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　　風力發(fā)電葉片覆冰檢測傳感器的信號處理技術(shù)直接影響冰情識別的準確性與實時性。針對葉片覆冰的動態(tài)特性與復雜環(huán)境干擾，需采用多維度信號融合與智能算法優(yōu)化方案。

　　多源信號預處理與特征提取

　　傳感器采集的微波反射信號、應變片形變數(shù)據(jù)及紅外熱成像信息需進行分頻段處理。首先通過帶通濾波器分離不同頻段特征：微波信號(24-26GHz)聚焦冰層介電常數(shù)變化引起的相位偏移，應變數(shù)據(jù)(0-1kHz)提取葉片剛度退化特征，紅外圖像(8-14μm)則通過灰度共生矩陣分析表面熱輻射分布。采用小波包分解對微波信號進行6層分解，提取D4、D5頻帶能量作為覆冰厚度敏感特征;應變信號經(jīng)希爾伯特-黃變換提取瞬時頻率，量化冰載導致的葉片振動模態(tài)改變。

　　動態(tài)干擾抑制與信號補償

　　針對強風湍流與電磁干擾，開發(fā)自適應噪聲抵消算法。通過在葉片根部部署加速度計采集振動基線信號，利用LMS算法構(gòu)建動態(tài)噪聲模型，使微波信號信噪比提升15dB。針對溫度引起的傳感器漂移，采用雙通道差分測量技術(shù)：一個通道暴露于環(huán)境，另一個通道采用恒溫封裝，通過兩者差值消除溫度交叉敏感，使-20℃至40℃溫變范圍內(nèi)的厚度測量誤差穩(wěn)定在±0.3mm以內(nèi)。對于紅外數(shù)據(jù)的太陽輻射干擾，引入時間序列分析模型，通過對比相鄰幀的熱輻射變化率，剔除偽熱點誤報。

　　智能識別與決策優(yōu)化

　　構(gòu)建基于Transformer架構(gòu)的深度學習模型，融合多源特征進行冰情分類。模型輸入層整合微波相位偏移量、應變峰值因子及紅外熱梯度圖，通過自注意力機制捕捉跨模態(tài)特征關聯(lián)。在風電場實測數(shù)據(jù)集(含2000組覆冰樣本)上訓練后，模型對透明冰、霜冰及混合冰型的識別準確率達94.7%。結(jié)合葉片氣動性能仿真數(shù)據(jù)，開發(fā)冰層厚度-功率損失映射模型，當檢測到覆冰導致功率輸出下降超8%時，自動觸發(fā)除冰指令，實現(xiàn)發(fā)電效率與除冰成本的動態(tài)平衡。