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大型风电机组叶片健康诊断APP

 国际学院

APP for blade health diagnosis of large wind turbine

随着能源枯竭与环境污染问题日趋凸显,发展绿色能源、寻求可持续发展已经成为世界各国共识。习近平主席在联合国大会上最新指出:中国力争实现2030年前碳达峰、2060年碳中和。大力发展绿色清洁、蕴藏丰富的风能发电是实现上述目标的主要途经之一。伴随我国风电产业的快速发展,风力发电机组运行安全问题日益凸显。随着叶片服役时间的增加,因叶片故障引发的风机倒塌事故时有发生,造成重大的经济财产损失,缺乏维护与监测是引发行业恶性事故的主要原因。在生产、安装和运行过程中对叶片进行无损检测,一方面可以促进对损伤失效特征及失效模式方面的研究,另一方面可以避免运行事故的发生。因此,针对缺陷和损伤产生的阶段,制定一套适用于风机叶片的检测方案。本项目提出采用非接触式声学检测方法并设计一款“大型风电机组叶片健康诊断APP”,实现对风电机组叶片的健康状态进行实时检测,对保障风机安全运行和提高叶片的使用寿命具有重要意义。

项目分数

项目信息

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项目负责人

丁胤宸2021级 国际学院 电信工程及管理

项目成员

裴羿豪2021级 国际学院 电信工程及管理

程艺骏2021级 国际学院 电子信息及管理

指导老师

陈斌人工智能学院 副教授

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该项目暂无荣誉
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