[发明专利]风力发电机叶片结冰检测方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种风力发电机叶片结冰检测方法，其特征在于，包括：

获取训练样本，其中所述训练样本包括结冰样本和正常样本；

根据所述训练样本进行预训练得到生成对抗网络，其中所述生成对抗网络包括根据结冰样本进行预训练得到的第一生成对抗网络和根据正常样本进行预训练得到的第二生成对抗网络，所述生成对抗网络能够根据所述训练样本的原始样本得到所述训练样本的生成样本，并能够提取所述训练样本的特征；

根据所述生成对抗网络中获得的所述训练样本的生成样本与原始样本的特征向量差进行预训练获得卷积分类器；

将所述生成对抗网络的预训练参数以及所述卷积分类器的预训练参数进行整体训练，得到结冰检测整体训练网络；

将每个待测试数据分别输入至所述结冰检测整体训练网络，得到风力发电机叶片是否结冰的检测结果。

2.根据权利要求1所述的风力发电机叶片结冰检测方法，其特征在于，所述根据所述训练样本进行预训练得到生成对抗网络，包括：

分别从所述训练样本中获取所述结冰样本的测量数据和正常样本的测量数据；

根据所述结冰样本的测量数据进行生成对抗网络训练得到第一生成对抗网络，以及根据所述正常样本的测量数据进行生成对抗网络训练得到第二生成对抗网络；

其中所述生成对抗网络包括生成器和辨别器，所述生成器与所述辨别器连接。

3.根据权利要求2所述的风力发电机叶片结冰检测方法，其特征在于，所述根据所述结冰样本的测量数据进行生成对抗网络训练得到第一生成对抗网络，包括：

根据所述结冰样本的测量数据确定所述结冰样本的原始样本；

将所述结冰样本的原始样本输入至第一生成器以生成与所述结冰样本的原始样本对应的第一特征向量和第一生成样本；

根据所述结冰样本的原始样本以及第一特征向量和第一生成样本得到第一生成器损失值；

将所述结冰样本的原始样本以及所述第一生成样本输入至第一辨别器得到第一辨别器损失值；

以最小化所述第一生成器损失值和最小化所述辨别器损失值为目的，交替调整所述第一生成器的参数和所述第一辨别器的参数，并重复第一生成器损失值的获得步骤以及重复第一辨别器损失值的获得步骤，直至达到迭代停止条件，获得所述第一生成对抗网络。

4.根据权利要求2所述的风力发电机叶片结冰检测方法，其特征在于，所述根据所述正常样本的测量数据进行生成对抗网络训练得到第二生成对抗网络，包括：

根据所述正常样本的测量数据确定所述正常样本的原始样本；

将所述正常样本的原始样本输入值第二生成器以生成与所述正常样本的原始样本对应的第二特征向量和第二生成样本；

根据所述正常样本的原始样本以及第二特征向量和第二生成样本得到第二生成器损失值；

将所述正常样本的原始样本以及所述第二生成样本输入至第二辨别器得到第二辨别器损失值；

以最小化所述第二生成器损失值和最小化所述辨别器损失值为目的，交替调整所述第二生成器的参数和所述第二辨别器的参数，并重复第二生成器损失值的获得步骤以及重复第二辨别器损失值的获得步骤，直至达到迭代停止条件，获得所述第二生成对抗网络。

5.根据权利要求2所述的风力发电机叶片结冰检测方法，其特征在于，所述根据所述生成对抗网络中获得的所述训练样本的生成样本与原始样本的特征向量差进行预训练获得卷积分类器，包括：

根据所述结冰样本的测量数据以及第一生成对抗网络获得所述结冰样本的原始样本以及第一生成样本；

将所述结冰样本的第一生成样本与所述结冰样本的原始样本之间的特征向量差作为第一特征数据；

根据所述正常样本的测量数据以及第二生成对抗网络获得所述正常样本的原始样本以及第二生成样本；

将所述正常样本的第二生成样本与所述正常样本的原始样本之间的特征向量差作为第二特征数据；

将所述第一特征数据与所述第二特征数据进行拼接，得到拼接数据；

将所述拼接数据通过连接层获得卷积分类器的输入数据；

将所述卷积分类器的输入数据输入至待训练卷积分类器中进行训练，得到所述卷积分类器。