CN111120220B - 风力发电机组叶片视频监测的方法及系统 - Google Patents

风力发电机组叶片视频监测的方法及系统 Download PDF

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Abstract

提供一种风力发电机组叶片视频监测的方法及系统。所述方法包括：当风力发电机组的叶片处于静止状态时，基于多个圆弧角度中的每个圆弧角度计算摇摄值和俯仰值，其中，所述多个圆弧角度基于在叶片旋转平面上的以第一点为圆心、第一距离为半径所形成的圆弧曲线被设置，其中，第一点为所述风力发电机组的主轴与所述叶片旋转平面的交点，第一距离为所述第一点到所述叶片上的监测部位的距离；将视频拍摄器的摇摄值和俯仰值分别设置为计算的摇摄值和俯仰值，来拍摄所述叶片。

Description

风力发电机组叶片视频监测的方法及系统
技术领域
以下描述涉及风电领域，具体地说，涉及一种风力发电机组叶片视频监测的方法及系统。
背景技术
风力发电机组的叶片具有展向短而弦向长的弹性体结构。作为吸收风能的关键部件，叶片必然容易发生振动和变形，从而影响风力发电机组的平稳运行。由于风力发电机组运行环境复杂多变，叶片所受载荷大并且载荷变化幅度大，在长期运行过程中，叶片会出现不同程度的裂纹或者变形，而由于叶片问题引起的故障停机率约超过30％。因此，对叶片进行监测具有重要意义。
现有技术主要使用视频测量方法来监测叶片。该视频测量方法通过计算出每帧标志点的三维坐标来获得每个标志点在受载荷时的位移和变形，其已经被广泛应用于叶片的非接触式测量中。然而，由于风力发电机组的叶片具有大扭矩和高速旋转的特点，通过标志点直接进行图像匹配，很可能找不到变形前后相似的子区域，导致匹配失败，从而无法有效地监测叶片。
此外，在现有技术中，对叶片进行监测的摄像机或相机通常设置在地面或者机舱侧面，然而由于目前的大兆瓦风力发电机组的叶轮直径非常大(一些叶轮直径甚至在70米以上)，并且叶片本身具有气动外形特点，这样布置的摄像机或相机和叶片的相对位置会限制拍摄、导致安全性降低和/或无法简单快速的拍摄叶片的整体图像。
发明内容
为了解决上面描述的至少一个问题，本发明提供一种风力发电机组叶片视频监测的方法及系统。
根据本发明的一个方面，提供一种风力发电机组叶片视频监测的方法。所述方法包括：当风力发电机组的叶片处于静止状态时，基于多个圆弧角度中的每个圆弧角度计算摇摄值和俯仰值，其中，所述多个圆弧角度基于在叶片旋转平面上的以第一点为圆心、第一距离为半径所形成的圆弧曲线被设置，其中，所述第一点为所述风力发电机组的主轴与所述叶片旋转平面的交点，所述第一距离为所述第一点到所述叶片的监测部位的距离；将视频拍摄器的摇摄值和俯仰值分别设置为计算的摇摄值和俯仰值，来拍摄所述叶片。
根据本发明的另一方面，提供一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质存储有当被处理器执行时使得处理器执行如上所述的方法的程序指令。
根据本发明的另一方面，提供一种计算装置。所述计算装置可包括：处理器；以及存储器，存储有当被处理器执行时使得处理器执行如上所述的方法的程序指令。
根据本发明的另一方面，提供一种风力发电机组叶片视频监测的系统。所述系统包括：视频拍摄器，安装在风力发电机组的机舱的顶部；处理器，被配置为：当所述风力发电机组的叶片处于静止状态时，基于多个圆弧角度中的每个圆弧角度计算摇摄值和俯仰值，其中，所述多个圆弧角度基于在叶片旋转平面上的以第一点为圆心、第一距离为半径所形成的圆弧曲线被设置，其中，所述第一点为所述风力发电机组的主轴与所述叶片旋转平面的交点，所述第一距离为所述第一点到所述叶片的监测部位的距离，其中，所述视频拍摄器将摇摄值和俯仰值分别调整为所述处理器计算的摇摄值和俯仰值，来拍摄所述叶片。
根据示例实施例的风力发电机组叶片视频监测的方法及其系统能够在叶片运动状态和静止状态下分别对叶片进行拍摄，当叶片处于运动状态时，进行定点分段拍摄，当叶片处于静止状态时，按照运动轨迹进行拍摄；从而简单快速地拍摄清晰的叶片的最大面积或拍摄整个叶片体的外表面。
附图说明
图1A至图1C是示出风力发电机组的叶片的基本结构的示意图。
图2A示出风力发电机组的结构的示图。
图2B示出根据示例实施例的视频拍摄器的安装位置的示意图。
图3示出根据示例实施例的风力发电机组叶片视频监测的系统的示图。
图4示出在叶片静止时计算摇摄值和俯仰值的示意图。
图5A至图5D示出根据示例实施例的在叶片运动状态下进行定点分段拍摄获得的图像。
图6示出根据示例实施例的风力发电机组叶片视频监测的方法的示图。
贯穿说明书附图，相同或相似的参考标号将表示相同或相似的元素。附图可不按比例绘制，并且为了清楚、说明和方便，附图中的元件的相对大小、部分和描绘可被夸大。
具体实施方式
本发明可具有各种变形和各种实施例，应理解，本发明不限于这些实施例，而是包括本发明的精神和范围内的所有变形、等同物和替换。例如，在此描述的操作的顺序仅是示例，并且不受限于在此阐述的那些顺序，而是除了必须以特定的顺序发生的操作之外，可如在理解本申请的公开之后将是清楚地那样被改变。此外，为了更加清楚和简明，可省略本领域中已知的特征的描述。在本发明的示例实施例中使用的术语仅用于描述特定实施例，而不是为了限制示例实施例。除非上下文另有清楚的指示，否则在此使用的单数形式也意图包括复数形式。
