CN107587983A - 新型风力机叶片状态监测与故障预警系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及冷却塔安全预警技术领域，尤其涉及一种新型风力机叶片状态监测与故障预警系统。包括叶片标记、图像采集子系统、数据传输子系统、状态监测子系统与故障诊断子系统；所述叶片标记位于叶尖部位；所述图像采集子系统通过GPRS无线传输模块或光线发射器与数据传输子系统相连；所述数据传输子系统通过Internet或光纤与状态监测子系统和故障诊断子系统相连；所述状态监测子系统用于实时显示叶片运行状态；所述故障诊断子系统包括图像处理程序、报警装置和故障数据库。通过监测叶尖标记位置及状态变化来间接监测风力机叶片的运行状态。提出使用帧间对比的方法来对叶片故障进行诊断，可有效避免变桨、正常弯曲等对诊断结果的影响。

Description

新型风力机叶片状态监测与故障预警系统

技术领域

本发明涉及冷却塔安全预警技术领域，尤其涉及一种新型风力机叶片状态监测与故障预警系统。

背景技术

当今能源短缺、环境污染和温室效应等问题突出，世界各国都在大力寻找替代化石、煤炭等不可再生能源的新能源。风能具有清洁、可再生、分布广泛、蕴含量大等特点，很多国家都在大力研究风力发电及相关技术。我国风能资源丰富，可开发利用的风能储量约10亿kW，风电产业开发价值巨大、开发前景广阔。在国家相关政策的支持下，国内风电产业发展迅速，2015年我国风电新增装机30500MW，累计装机容量145104MW，位居全球风电市场首位。风电发展“十三五”规划指出：到2020年底，风电累计并网装机容量确保达到2.1亿千瓦以上。大力开发风电对我国在优化能源结构、保护生态环境、保障能源持久供给以及促进经济社会可持续发展方面具有突出作用和重大意义。

风电产业发展迅速、前景广阔，但是目前与其相关的一些技术难题亟待解决。叶片是风力发电机组吸收风能的关键部件，造价占整机的20％以上，由于风力机单机容量大和所处环境恶劣导致风力机叶片事故频发，据调查，因叶片问题引起的故障停机率约在30％以上。由于风机工作环境复杂多变，叶片所受载荷大且载荷变化幅度大，长期运行，会出现不同程度的裂纹或过度变形，最终导致叶片断裂。当叶片发生故障时，如果不能及时发现处理，轻则影响风机正常工作，重则叶片断裂、甩出，破坏整个风电机组，且甩出的叶片可能砸伤人畜，造成重大的安全事故。

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术的不足，而提供一种新型风力机叶片状态监测与故障预警系统，有助于合理安排维护工作，降低劳动强度，避免重大事故，降低连锁反应，有效防止由于生产安排不当造成的经济损失，节约风电成本，提高风电市场竞争力。

本发明为实现上述目的，采用以下技术方案：

一种新型风力机叶片状态监测与故障预警系统，其特征在于：包括叶片标记、图像采集子系统、数据传输子系统、状态监测子系统与故障诊断子系统；

所述叶片标记位于叶尖部位；

所述图像采集子系统通过GPRS无线传输模块或光线发射器与数据传输子系统相连，用于对叶片标记位置的图像采集；

所述数据传输子系统通过Internet或光纤与状态监测子系统和故障诊断子系统相连，用于将图像采集子系统采集的叶片图像信息进行传输；

所述状态监测子系统用于实时显示叶片运行状态；

所述故障诊断子系统包括图像处理程序、报警装置和故障数据库，根据编码器信号抓拍叶片图像，对叶片进行诊断，若发现故障，报警装置动作以提醒运行人员及时处理，同时向风机控制系统发出反馈信号以控制机组停机，以及控制其他停机状态机组运行以保证输电线路电压稳定。

