CN102539438A - 风力发电机组叶片实时状态监测与故障诊断系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种风力发电机组叶片实时状态监测与故障诊断系统及方法。该系统及方法采用高清晰度摄像头实时拍摄风力发电机组叶片的内外表面，实现叶片的健康状态的实时监测。对于不正常的叶片状态，通过视频处理技术诊断叶片的故障类别，判断损坏区域尺寸和严重程度，为叶片的维护和保养提供有效的依据。

Description

风力发电机组叶片实时状态监测与故障诊断系统及方法

技术领域

本发明属于风力发电机组叶片状态监测与故障诊断技术领域，具体涉及一种基于视频技术的风力发电机组叶片实时健康状态监测与故障诊断的系统。本发明还涉及一种基于上述系统的监测和诊断方法。

背景技术

对于大型兆瓦级风力发电机组，叶片是最关键最核心的部件之一，是占成本比例最高的部件，约占整个机组成本的20～30％，价格超过百万元人民币。兆瓦级风力发电机组单个叶片长度超过30米，海上风力发电机组的叶片长度更是接近50米，重量接近20吨，并朝着更长更重发展。目前兆瓦级风力发电机组叶片主要采用复合材料加工而成，复合材料具有重量轻、耐腐蚀、耐候性、耐疲劳、成型工艺适合等一系列特点。风力发电机组在运行过程中，叶片在风的吹动下围绕着轮毂旋转，把风能转化为叶片的动能，因此叶片在机组运行过程中不断的受到气动弯曲和离心力。由于风速是变化的，所以叶片受到的载荷也是时变的。因为叶片裸露在空中，最容易被雷电击中，产生致命的伤害，或者受到冰雪覆盖、风沙吹蚀、雨露浸蚀、盐雾腐蚀、飞鸟撞击等，所以叶片是风力发电机组中最容易产生故障的部件，其故障类型有：裂纹、沙眼、破损、剥落、雷击烧痕、覆盖物等，最严重的还会产生叶片断裂。虽然一般风力发电机组的使用寿命为20年，但是整机和部件的质保期一般为5年，但是国内外均多次出现风力发电机组叶片在质保期内就断裂的现象，其中不乏国际知名品牌机组的叶片。至于裂纹、破损、剥落、覆盖物等这些常见故障更是频繁出现，甚至在某些风电场里的许多机组叶片上大面积出现。

由于风力发电机组叶片价格昂贵，损坏后更换维护困难，因此对叶片的状态监测与故障诊断尤为重要，如何在故障出现的初期及时发现故障或者故障隐患，在问题恶化影响机组运行之前及时处理，可以极大的降低叶片维护和保养费用和难度。目前风力发电机组叶片状态监测与故障诊断方法多采用监测叶片的振动信号的方法，通过对振动信号的分析来判断叶片是否存在问题。还有一种常见方法是通过监测叶片的应力和应变的变化，通过分析获得叶片的状态，判断叶片是否正常。但是无论是振动信号还是应力应变，都从力学的角度来分析叶片的运行状态，从受力的角度间接的了解机组叶片是否状态正常，无法直观的体现出叶片是否有裂纹、沙眼、破损、剥落、雷击烧痕、覆盖物等故障。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种风力发电机组叶片实时状态监测与故障诊断系统及方法，它可以对不正常的叶片状态，通过视频处理技术诊断叶片的故障类别和严重程度，为叶片的维护和保养提供有效的依据。