将理解，尽管在本说明书中使用术语“第一”、“第二”和“第三”等来描述各个元素，但是这些元素不应被这些术语所限制。这些术语仅被用于将一个元素与另一元素进行区分。例如，在不脱离本发明构思的精神和范围的情况下，第一元素也可被称为第二元素，相似地，第二元素也可被称为第一元素。
图1A至图1C是示出风力发电机组的叶片的基本结构的示意图。
参照图1A，叶片包括：最靠近风力发电机组的轮毂的叶根1、最远离轮毂的叶尖3、以及位于叶根1和叶尖3之间的叶翼2。叶尖3具有气动形状，而叶根1的横截面大致为圆形，以减小空气阵风的负载，并使得叶片更加容易地安装到轮毂上。叶翼2的轮廓形状从叶根1的圆形逐渐改变为叶尖3的气动外形。叶翼2的横截面如图1B和图1C所示。参照图1B和图1C，叶翼2具有上壳体2-1(对应于吸力面20)和下壳体2-2(对应于压力面30)，以及前缘12和后缘11。吸力面20为圆弧的面，还被称为背风面；压力面30为略微S形的面，还被称为迎风面；前缘12呈钝圆头形状；后缘11呈尖头形状。
图2A示出风力发电机组的结构的示图。
参照图2A，风力发电机组包括塔架201、机舱203、轮毂205和主轴207。叶片朝着风向W转动，风压使叶片向后弯曲并朝向塔架201向内弯曲。为了防止叶尖211撞击塔架201，叶尖211设置为超前弯曲。当叶片静止时，叶尖211将处于叶根209形成的平面P前面的某个距离s上。
图2B示出根据示例实施例的视频拍摄器的安装位置的简单示意图。
根据本发明构思的示例实施例，用于对叶片进行拍摄的视频拍摄器安装在风力发电机组的机舱的顶部。作为一个优选的实施例，视频拍摄器安装在风力发电机组的机舱的顶部的测风支架上。
参照图2A，由于叶片的叶尖211向外弯曲，在机舱的顶部架设视频拍摄器(如图2B所示)能够大面积拍摄到叶根和叶翼，但是不便于拍摄到叶尖211的图像；然而，叶尖211容易由于雷击而造成损伤，因此对叶尖211的监测是极其重要的。对于兆瓦级风力发电机组，叶轮直径非常大(一些叶轮直径甚至在70米以上)，叶尖211运动的线速度很快，在视频拍摄器捕获的图像中，只有很少的几幅画面拍摄到叶尖211，这使得叶尖211的监测难度较大。此外，视频拍摄器安装在机舱顶部，位于叶轮后方，不能同时拍摄叶片的上壳体和下壳体，也就是说，视频拍摄器并不能在同一时刻拍摄到叶片整体的图像。
如上所述视频拍摄器和叶片的相对位置会限制拍摄，因此根据示例实施例的风力发电机组叶片视频监测的方法及系统意在调整视频拍摄器的拍摄角度和相机放大倍数，从而控制视频拍摄器(例如，相机，或者优选地，360度旋转的云台相机)能够在叶片静止以及运动状态下，简单快捷地拍摄清晰的叶片的最大面积(例如，如图1A至图1C所示的整个叶片的外表面)，以获取叶片的最佳拍摄图像。下面将进一步详细描述根据示例实施例的力发电机组叶片视频监测的方法及系统。
图3示出根据示例实施例的风力发电机组叶片视频监测的系统100的示图。
参照图3，根据示例实施例的系统100可包括视频拍摄器101和处理器103。
如上所述，视频拍摄器101可以是相机，优选地，可以是360度旋转的云台相机。根据示例实施例，如图2B所示，视频拍摄器101安装在风力发电机组的机舱的顶部，优选地，视频拍摄器安装在风力发电机组的机舱的顶部的测风支架上。
在一个示例实施例中，当风力发电机组的叶片处于静止状态时，处理器103可计算视频拍摄器的拍摄角度，即，视频拍摄角度的摇摄值(P，Pan)和俯仰值(T，Tilt)，其中，摇摄值P表示视频拍摄器的左右控制角度，俯仰值T表示视频拍摄器的垂直控制角度。
具体地说，处理器103可被配置为：当风力发电机组的叶片处于静止状态时，基于多个圆弧角度中的每个圆弧角度计算摇摄值和俯仰值。根据示例实施例，多个圆弧角度基于在叶片旋转平面上的以第一点为圆心、第一距离为半径所形成的圆弧曲线被设置，第一点为风力发电机组的主轴与叶片旋转平面的交点，第一距离为第一点到叶片上的监测部位的距离。稍后将参照图4来详细描述处理器103计算摇摄值和俯仰值的操作。
在此情况下，视频拍摄器101将摇摄值和俯仰值分别调整为处理器103计算的摇摄值和俯仰值，来拍摄叶片。根据示例实施例，处理器103还可将视频拍摄器101的变焦倍数设置为针对监测部位预设的缩放值(Z，Zoom)。稍后将在下文详细描述缩放值Z的设置。
在一个示例实施例中，当所述叶片处于运动状态时，处理器103可根据监测部位在叶片中的位置，将视频拍摄器的摇摄值和俯仰值设置为特定的摇摄值和俯仰值。根据示例实施例，监测部位可以包括以下部位中的一个或多个：叶根、叶翼的上壳体、叶翼下壳体、上壳体叶尖和下壳体叶尖。通常，为了监测叶片整体的状态，需要在对上述部位均进行拍摄。
在此情况下，视频拍摄器将摇摄值和俯仰值调整为处理器103所设置的特定的摇摄值和俯仰值，来拍摄叶片。例如，可根据风力发电机组的型号、叶片的尺寸来针对不同的监测部位设置特定的摇摄值和俯仰值。换言之，根据本发明构思的示例实施例，视频拍摄器针对各个监测部位，对叶片进行分段拍摄。
