CN102798635A - 用于检查风轮机的部件的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于检查风轮机的部件的方法。根据发明的方法，无人驾驶飞行器(UAV)被朝着部件引导以进行检查。按照这样的方法选择无人驾驶飞行器(UAV)和部件(BL)之间的特定预定义距离(DIS)，即由无人驾驶飞行器(UAV)收集该部件的高分辨率图像(IMG1-IMG9)。图像(IMG1-IMG9)由图像采集系统(IAS)收集。以遥控方式并且基于由UAV收集的图像(IMG1-IMG9)进行检查。

Description

用于检查风轮机的部件的方法
技术领域
本发明涉及一种用于检查（inspect）风轮机的部件的方法。
背景技术
风轮机及其部件(像是叶片)由维修技术员定期检查。他们必须寻找例如由疲劳荷载引起的损伤。他们甚至必须寻找生锈和氧化损伤、由于环境冲击(像是雷击和冰雹)导致的损伤或者由环境条件(像是冰、温差等)引起的损伤等。
高度专业的技术员需要在两小时和六小时之间进行快速检查，因此这项工作单调乏味并且非常昂贵。
另外，技术员必须向上爬到部件以进行检查。因此，在技术员工作的同时，对于技术员而言存在高事故风险。
发明内容
本发明的目的在于提供一种改进的用于检查风轮机的部件的方法，该方法尤其可用于检查风轮机的叶片。
这个目的由权利要求1的特征实现。本发明的优选配置是从属权利要求的目的。
根据发明的方法，所谓的“无人驾驶飞行器，UAV”被朝着需要检查的部件引导。按照这样的方法选择UAV和部件之间的特定预定义距离，即使得能够由UAV收集该部件的高分辨率图像(像是照片或地图)。通过布置在UAV旁边的图像采集系统的帮助收集这些图像。因此，检查以遥控方式进行并且基于由UAV收集的图像。
优选地，UAV携带图像采集系统的至少一些部件或者整个图像采集系统。如果仅图像采集系统的部件由UAV携带，则能够减小需要的UAV的载荷量。因此，通过减小使用的UAV的尺寸能够减小成本。
优选地，准备用于产生并收集图像的光学照相机系统或超声波系统或高频系统或红外照相机系统或热感照相机系统或另一(遥控)系统用作图像采集系统。
这些系统中的一些在消费市场是公知的并且因此非常便宜、很小并且它们甚至重量轻。因此，它们能够毫无问题地由合适选择的UAV移动并携带。
优选地，采集的图像或者获得的图像数据被传送并存储在中央数据库中。这允许在检查完成之后的部件的后继检查。
优选地，图像或者数据的传送以无线方式进行。所有收集的图像或图像数据被实时地朝着技术员的使用的工具传送。因为不再需要位于UAV上的数据库，所以在UAV旁边，重量减小。收集的信息被实时地存储并且独立于正在使用的UAV。
通过使用数据库、甚至非常容易地进行部件和检查的文档制作（documentation）并且其中需要少量的后期工作。
优选地，进行文档制作作为优选地使用合适的计算机程序的自动化自文档（automated-self-documentation）。
发明的方法允许在检查时间段期间仅需要一个技术员或者仅需要一个操作者。因此，检查过程省时并且便宜。
根据发明的方法，在检查过程进行的同时，技术员留在风轮机的地面上。因此，技术员的事故风险非常低。在进行检查的同时，不再需要技术员向上爬到风轮机的部件(像是叶片)。
优选地，在由合适的软件遥控的情况下，UAV自主地起飞、导航至部件(像是叶片)的表面并着陆。
优选地，软件使用GPS数据用于UAV的遥控。因此，操作者能够命令UAV并使UAV返回到它的飞行路径上的任何预定或先前位置。因此，如果需要，则能够逐步地改善图像。
优选地，计算机布置在UAV旁边。计算机准备用于经由收集的图像或者图像数据自动地识别部件附近的损伤。优选地，在传送给地面上的技术员的图像流或视频内突出显示检测的损伤。
优选地，UAV记录整个飞行的高清晰度视频。如果检测到损伤，则UAV优选地且自动地飞近该部件。因此，在产生损伤的高分辨率图像的同时，允许近处观察。
优选地，（多个）视觉图像的数据被传送给由技术员使用的膝上型计算机以进行检查。技术员确定检测到的损伤是否严重。损伤被自动保存在检查报告内。
优选地，图像数据的各部分自动地并且根据一组预定义规则保存到中央数据库。这些数据能够在以后用于跟踪关于模型类型或环境地点条件的随着时间的问题或表面特征。这允许在部件或者在整个风轮机的潜在问题的改进范围确立和预测。
优选地，UAV甚至在进行检查期间提供另外的数据。例如，红外成像或热感成像能够由至少部分地位于UAV旁边的装置进行。在进行检查期间甚至可以使用图像覆盖、计算机视觉、测距仪和3D扫描器能力。
例如，当风轮机工作时，在风轮机的叶片中的裂缝内存在可见的加热图案（heat pattern）。这种加热图案由红外照相机或由热感照相机检测。
装备有红外/热感照相机的UAV在风轮机运行的同时或者紧接在风轮机停止之后拍摄叶片表面的高分辨率图像。因此，在风轮机逐步进入停止操作模式的同时，因为检查立即开始，所以为检查节省了时间。在叶片转动的同时，甚至能够扫描叶片根端或整个叶片根区域，检测那里的可能的裂缝。
考虑到需要的时间，发明的方法是有益的。与根据现有技术在技术员检查部件时技术员能够工作的情况相比，如上所述的用于检查的自动化方法速度是前者的四倍。
考虑到其效率，发明的方法是有益的。能够定期地检查相关的且有问题的部件(像是叶片)并且仅需要少量的检查时间。
考虑到需要的维修人员，发明的方法是有益的。仅需要一个技术员。
考虑到文档制作，发明的方法是有益的。如上所述，优选地进行文档制作作为“自文档”，因此，所有收集的照片或图像或视频等被自动引用并加载到数据库中，且因此没有技术员的贡献。所有收集的检查扫描的信息可用于后期定义的搜索。
考虑到使用的人员的风险，发明的方法是有益的。技术员能够留在地面上，而非爬到或用绳索下降到风轮机。
考虑到增强视觉的可能性，发明的方法是有益的。UAV允许增强视觉。因此，存在很高的可能性：甚至小的损伤也能够由技术员检测到。
考虑到已知部件附近的“潜在损伤的预测”的主题，发明的方法是有益的。观测或检查数据定期地存储在数据库中。因此，它们能够用于可能在未来发生的损伤的预测。
附图说明
通过附图的帮助更详细地显示本发明。附图显示优选的配置并且不限制本发明的范围。它们甚至不限制权利要求的范围。
图1显示发明的方法的原理思想。
图2显示将要使用的两种可能的UAV。
图1显示发明的方法的原理思想。无人驾驶飞行器UAV被朝着风轮机部件引导 - 在这种情况下，被朝着叶片BL引导。
具体实施方式
按照这样的方法选择无人驾驶飞行器UAV和叶片BL之间的特定且预定义的距离DIS，即使得由无人驾驶飞行器UAV收集该部件的高分辨率图像IMG1-IMG9。图像IMG1-IMG9由图像采集系统IAS收集。以遥控方式并且基于由UAV收集的图像IMG1-IMG9进行检查。
图像IMG1-IMG9或者获得的图像数据IMG1-IMG9被传送并存储在中央数据库CDB中，中央数据库CDB优选地布置得远离无人驾驶飞行器UAV。
图2显示将要使用的两种可能的UAV。一种命名为“Falcon-PARS”，是一种例如由公司“ISTS Americas Corporation”提供的直升机。另一种是由瑞士公司SENSEFLY提供的飞机。

