本发明涉及风力发电设备运行维护技术领域，同时也适用于其他树脂基
复合材料的早期缺陷类型无损检测。其精准、适用性强且能够适用于野外工作环境。包括以下步骤：S1获取环境温度、主梁样件厚度、热源距样件距离、样件表面风速以及含缺陷样件各缺陷部位热扩散系数的数据样本，建立这些参数与不同类型缺陷热扩散系数之间的非线性耦合关系，同时计算神经网络模型参数；S2持续照射风力机叶片表面；S3采集和提取叶片有缺陷区域和无缺陷区域的表面温差曲线；S4‑S5记录当前照射位置叶片主梁厚度；测量当前环境温度；测量叶片表面平均风速；S6按照BP神经网络计算方法，计算热扩散系数；S7利用热扩散系数相对误差率计算公式,从而完成缺陷类型识别。
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“大型风力机叶片主梁内部缺陷类型红外自动识别方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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