下面的表1列举了针对不同的监测部位设置的特定的摇摄值、俯仰值和缩放值。
表1
Figure BDA0001849528270000051
Figure BDA0001849528270000061
在表1中，针对监测部位设置的缩放值Z也可适用于叶片处于静止状态下的视频拍摄器的变焦倍数。表1中所示的值仅是针对某一特定型号的风力发电机组所设置的特定的PTZ值而列举的实施例，本发明构思不限于此。
根据本发明构思的示例实施例，在叶片处于静止状态或运动状态时，视频拍摄器针对不同的监测部位适应性地调整变焦倍数，对监测难度大的叶尖进行放大且清晰地拍摄，然而对叶翼可进行正常地拍摄。具体地说，如果监测部位为叶片的叶尖，则缩放值为大于1的值(例如，表1中的7或10)，以对叶尖进行放大拍摄；如果监测部位为叶片的叶翼，则缩放值为1，以对叶翼进行正常拍摄。然而，这仅是示例性的，视频拍摄器101的变焦倍数可实现自动变焦以自动获取监测部位的清晰的图像。
图4示出在叶片静止时计算摇摄值和俯仰值的示意图。
当叶片静止(即，风力发电机组停机)时，在指定的位置可能无法拍摄到叶片，在此情况下需要控制视频拍摄器沿着固定圆弧曲线拍摄搜索叶片，即，弧线巡航。例如，如果拍摄叶根部位则需要小的圆弧曲线，如果拍摄叶尖部位则需要大的圆弧曲线。
图4示出叶片在静止状态下呈倒Y型，然而这仅是示例性的，风力发电机组的叶片在停机时可处于任意位置，但是叶片处于顺桨状态。
参照图4，点A表示视频拍摄器的位置(优选地，可以为视频拍摄器的光心)；点O可被称为参照图3所描述的第一点，即，风力发电机组的主轴与叶片旋转平面的交点；点B可被称为叶片上的监测部位所对应的点，点B可根据监测部位的改变而改变；第一点O到叶片上的监测部位B的距离为第一距离r。在叶片旋转平面上，以第一点O为圆心、第一距离r为半径形成圆弧曲线。
圆弧角度a为基于圆弧曲线设置的圆弧角度。根据本发明构思的示例实施例，一个圆弧角度a对应于视频拍摄器的一个拍摄角度(即，摇摄值和俯仰值)。因此，基于圆弧曲线设置多个圆弧角度相当于以多个拍摄角度来不断地调整视频拍摄器对叶片进行拍摄，即，控制视频拍摄器沿着固定圆弧曲线拍摄搜索叶片。
参照图4，点C可被称为第二点，表示圆弧曲线上的与相应的圆弧角度对应的拍摄点。第二点C可随着圆弧角度的改变而改变。换言之，图4中示出的第二点C的位置表示视频拍摄器未拍摄到叶片时的拍摄点。当视频拍摄器恰好拍摄到叶片时，第二点C可与点B重合。
根据本发明构思的示例实施例，处理器103可根据第一距离r、视频拍摄器A到第一点O的第二距离d、视频拍摄器A到第二点C的第三距离R之间的几何关系，摇摄值P、俯仰值T、第一距离r、第三距离R之间的关系以及多个圆弧角度中的每个圆弧角度与视频拍摄器的摇摄值和俯仰值之间的关系，来计算与多个圆弧角度中的每个圆弧角度对应的摇摄值和俯仰值。
具体地说，处理器103可根据下面的表达式(1)至表达式(3)来计算与每个圆弧角度a对应的摇摄值P和俯仰值T。
d2+r2＝R2 (1)
(sin(P)×R)2+(sin(T)×R)2＝r2 (2)
sin(P)/sin(T)＝tg(a) (3)
表达式(1)表示第一距离r、视频拍摄器A到第一点O的第二距离d、视频拍摄器A到第二点C的第三距离R之间的几何关系，表达式(2)表示摇摄值P、俯仰值T、第一距离r、第三距离R之间的关系，表达式(3)表示圆弧角度与视频拍摄器的摇摄值和俯仰值之间的关系。表达式(1)至表达式(3)仅是本发明构思最优的实施例，然而本发明不限于此。
在一个示例实施例中，圆弧角度a为0度表示竖直向下的方向(即，塔筒的方向)。在此情况下，由于视频拍摄器的位置限制，根据工程实践经验在-45度到225度的范围内设置圆弧角度a，这样能够保证视频拍摄器至少可以扫描(即，拍摄到)至少两只叶片。
根据表达式(1)至表达式(3)可计算出任何角度a的对应的摇摄值P和俯仰值T。在一个示例实施例中，在视频拍摄器开始拍摄的圆弧角度a＝-45度时，可计算得到sin(p)＝-r/2R，sin(T)＝-sin(P)＝r/2R；在视频拍摄器结束拍摄的圆弧角度a＝225度时，可计算得到sin(p)＝r/2R，sin(T)＝-sin(P)＝r/2R。在一个实施例中，在tg(a)中，a的取值以180度(即，-90至90)为周期，sin(P)或sin(T)中的P或T以360度为周期，例如，当a＝-45度和a＝135度时tg(a)均为-1，在此情况下，sin(P)/sin(T)＝tg(a)＝-1存在两种情况：情况1，sin(P)为正、sin(T)为负；情况2，sin(P)为负、sin(T)为正，此时可以根据a是-45还是135来判断sin(P)和sin(T)是属于情况1还是属于情况2。
图5A至图5D示出根据示例实施例的在叶片运动状态下进行定点分段拍摄获得的图像。