Claims (12)

1. 一种用于检查风轮机(WT)的部件(BL)的方法，
-其中无人驾驶飞行器(UAV)被朝着部件引导以进行检查，
-其中按照这样的方法选择无人驾驶飞行器(UAV)和部件(BL)之间的特定预定义距离，即使得由无人驾驶飞行器(UAV)收集该部件的高分辨率图像(IMG1-IMG9)，
-其中图像(IMG1-IMG9)由图像采集系统(IAS)收集，
-其中以遥控方式并且基于由UAV收集的图像(IMG1-IMG9)进行检查。
2. 根据权利要求1所述的方法，其中所述图像采集系统(IAS)的至少一些部件或者整个图像采集系统(IAS)由无人驾驶飞行器(UAV)携带以进行检查。
3. 根据权利要求1或权利要求2所述的方法，其中光学照相机系统或超声波系统或高频系统或红外照相机系统或热感照相机系统或另一系统用作图像采集系统(IAS)以产生并收集图像。
4. 根据权利要求1至权利要求3之一所述的方法，其中所述图像(IMG1-IMG9)或者获得的图像数据被传送并存储在中央数据库(CDB)中，中央数据库(CDB)优选地布置得远离无人驾驶飞行器(UAV)。
5. 根据权利要求4所述的方法，其中所述图像或者图像数据的传送以无线方式进行。
6. 根据权利要求1至权利要求5之一所述的方法，
-其中使用自动化自文档存储图像(IMG1-IMG9)或者获得的图像数据，或者
-其中图像数据的各部分自动地并且根据一组预定义规则保存到中央数据库以用于随着时间跟踪表面问题。
7. 根据权利要求1至权利要求6之一所述的方法，其中所述无人驾驶飞行器(UAV)在被遥控的情况下自主地起飞、导航至部件的表面并着陆。
8. 根据权利要求7所述的方法，其中GPS数据用于遥控。
9. 根据权利要求1至权利要求8之一所述的方法，其中计算机在无人驾驶飞行器(UAV)旁边用于经由收集的图像或者经由获得的图像数据自动地检测在部件处的损伤。
10. 根据权利要求9所述的方法，其中在从无人驾驶飞行器(UAV)传送的图像流或视频内突出显示检测的损伤。
11. 根据权利要求1至权利要求10之一所述的方法，其中所述无人驾驶飞行器(UAV)用于通过红外或热感照相机检测风轮机的叶片中的裂缝的加热图案。
12. 根据权利要求1至权利要求11之一所述的方法，其中检查部件的表面。
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