Дефекты ветряных турбин? Прибывает ИИ-детектив

(Zapoved) – Ветровые турбины становятся все больше и мощнее, и по мере увеличения их размеров растет сложность проектов и внимание к возможным заводской брак. Особенно на уровне лопатыгде достаточно небольших аномалий, чтобы привести к образованию трещин, критическим напряжениям и дальнейшим проблемам в рабочем цикле.

В настоящее время существует или находится в стадии разработки несколько методов контроля состояния лезвий, включая встраивание датчиков в композитные материалы лезвий. Но наиболее распространенный и практичный подход использует контроль качества, основанный на поверхностном осмотре ограниченных участков, когда компоненты сходят с производственных линий.

Новое международное исследование позволило разработать альтернативный подход для эффективного обнаружения дефектов лопастей ветряных турбин. Подробно, группа ученых-исследователей из Университета Глазго, Шотландия, использовала инновационную запатентованную радиолокационную технологию с роботизированной рукой для проверки образцов промышленных лезвий на расстояниях 5, 10 и 15 сантиметров от самого образца. Используя методы обработки сигналов, они смогли выделить характеристики и предвестники будущих отказов в композитных материалах. Все данные были оптимизированы и затем переданы группе исследователей из EPFL в Швейцарии.

Гаэтан Фруске, научный сотрудник Лаборатории интеллектуального обслуживания и операционных систем (IMOS) EPFL и ведущий автор исследования, объясняет: «В IMOS мы использовали комплексное представление сигналов, чтобы лучше разделить содержащуюся в них информацию и соответствующим образом адаптировать модель ИИ». Результат? Алгоритм машинного обучения, разработанный на основе таких данных, способен различать возможные аномалии. Теперь ученые планируют увеличить сбор данных и, возможно, протестировать свой метод на существующих ветряных турбинах. Результаты работы опубликованы на сайте Механические системы и обработка сигналов (английский текст).