作为示例，同时结合表1，图5A至图5D分别示出针对某一特定型号的风力发电机组，在叶片运动状态下，对不同的监测部位设置特定的摇摄值P、俯仰值T和变焦倍数Z所拍摄的叶片的图像。例如，图5A示出视频拍摄器的PTZ设置为“P＝14、T＝19和Z＝1”时对叶片的上壳体进行拍摄所获得的图像；图5B示出视频拍摄器的PTZ分别设置为“P＝358、T＝27和Z＝7”时对叶片的上壳体的叶尖进行拍摄所获得的图像；图5C示出视频拍摄器的PTZ分别设置为“P＝131、T＝27和Z＝1”时对叶片的下壳体进行拍摄所获得的图像；图5D示出视频拍摄器的PTZ分别设置为“P＝157、T＝27和Z＝10”时对叶片的下壳体的叶尖进行拍摄所获得的图像。
图6示出根据示例实施例的风力发电机组叶片视频监测的方法的示图。
视频拍摄器的可以如图2B所示，安装在所述风力发电机组的机舱的顶部，优选地，安装在风力发电机组的机舱的顶部的测风支架上。
参照图6，在步骤601中，当风力发电机组的叶片处于静止状态时，计算视频拍摄器的摇摄值和俯仰值。具体地说，基于多个圆弧角度中的每个圆弧角度计算摇摄值和俯仰值，其中，多个圆弧角度基于在叶片旋转平面上的以第一点为圆心、第一距离为半径所形成的圆弧曲线被设置，其中，第一点为风力发电机组的主轴与叶片旋转平面的交点，第一距离为第一点到叶片上的监测部位的距离。然后，在步骤605中，将视频拍摄器的摇摄值和俯仰值分别设置为计算的摇摄值和俯仰值，来拍摄所述叶片。
在步骤603中，当叶片处于运动状态时，根据监测部位在叶片中的位置，将视频拍摄器的摇摄值和俯仰值设置为特定的摇摄值和俯仰值，来拍摄叶片。
上面参照图3和图4描述的处理器103计算摇摄值和俯仰值的操作以及视频拍摄器的变焦倍数的设置也适用于图6的方法，为了简明，在此省略重复的描述。
根据示例实施例的风力发电机组叶片视频监测的方法及其系统能够在叶片运动状态和静止状态下分别对叶片进行拍摄，当叶片处于运动状态时，进行定点分段拍摄，当叶片处于静止状态时，按照运动轨迹进行拍摄；从而简单快速地拍摄清晰的叶片的最大面积或拍摄整个叶片体的外表面。
根据本发明构思的示例实施例，图6描述的方法的各个步骤以及图3的描述的处理器的操作可被编写为程序或软件。可基于附图中示出的框图和流程图以及说明书中的对应描述，使用任何编程语言来编写程序或软件。在一个示例中，程序或软件可包括被一个或多个处理器或计算机直接执行的机器代码，诸如，由编译器产生的机器代码。在另一个示例中，程序或软件包括被一个或多个处理器或计算机使用解释器执行的更高级代码。程序或软件可被记录、存储或固定在一个或多个非暂时性计算机可读存储介质中。在一个示例中，程序或软件或一个或多个非暂时性计算机可读存储介质可被分布在计算机系统上。
根据本发明构思的示例实施例，图6描述的方法的各个步骤以及图3的描述的处理器的操作可被实现在包括处理器和存储器的计算装置上。存储器存储有用于控制处理器实现如上所述的各个单元的操作的程序指令。
虽然上面参照图1至图6已经详细描述了本发明的特定示例实施例，但是在不脱离本发明构思的精神和范围的情况下，可以以各种形式对本发明进行修改。如果描述的技术以不同的顺序被执行，和/或如果描述的系统、架构、或装置中的组件以不同的方式组合，和/或被其他组件或它们的等同物代替或补充，则可实现合适的结果。因此，本公开的范围不是通过具体实施方式所限定，而是由权利要求和它们的等同物限定，并且在权利要求和它们的等同物的范围内的所有变化将被解释为被包括在本公开中。

Claims (21)

1.一种风力发电机组叶片视频监测的方法，其特征在于，所述方法包括：
当风力发电机组的叶片处于静止状态时，基于多个圆弧角度中的每个圆弧角度计算摇摄值和俯仰值，其中，所述多个圆弧角度基于在叶片旋转平面上的以第一点为圆心、第一距离为半径所形成的圆弧曲线被设置，其中，所述第一点为所述风力发电机组的主轴与所述叶片旋转平面的交点，所述第一距离为所述第一点到所述叶片的监测部位的距离；
将视频拍摄器的摇摄值和俯仰值分别设置为计算的摇摄值和俯仰值，来拍摄所述叶片。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述叶片处于运动状态时，根据所述监测部位在所述叶片中的位置，将所述视频拍摄器的摇摄值和俯仰值设置为特定的摇摄值和俯仰值，来拍摄所述叶片。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述监测部位包括以下部位中的一个或多个：
叶根、叶翼的上壳体、叶翼下壳体、上壳体叶尖和下壳体叶尖。
4.如 权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述视频拍摄器的变焦倍数设置为针对所述监测部位预设的缩放值，来拍摄所述叶片。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，如果所述监测部位为所述叶片的叶尖，则缩放值为大于1的值，以对所述叶尖进行放大拍摄。
6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，如果所述监测部位为所述叶片的叶翼，则缩放值为1，以对所述叶翼进行正常拍摄。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，计算摇摄值和俯仰值的步骤包括：