优选地，所述图像采集子系统包括图像采集装置、补光装置。

优选地，所述数据传输子系统由基于GPRS与Internet的无线传输和基于光纤通信的有线传输两部分组成。

本发明的有益效果是:本发明基于互联网和机器视觉技术，通过监测叶尖标记位置及状态变化来间接监测风力机叶片的运行状态。提出使用帧间对比的方法来对叶片故障进行诊断，可有效避免变桨、正常弯曲等对诊断结果的影响。当叶片运动到特定位置时，机组中的编码器向摄像机发出外部触发信号，抓拍一帧图像，利用图像处理原理提取到特征标记区域，计算其与上一帧图像标记中心点的欧氏距离，若大于阈值，则发生故障，报警装置动作。叶片故障节点串联到安全链回路，可自动控制风电机组停机。该系统在叶片发生变形或即将断裂时迅速报警，通知工作人员对故障叶片进行及时有效的处理，避免故障叶片持续运行导致事故；对故障反应灵敏工作可靠，可整体提升风电行业安全性和可靠性，降低巡检劳动强度，显著提高经济效益和社会效益。

附图说明

图1是本发明的结构示意图；

图2是本发明的数据传输示意图；

图3是本发明的流程图；

图4是本发明的云计算平台结果示意图。

具体实施方式

下面结合附图及较佳实施例详细说明本发明的具体实施方式。如图1所示，一种新型风力机叶片状态监测与故障预警系统主要包括叶片标记1、图像采集子系统2、数据传输子系统3、状态监测子系统4、故障诊断子系统5五个部分。

本发明所述叶片标记1位于叶尖红色区域内，为绿色矩形标记；图像采集子系统2通过GPRS无线传输模块或光线发射器与数据传输子系统3相连；数据传输子系统3通过Internet或光纤与状态监测子系统4和故障诊断子系统5相连。所述故障节点串联于安全链回路。所述图像采集子系统2包括摄像机、补光灯等，所述摄像机放置于机箱侧面，视线沿着支点与叶尖的连线方向，应保证正常情况下标记应在图像的适当位置；所述补光灯布置于摄像机旁，方向相同，在弱光或夜晚等光照条件不足情况下，手动或自动开启，与摄像机抓拍动作同步。编码器在叶片运行到如图所示位置时向所述摄像机发出触发信号。

如图2所示，在接收到触发信号时，摄相机2.2完成一次抓拍动作，所采集的图像数据在相机内部完成降噪、压缩和编码处理，然后经由GPRS模块2.3 转换TCP/IP数据包发送到中国移动的内部网(CM-NET)，接着由中国移动通过 GPRS服务节点(GSN)，把资料发送到Internet公网2.5上(或经光纤发射机传入光纤)。远程监控主机即PC机监控端2.9经路由器2.6、分离器2.7从互联网上接收图像数据(或经光纤接收机、解码器接收数据)并利用所述故障诊断子系统5进行相应处理。通过原有光纤设施与无线网络联合进行数据传输的方法可有效解决偏远地区无信号或信号弱的问题，既增强了系统稳定性，也提高了设备利用率。

远程监控终端采用B/S网络架构，设置数据服务器2.11、Web服务器2.12、通信服务器2.13以及视频服务器2.14。数据服务器2.11存储系统的基本配置信息、相机工作的历史记录信息，同时承担自现场控制器发送的控制对象实时状态信息的解析任务；Web服务器2.12提供平台的浏览、数据显示及对对象监控操作；通信服务器2.13通过GPRS和TCP/IP通信，连接远程服务器和现场控制器；视频服务器2.14为工作人员提供视频调用和监控服务。在浏览器端，生产管理的各个部门能够通过IE等浏览器及时掌握风机叶片工作状态，缩短故障处理时间，提高工作效率。

如图3所示，系统一方面实时监测叶片的运行状态，一方面等待传感器即编码器发出的信号。当叶片到达特定位置时，编码器发出一个高平脉冲信号，摄像机在接收到该信号时，迅速抓拍一张图像，根据周围光照条件决定是否同步开启闪光灯。对该图像进行去噪、平滑、色彩空间转换、边界检测(或阈值分割)、形态学处理等一系列图像处理算法提取标记XLD(或标记区域)，利用算子得到标记中心点坐标、相似椭圆系数等特征数据。计算此时标记中心点与上一帧图像标记中心点间的欧氏距离，此为前后抓拍的两张图像间叶片标记的位置偏差，与位置偏差阈值比较，若小于，则叶片运行状态正常，等待下一循环；若大于，则叶片发生故障。故障报警装置动作，发出声光报警信号，系统自动将故障叶片的图像保存至故障数据库。工作人员可通过查询故障叶片图像对其进行二次判断，若确认发生故障，则采取相应措施及时进行处理。

