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風力發電葉片覆冰檢測傳感器的信號處理技術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特性與復雜環境干擾，需采用多維度信號融合與智能算法優化方案。
多源信號預處理與特征提取
傳感器采集的微波反射信號、應變片形變數據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)聚焦冰層介電常數變化引起的相位偏移，應變數據(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改變。
動態干擾抑制與信號補償
針對強風湍流與電磁干擾，開發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算法構建動態噪聲模型，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：一個通道暴露于環境，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℃溫變范圍內的厚度測量誤差穩定在±0.3mm以內。對于紅外數據的太陽輻射干擾，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。
智能識別與決策優化
構建基于Transformer架構的深度學習模型，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特征關聯。在風電場實測數據集(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%。結合葉片氣動性能仿真數據，開發冰層厚度-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，自動觸發除冰指令，實現發電效率與除冰成本的動態平衡。
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