根据所述第一距离、所述视频拍摄器到所述第一点的第二距离、所述视频拍摄器到第二点的第三距离之间的几何关系，所述摇摄值、所述俯仰值、所述第一距离、所述第三距离之间的关系以及所述多个圆弧角度中的每个圆弧角度与所述视频拍摄器的摇摄值和俯仰值之间的关系，来计算与所述多个圆弧角度中的每个圆弧角度对应的摇摄值和俯仰值，其中，所述第二点为所述圆弧曲线上的与相应的圆弧角度对应的拍摄点。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述视频拍摄器安装在所述风力发电机组的机舱的顶部。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视频拍摄器安装在所述风力发电机组的机舱的顶部的测风支架上。
10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在-45度至225度的范围内设置所述多个圆弧角度。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有当被处理器执行时使得处理器执行权利要求1-7所述的方法的程序指令。
12.一种计算装置，其特征在于，包括：
处理器；
存储器，存储有当被处理器执行时使得处理器执行权利要求1-7所述的方法的程序指令。
13.一种风力发电机组叶片视频监测的系统，其特征在于，所述系统包括：
视频拍摄器，安装在风力发电机组的机舱的顶部；
处理器，被配置为：当所述风力发电机组的叶片处于静止状态时，基于多个圆弧角度中的每个圆弧角度计算摇摄值和俯仰值，其中，所述多个圆弧角度基于在叶片旋转平面上的以第一点为圆心、第一距离为半径所形成的圆弧曲线被设置，其中，所述第一点为所述风力发电机组的主轴与所述叶片旋转平面的交点，所述第一距离为所述第一点到所述叶片的监测部位的距离，
其中，所述视频拍摄器将摇摄值和俯仰值分别调整为所述处理器计算的摇摄值和俯仰值，来拍摄所述叶片。
14.如权利要求13所述的系统，其特征在于，所述视频拍摄器安装在所述风力发电机组的机舱的顶部的测风支架上。
15.如权利要求13所述的系统，其特征在于，所述处理器还被配置为：
当所述叶片处于运动状态时，根据所述监测部位在所述叶片中的位置，将所述视频拍摄器的摇摄值和俯仰值设置为特定的摇摄值和俯仰值；
其中，所述视频拍摄器将摇摄值和俯仰值调整为所述特定的摇摄值和俯仰值，来拍摄所述叶片。
16.如权利要求13或15所述的系统，其特征在于，所述叶片的监测部位包括以下部位中的一个或多个：
叶根、叶翼的上壳体、叶翼下壳体、上壳体叶尖和下壳体叶尖。
17.如权利要求16所述的系统，其特征在于，处理器还被配置为：将所述视频拍摄器的变焦倍数设置为针对所述监测部位预设的缩放值。
18.如权利要求16所述的系统，其特征在于，如果所述监测部位为所述叶片的叶尖，则缩放值为大于1的值，以对所述叶尖进行放大拍摄。
19.如权利要求16所述的系统，其特征在于，如果所述监测部位为所述叶片的叶翼，则缩放值为1，以对所述叶翼进行正常拍摄。
20.如权利要求13所述的系统，其特征在于，处理器还被配置为：根据所述第一距离、所述视频拍摄器到所述第一点的第二距离、所述视频拍摄器到第二点的第三距离之间的几何关系，所述摇摄值、所述俯仰值、所述第一距离、所述第三距离之间的关系以及所述多个圆弧角度中的每个圆弧角度与所述视频拍摄器的摇摄值和俯仰值之间的关系，来计算与所述多个圆弧角度中的每个圆弧角度对应的摇摄值和俯仰值，其中，所述第二点为所述圆弧曲线上的与相应的圆弧角度对应的拍摄点。
21.如权利要求13所述的系统，其特征在于，所述处理器在-45度至225度的范围内设置所述多个圆弧角度。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3543522A1 (en) * 2018-03-22 2019-09-25 Siemens Gamesa Renewable Energy A/S Rotor blade monitoring system
CN110632346B (zh) * 2018-11-29 2022-08-26 北京金风科创风电设备有限公司 风向标安装误差校正方法、装置及系统
US11674498B1 (en) * 2022-04-21 2023-06-13 General Electric Renovables Espana, S.L. Systems and methods for controlling a wind turbine

Citations (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2466200A (en) * 2008-12-10 2010-06-16 Vestas Wind Sys As A Detection System of an Angle of Attack of Air Flow over a Wind Turbine Rotor Blade
CN102046968A (zh) * 2008-05-30 2011-05-04 维斯塔斯风力系统有限公司 风力涡轮机转子、风力涡轮机及其用途
