基于深度学习和图像处理的大型发电机转子螺栓松动检测

白新伟; 张亚茹; 朱宝航

doi:10.13622/j.cnki.cn42-1800/tv.1671-3354.2025.11.007

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基于深度学习和图像处理的大型发电机转子螺栓松动检测

更新时间：2025-12-05

- 基于深度学习和图像处理的大型发电机转子螺栓松动检测
- Vol. 39, Issue 11, Pages: 26-30(2025)
- 作者机构：
  
  国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13622/j.cnki.cn42-1800/tv.1671-3354.2025.11.007
  CLC： P391.41;TP18;TM31
- Published：2025
- 稿件说明：
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白新伟, 张亚茹, 朱宝航. 基于深度学习和图像处理的大型发电机转子螺栓松动检测[J]. 2025, 39(11): 26-30.
DOI：

白新伟, 张亚茹, 朱宝航. 基于深度学习和图像处理的大型发电机转子螺栓松动检测[J]. 2025, 39(11): 26-30. DOI： 10.13622/j.cnki.cn42-1800/tv.1671-3354.2025.11.007.

摘要

大型发电机转子在长期运行过程中，螺栓可能发生缓慢松动，传统检测方法难以实现高效、精确的检测。通过高速相机采集图像，采用改进的YOLOv8算法实现螺栓的高精度检测与跟踪，并结合螺母标记计算松动角度。实验结果表明，该方法的松动角度计算平均误差为1.827°，对于松动角度超过3°的螺栓，检测准确率可达到100%。本研究为发电机转子螺栓松动的在线监测提供了一种新的方法。

Abstract

关键词

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金国强.基于深度学习的复杂工况下端到端的滚动轴承故障诊断算法研究[D].中国科学技术大学,2020(01).

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