海上风机无人机巡检螺旋桨振力异常监测研究

在对海上风机巡检过程中,由于无人机螺旋桨振力振动信号数据量较大,且海上环境的复杂性和不稳定性增加了异常信号的干扰,使得异常信号的检测和识别更加困难。为此,该文提出一种海上风机无人机巡检螺旋桨振力异常监测方法。利用集成经验模态(EEMD)分解,处理无人机螺旋桨振力信号,提取固有模态分量(IMF);利用稀疏傅里叶变换,处理具有周期性成分的IMF组分,提取振动强度异常特征;引入多传感器信息决策融合网络结构,并利用神经网络对其展开融合和综合决策,最终实现无人机螺旋桨振力异常监测。实验结果表明,所提方法可以获取高准确率和高效率的螺旋桨振力异常监测结果。