CN102192717A (zh) * 2010-02-24 2011-09-21 西门子公司 风力涡轮机和用于测量风力涡轮机转子叶片俯仰角的方法
CN102434403A (zh) * 2010-09-29 2012-05-02 通用电气公司 用于风力涡轮机检查的系统及方法
EP2481924A1 (en) * 2011-02-01 2012-08-01 Alstom Wind, S.L.U. Device and method for visual analysis of a wind turbine blade
EP2484904A2 (en) * 2011-02-08 2012-08-08 Steffen Bunge Photogrammetric assessment to verify or determine alignment angles of wind turbine parts
CN102706885A (zh) * 2012-05-15 2012-10-03 广东电网公司电力科学研究院 一种风力发电机组叶片损伤在线检测系统
CN103335604A (zh) * 2013-07-05 2013-10-02 温州大学 一种工作状态下风轮叶片全场三维变形在线监测方法
EP2653829A1 (en) * 2012-04-16 2013-10-23 Siemens Aktiengesellschaft Evaluation of a wrinkle defect
EP2657515A1 (de) * 2012-04-27 2013-10-30 Moog Unna GmbH Windenergieanlage mit Pitchregelung
CN103733052A (zh) * 2011-05-11 2014-04-16 乌本产权有限公司 转子叶片的诊断
WO2016006321A1 (ja) * 2014-07-07 2016-01-14 株式会社日立製作所 風力発電装置の監視システム
DE102015106366A1 (de) * 2015-04-24 2016-10-27 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung einer Position von Fehlstellen oder Schädigungen an Rotorblättern einer Windkraftanlage in eingebautem Zustand
CN106286152A (zh) * 2016-09-14 2017-01-04 北京金风科创风电设备有限公司 风力发电机组的叶片状态监测装置及监测方法
CN106500613A (zh) * 2016-10-17 2017-03-15 安徽容知日新科技股份有限公司 一种监测风力发电设备的叶片形变的装置及系统
CN107587983A (zh) * 2017-09-01 2018-01-16 天津科技大学 新型风力机叶片状态监测与故障预警系统
CN207195097U (zh) * 2017-07-31 2018-04-06 上海绿孚科技有限公司 一种基于视频影像处理的风力发电机组的叶片状态监测系统
CN108152295A (zh) * 2018-01-19 2018-06-12 河南志格新能源科技有限公司 风力发电机组叶片表面缺陷智能检测系统
CN108252876A (zh) * 2018-01-19 2018-07-06 河南志格新能源科技有限公司 风力发电机组表面缺陷智能检测装置
CN108459027A (zh) * 2018-03-21 2018-08-28 华北电力大学 一种基于图像处理的风力发电机叶片表面缺陷检测方法

Family Cites Families (42)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102006054667B4 (de) * 2006-11-17 2011-02-17 Windcomp Gmbh Kollisionswarnsystem für eine Windenergieanlage
CA2778216A1 (en) * 2008-04-24 2009-10-29 Composotech Structures Inc. A method and system for determining an imbalance of a wind turbine rotor
US20110049886A1 (en) * 2009-08-28 2011-03-03 Prueftechnik Dieter Busch Ag Device and method for detecting the loading of pivoted rotor blades
US8041540B2 (en) * 2009-12-09 2011-10-18 General Electric Company System, device, and method for acoustic and visual monitoring of a wind turbine