为了解决以上技术问题，本发明提供了一种风力发电机组叶片实时状态监测与故障诊断系统，包括：

摄像头，用于拍摄所述风力发电机组叶片的表面图像；

与所述摄像头连接的图像显示模块，用于显示所述摄像头拍摄的表面图像；

与所述图像显示模块连接的叶片故障辨别模块，用于根据所述图像显示模块显示的叶片的表面图像判断叶片表面是否存在损坏及损坏的类别；

与所述图像显示模块连接的像素比计算模块，用于计算所述摄像头的拍摄像素比；

与所述叶片故障辨别模块和所述像素比计算模块连接的叶片故障诊断模块，用于计算叶片表面损坏区域的范围和尺寸。

优选地，所述系统还包括一个与摄像头连接的摄像头控制模块，用于根据叶片位置调整所述的摄像头，所述的调整包括改变所述摄像头的拍摄角度、焦距以及分辨率。

进一步地，所述摄像头为多个，分别安装在能够最大角度拍摄叶片正反表面的位置。

进一步地，所述的摄像头安装在一个可伸缩的连杆上，可以自由改变其与被拍摄叶片的物距。

进一步地，所述叶片表面上带有定标用的参考线。

本发明还提供了一种风力发电机组叶片实时状态监测与故障诊断方法，包括以下步骤：

(1)摄像头拍摄叶片表面图像；

(2)显示叶片表面图像；

(3)判断叶片表面是否损坏，如果是则转入下一步，如果否则返回步骤(1)

(4)判断叶片损坏的类别和区域；

(5)计算拍摄的像素比；

(6)计算叶片表面损坏区域的范围和尺寸，返回步骤(1)。

优选地，所述步骤(1)前还包括：摄像头控制模块根据叶片位置调整所述摄像头的步骤。

进一步地，第一次定标时，步骤(5)所述的计算拍摄的像素比的方法为用叶片上定标用的参考线长度值比上其在拍摄图像上的像素的大小。

进一步地，当固定拍摄物距，调整摄像头焦距时，步骤(5)所述的计算拍摄的像素比的方法为：

$S1=S2\×\frac{f2(u-f1)}{f1(u-f2)}$

其中，S1为摄像头调整后的像素比，S2为摄像头调整前的像素比，u为拍摄的物距，f1为摄像头调整后的焦距，f2为摄像头调整前的焦距。

进一步地，当固定摄像头焦距，调整拍摄物距时，步骤(5)所述的计算拍摄的像素比的方法为：

$S1=S2\×\frac{u1-f}{u2-f}$

其中，S1为摄像头调整后的像素比，S2为摄像头调整前的像素比，f为摄像头的焦距，u1为摄像头调整后的物距，u2为摄像头调整前的物距。

本方法实现监测叶片内外表面的异常情况，通过视频放大和聚焦的方法，高清晰度的扫描叶片内外表面，在地面电脑屏幕上观测，实现叶片的实时状态监测，准确判断叶片内外表面是否完好，对于表面存在的各种问题，可以诊断问题是何种故障，准确判断出裂纹、沙眼、破损、剥落、雷击烧痕、覆盖物等多种故障。利用摄像头与叶片的距离，摄像头焦距等数据，还能大致计算出裂纹、沙眼、破损、剥落、雷击烧痕、覆盖物的故障的尺寸，为机组叶片的维护提供依据，防止故障的扩大，造成更大的损害。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。

图1是本发明一个实施例的系统结构框图；

图2是本发明一个实施例的流程图。

具体实施方式

如图1所示是本发明的一个实施例的系统结构框图，包括：

摄像头，用于拍摄所述风力发电机组叶片的表面图像，摄像头可以为多个，分别安装在能够最大角度拍摄叶片正反表面的位置，摄像头均安装在可伸缩的连杆上，可以自由改变其与被拍摄叶片的物距。

摄像头控制模块，与各个摄像头连接，用于根据叶片位置调整摄像头，调整包括改变摄像头的拍摄角度、焦距以及分辨率，从而使摄像头能够尽可能多并且清晰的拍摄到叶片的表面。

图像显示模块，与摄像头连接，用于显示摄像头拍摄的表面图像，使用者可以根据需要自由观察视频放大和聚焦的图像。

叶片故障辨别模块，与图像显示模块连接，用于根据图像显示模块显示的叶片的表面图像判断叶片表面是否存在损坏及损坏的类别，基于屏幕显示的叶片表面图像，使用者可以准确判断叶片内外表面是否完好，对于表面存在的各种问题，可以诊断问题是何种故障，准确判断出裂纹、沙眼、破损、剥落、雷击烧痕、覆盖物等多种故障，并且找出故障的区域范围。

