基于多模态数据融合的风电混塔损伤智能检测方法及系统

本发明提供一种基于多模态数据融合的风电混塔损伤智能检测方法及系统，通过多模态数据采集层采集风电混塔的振动信号、图像信号和声发射信号；采用双向LSTM网络，对振动信号、图像信号和声发射信号进行时间戳同步与空间坐标映射对齐，得到多模态异构对齐数据；基于多尺度特征提取，识别多模态异构对齐数据中的钢塔段的振动特征和混凝土段的图像特征和声发射特征；利用跨模态注意力网络，动态为振动特征、图像特征和声发射特征分配特征权重，确定风电混塔的损伤概率与扩展速度；基于损伤概率与扩展速度，执行分级预警，有效地提升风电混塔损伤检测效率。