DE102009058595A1 (de) * 2009-12-17 2011-06-22 Siemens Aktiengesellschaft, 80333 Detektion einer Verformung eines Flügels einer Windkraftanlage
DE102011016868B4 (de) * 2010-04-13 2013-05-16 Baumer Innotec Ag Messvorrichtung zum Messen von Verformungen elastisch verformbarer Objekte
US8544484B2 (en) * 2010-06-23 2013-10-01 Dustin Jensen Wind turbine blade treatment apparatuses and methods
US8743196B2 (en) * 2010-12-16 2014-06-03 General Electric Company System and method for performing an external inspection on a wind turbine rotor blade
WO2012097475A1 (en) * 2011-01-21 2012-07-26 General Electric Company System and method for performing an internal inspection on a wind turbine rotor blade
CN102539438A (zh) 2011-12-02 2012-07-04 上海电机学院 风力发电机组叶片实时状态监测与故障诊断系统及方法
DE102011088447A1 (de) * 2011-12-13 2013-06-13 Robert Hörmann Inspektion von Windrädern in Windparks
DE102012203455A1 (de) * 2012-03-05 2013-09-05 Igus Ingenieurgemeinschaft Umweltschutz Meß-und Verfahrenstechnik GmbH Verfahren und Vorrichtung zur Überwachung des Oberflächenzustandes von Bauteilen
EP2824324B1 (en) * 2012-03-08 2018-05-02 NTN Corporation State monitor system
KR20140000612A (ko) * 2012-06-22 2014-01-03 전자부품연구원 블레이드 검사 기능을 구비한 풍력 발전기 및 블레이드 검사 방법
US10162796B2 (en) * 2012-12-31 2018-12-25 General Electric Company Inspection systems and methods
US9330449B2 (en) * 2013-03-15 2016-05-03 Digital Wind Systems, Inc. System and method for ground based inspection of wind turbine blades
US9453500B2 (en) 2013-03-15 2016-09-27 Digital Wind Systems, Inc. Method and apparatus for remote feature measurement in distorted images
DE102013007088B4 (de) * 2013-04-24 2016-12-08 Ssb Wind Systems Gmbh & Co. Kg Windkraftanlage mit Messeinrichtung
CN105392986B (zh) * 2013-05-23 2018-12-28 维斯塔斯风力系统集团公司 涉及风力涡轮机的改进
US9528493B2 (en) * 2013-05-28 2016-12-27 Siemens Aktiengesellschaft Apparatus to detect aerodynamic conditions of blades of wind turbines
DK2853729T3 (en) * 2013-09-30 2016-09-19 Alstom Renovables Espana Sl Wind turbine with a vinddetektionsapparat
