述根據所述正常樣本的測量數據進行生成對抗網絡訓練得到第二生成對抗網絡，包括：

根據所述正常樣本的測量數據確定所述正常樣本的原始樣本；

將所述正常樣本的原始樣本輸入值第二生成器以生成與所述正常樣本的原始樣本對應的第二特征向量和第二生成樣本；

根據所述正常樣本的原始樣本以及第二特征向量和第二生成樣本得到第二生成器損失值；

將所述正常樣本的原始樣本以及所述第二生成樣本輸入至第二辨別器得到第二辨別器損失值；

以最小化所述第二生成器損失值和最小化所述辨別器損失值為目的，交替調整所述第二生成器的參數和所述第二辨別器的參數，并重復第二生成器損失值的獲得步驟以及重復第二辨別器損失值的獲得步驟，直至達到迭代停止條件，獲得所述第二生成對抗網絡。

5.根據權利要求2所述的風力發電機葉片結冰檢測方法，其特征在于，所述根據所述生成對抗網絡中獲得的所述訓練樣本的生成樣本與原始樣本的特征向量差進行預訓練獲得卷積分類器，包括：

根據所述結冰樣本的測量數據以及第一生成對抗網絡獲得所述結冰樣本的原始樣本以及第一生成樣本；

將所述結冰樣本的第一生成樣本與所述結冰樣本的原始樣本之間的特征向量差作為第一特征數據；

根據所述正常樣本的測量數據以及第二生成對抗網絡獲得所述正常樣本的原始樣本以及第二生成樣本；

將所述正常樣本的第二生成樣本與所述正常樣本的原始樣本之間的特征向量差作為第二特征數據；

將所述第一特征數據與所述第二特征數據進行拼接，得到拼接數據；

將所述拼接數據通過連接層獲得卷積分類器的輸入數據；

將所述卷積分類器的輸入數據輸入至待訓練卷積分類器中進行訓練，得到所述卷積分類器。