像素比计算模块，与图像显示模块连接，用于计算所述摄像头的拍摄像素比(被拍物体实际尺寸与摄像头像素的比例值)，叶片表面上带有定标用的参考线，首次定标时可以根据参考线的尺寸与其像素比值获得像素比，定标后固定物距改变摄像头的焦距，或者固定焦距改变摄像头的拍摄物距，都可以根据公式计算出新的像素比(具体原理和公式下文将做详细说明)。

叶片故障诊断模块，与叶片故障辨别模块和像素比计算模块连接，用于计算叶片表面损坏区域的范围和尺寸，根据拍摄的像素比，当使用者确定故障存在的区域，则根据图像中的面积计算出实际的损害面积(实际面积等于像素面积乘以放大倍数，即像素比)。

如图2所示，上述实施例中风力发电机组叶片实时状态监测与故障诊断方法具体包括以下步骤：

(1)摄像头控制模块判断叶片位置，并根据叶片位置调整摄像头，调整包括改变摄像头的拍摄角度、焦距以及分辨率，从而使摄像头能够尽可能多并且清晰的拍摄到叶片的表面。

(2)摄像头拍摄叶片表面图像，可以拍摄叶片的正反表面，摄像头均安装在可伸缩的连杆上，可以自由改变其与被拍摄叶片的物距，甚至伸入到叶片内部，拍摄叶片内部更深处表面状态。

(3)显示叶片表面图像。

(4)判断叶片表面是否损坏，如果是则转入下一步，如果否则返回步骤(1)。

(5)判断叶片损坏的类别和区域。根据显示的图像，使用者可以准确判断叶片内外表面是否完好，对于表面存在的各种问题，可以诊断问题是何种故障，准确判断出裂纹、沙眼、破损、剥落、雷击烧痕、覆盖物等多种故障，并且找出故障的区域范围。

(6)计算拍摄的像素比：

当首次定标时，可以在叶片上标记定标用的参考线，根据该参考线长度值比上其在拍摄图像上的像素的大小得出像素比。

观察到的故障尺寸可由透镜成像原理得到。透镜成像公式：

$\frac{1}{u}+\frac{1}{v}=\frac{1}{f}---\left(1\right)$

式(1)中u为物距(风力发电机组叶片表面到摄像头镜头的距离)，v为像距(成像点到摄像头镜头的距离)，f为焦距(摄像头焦距)，由(1)求相距可得：

$v=\frac{u\·f}{u-f}---\left(2\right)$

从而可求得摄像头放大倍数

$m=\frac{v}{u}=\frac{f}{u-f}---\left(3\right)$

由公式(3)可知，当u＞2f时，m＜1。

令S表示像素比(被拍物体实际尺寸与摄像头像素的比例值)，因为在CCD或CMOS成像传感器中每个像素的物理大小是固定的，所以S与m成反比。

当固定拍摄物距，调整摄像头焦距时，

$\frac{S1}{S2}=\frac{m2}{m1}=\frac{\frac{f2}{u-f2}}{\frac{f1}{u-f1}}=\frac{f2(u-f1)}{f1(u-f2)}---\left(4\right)$

从而可得像素比S2与S1的关系：

$S1=S2\×\frac{f2(u-f1)}{f1(u-f2)}---\left(5\right)$

其中，S1为摄像头调整后的像素比，S2为摄像头调整前的像素比，u为拍摄的物距，f1为摄像头调整后的焦距，f2为摄像头调整前的焦距。

当固定摄像头焦距，调整拍摄物距时，

$\frac{S1}{S2}=\frac{m2}{m1}=\frac{\frac{f}{u2-f}}{\frac{f}{u1-f}}=\frac{u1-f}{u2-f}---\left(6\right)$