如图4所示，建立基于Hadoop的风力机叶片数据中心云计算平台。整个平台采用主从架构，从叶片数据中心的虚拟化服务器集群中选择一个服务器作为主节点，其他节点作为从节点。NameNode 4.1.1部署在主节点，负责管理分布式文件系统的元数据，执行文件的打开、关闭与重命名等命名空间操作，并协调客户端对文件的访问。DataNode 4.1.2负责处理客户端对数据块的创建、复制、删除及读写请求。采用MapReduce 4.2作为处理风力机叶片数据中海量数据的并行编程模型和计算框架。将计算节点TaskTacker 4.2.2与存储节点DataNode 4.1.2部署在同一服务器，以避免网络带宽瓶颈，有效减少传统分布式计算中数据在网络中的传输，为风力机叶片数据中心提供高性能的分布式计算环境。采用HBase 4.3作为风力机叶片数据中心所要求的高可靠、高性能、实时读写的分布式数据库系统，将粗粒度、结构化的数据按列族存储在一张巨大的稀疏表中，按照行键将表划分成多个Region，分布在从节点的RegionSever 4.3.2之上，并将Region以文件的形式存储在分布式文件系统中。RegionSever 4.3.2负责客户端对Region的读写请求与操作，而主节点的MasterServer4.3.1 负责Region的分配，协调RegionSever的负载并进行状态的维护。采用Hive 作为风力机叶片数据中心的数据仓库平台，对分布式文件系统上的智能诊断数据进行ETL，构建数据仓库，采用类似于结构化查询语言SQL的HiveQL实现对大规模数据集的查询与分析。

在利用Internet实现图像数据无线远距离传输的同时将风力机叶片运行状态数据传入云端存储，并进行大数据分析及云计算，实现资源共享，借助任何联网移动设备，可随时随地访问风力机叶片数据中心云计算平台查询叶片各类数据。强大的云计算功能对叶片进行更可靠地诊断和更精确预警，可控制风电机组适时停机并使空闲风机运行，以保证输电线路电压的稳定。对每个叶片都进行标号，相应叶片生产厂家可通过互联网对叶片工作状态进行跟踪服务，若发生故障，可立即收到报警信息，迅速展开售后服务。利用互联网云端强大的可扩展性，可接入全国所有风电场叶片监测数据云端，可使我国加快实现风力机叶片故障数据库的建立与成型，为叶片运行状态监测及故障诊断的研究提供有力的数据支持，通过互联共享推动我国在风力机叶片在线监测技术研究领域的进步，同时为全世界研究者在此领域的工作作出贡献。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种新型风力机叶片状态监测与故障预警系统，其特征在于：包括叶片标记、图像采集子系统、数据传输子系统、状态监测子系统与故障诊断子系统；

所述叶片标记位于叶尖部位；

所述图像采集子系统通过GPRS无线传输模块或光线发射器与数据传输子系统相连，用于对叶片标记位置的图像采集；

所述数据传输子系统通过I nternet或光纤与状态监测子系统和故障诊断子系统相连，用于将图像采集子系统采集的叶片图像信息进行传输；

所述状态监测子系统用于实时显示叶片运行状态；

所述故障诊断子系统包括图像处理程序、报警装置和故障数据库，根据编码器信号抓拍叶片图像，对叶片进行诊断，若发现故障，报警装置动作以提醒运行人员及时处理，同时向风机控制系统发出反馈信号以控制机组停机，以及控制其他停机状态机组运行以保证输电线路电压稳定。

2.根据权利要求1所述的新型风力机叶片状态监测与故障预警系统，其特征在于：所述图像采集子系统包括图像采集装置、补光装置。

3.根据权利要求1所述的新型风力机叶片状态监测与故障预警系统，其特征在于：所述数据传输子系统由基于GPRS与I nternet的无线传输和基于光纤通信的有线传输两部分组成。