基于改进小波神经网络的风电机组叶片损伤检测方法

本发明公开了基于改进小波神经网络的风电机组叶片损伤检测方法，属于风电机组叶片损伤监测技术领域，所述方法包括：获取待检测风电机组叶片图像；结合小波包分解和纹理分析的方法提取所述待检测风电机组叶片图像的特征向量，以有效捕捉叶片损伤的多尺度特征和纹理信息；将所述特征向量输入预先训练好的改进的小波神经网络模型，获得检测风电机组叶片检测结果；改进的小波神经网络模型的小波基函数引入输入层权值，改进小波神经网络模型的表达式引入偏置项。本发明提供的方法提高了特征的丰富性，增强了对复杂损伤模式的识别能力，将改进的小波基函数引入神经网络作为激活函数，提高了模型的非线性映射能力和特征捕捉能力。