从而得到

$S1=S2\×\frac{u1-f}{u2-f}---\left(7\right)$

(7)计算叶片表面损坏区域的范围和尺寸，返回步骤(1)。

表面损坏区域的实际范围和尺寸等于图像区域的面积乘以像素比。

综上所述，本方法实现监测叶片内外表面的异常情况，通过视频放大和聚焦的方法，高清晰度的扫描叶片内外表面，在地面电脑屏幕上观测，实现叶片的实时状态监测，准确判断叶片内外表面是否完好，对于表面存在的各种问题，可以诊断问题是何种故障，准确判断出裂纹、沙眼、破损、剥落、雷击烧痕、覆盖物等多种故障。利用摄像头与叶片的距离，摄像头焦距等数据，还能大致计算出裂纹、沙眼、破损、剥落、雷击烧痕、覆盖物的故障的尺寸，为机组叶片的维护提供依据，防止故障的扩大，造成更大的损害。

Claims (10)

1.一种风力发电机组叶片实时状态监测与故障诊断系统，其特征在于，包括：

摄像头，用于拍摄所述风力发电机组叶片的表面图像；

与所述摄像头连接的图像显示模块，用于显示所述摄像头拍摄的表面图像；

与所述图像显示模块连接的叶片故障辨别模块，用于根据所述图像显示模块显示的叶片的表面图像判断叶片表面是否存在损坏及损坏的类别；

与所述图像显示模块连接的像素比计算模块，用于计算所述摄像头的拍摄像素比；

与所述叶片故障辨别模块和所述像素比计算模块连接的叶片故障诊断模块，用于计算叶片表面损坏区域的范围和尺寸。

2.如权利要求1所述的风力发电机组叶片实时状态监测与故障诊断系统，其特征在于，所述系统还包括一个与摄像头连接的摄像头控制模块，用于根据叶片位置调整所述的摄像头，所述的调整包括改变所述摄像头的拍摄角度、焦距以及分辨率。

3.如权利要求1或2所述的风力发电机组叶片实时状态监测与故障诊断系统，其特征在于，所述摄像头为多个，分别安装在能够最大角度拍摄叶片正反表面的位置。

4.如权利要求1或2所述的风力发电机组叶片实时状态监测与故障诊断系统，其特征在于，所述的摄像头安装在一个可伸缩的连杆上，可以自由改变其与被拍摄叶片的物距。

5.如权利要求1或2所述的风力发电机组叶片实时状态监测与故障诊断系统，其特征在于，所述叶片表面上带有定标用的参考线。

6.一种风力发电机组叶片实时状态监测与故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)摄像头拍摄叶片表面图像；

(2)显示叶片表面图像；

(3)判断叶片表面是否损坏，如果是则转入下一步，如果否则返回步骤(1)

(4)判断叶片损坏的类别和区域；

(5)计算拍摄的像素比；

(6)计算叶片表面损坏区域的范围和尺寸，返回步骤(1)。

7.如权利要求5所述的风力发电机组叶片实时状态监测与故障诊断系统，其特征在于，所述步骤(1)前还包括：摄像头控制模块根据叶片位置调整所述摄像头的步骤。

8.如权利要求6或7所述的风力发电机组叶片实时状态监测与故障诊断系统，其特征在于，第一次定标时，步骤(5)所述的计算拍摄的像素比的方法为用叶片上定标用的参考线长度值比上其在拍摄图像上的像素的大小。

9.如权利要求6或7所述的风力发电机组叶片实时状态监测与故障诊断系统，其特征在于，当固定拍摄物距，调整摄像头焦距时，步骤(5)所述的计算拍摄的像素比的方法为：

$S1=S2\×\frac{f2(u-f1)}{f1(u-f2)}$

其中，S1为摄像头调整后的像素比，S2为摄像头调整前的像素比，u为拍摄的物距，f1为摄像头调整后的焦距，f2为摄像头调整前的焦距。

10.如权利要求6或7所述的风力发电机组叶片实时状态监测与故障诊断系统，其特征在于，当固定摄像头焦距，调整拍摄物距时，步骤(5)所述的计算拍摄的像素比的方法为：

$S1=S2\×\frac{u1-f}{u2-f}$

其中，S1为摄像头调整后的像素比，S2为摄像头调整前的像素比，f为摄像头的焦距，u1为摄像头调整后的物距，u2为摄像头调整前的物距。

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