一种风电机组叶片边缘轨迹异常故障诊断方法和系统

本申请涉及一种风电机组叶片边缘轨迹异常故障诊断方法，通过包采用改进的小波包多尺度分析叶片运行状态图像以滤波降噪；通过不变矩特征获取叶片轨迹边缘特征，实现平移、伸缩、旋转不变性识别；并利用粒子群寻优算法获取边缘轨迹偏差较大的图像，标定异常状态用于故障诊断；该方法解决了现有技术中边缘检测算子阈值无法自适应、抗噪声差，以及叶片边缘轨迹异常特征难以提取导致故障无法有效诊断的问题。提升故障诊断准确性，且通过寻优算法筛除冗余数据，兼顾智能识别的准确性与效率，为风电机组叶片故障诊断提供可靠技术支持。