DE102013110898C5 (de) * 2013-10-01 2022-03-31 Bundesrepublik Deutschland, vertreten durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie, dieses vertreten durch den Präsidenten der BAM, Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung Verfahren zur Verbesserung der Aussagekraft thermografisch erhobener Daten zum Zustand von Rotorblättern an Windkraftanlagen in Betrieb
EP2887030B1 (de) * 2013-12-20 2016-11-23 Fraunhofer Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Vorrichtung und Verfahren zur Messung von Schwingungen eines bewegten Objektes
US9759200B2 (en) * 2014-07-18 2017-09-12 General Electric Company Wind tower and wind farm inspections via unmanned aircraft systems
ES2821735T3 (es) * 2014-08-21 2021-04-27 Identiflight Int Llc Sistema y procedimiento de detección de pájaros
WO2016033181A1 (en) * 2014-08-26 2016-03-03 Digital Wind Systems, Inc. Method and apparatus for contrast enhanced photography of wind turbine blades
DE102014014386A1 (de) * 2014-10-02 2016-04-07 Rwe Innogy Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen von Betriebsparametern einer Windkraftanlage
WO2017050893A1 (en) * 2015-09-22 2017-03-30 Pro-Drone Lda. Autonomous inspection of elongated structures using unmanned aerial vehicles
BR102015024612A2 (pt) * 2015-09-24 2017-03-28 Monteiro De Barros Marcelo pá eólica, estrutura tubular para pá eólica, turbina eólica e método de controle de aproveitamento de vento
DK179018B1 (en) * 2016-03-14 2017-08-21 Ventus Eng Gmbh Method of condition monitoring one or more wind turbines and parts thereof and performing instant alarm when needed
DE102016108954B4 (de) * 2016-05-13 2021-07-29 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Rotor, Windenergieanlage sowie Verfahren zum Erfassen eines Drehwinkels
US11149717B2 (en) * 2016-06-30 2021-10-19 Skydio, Inc. Unmanned aerial vehicle wind turbine inspection systems and methods
EP3279470B1 (de) * 2016-08-06 2021-11-03 Nidec SSB Wind Systems GmbH Verfahren zur pitch-winkelmessung und/oder zum aufbau eines messsystems zur pitch-winkelmessung
ES2848544T3 (es) * 2016-12-22 2021-08-10 Eolotec Gmbh Dispositivo y procedimiento para la supervisión de un cojinete de pala de una instalación de energía eólica
DE102017104490A1 (de) * 2017-03-03 2018-09-06 Innogy Se Inspektionsgerätsteuerungseinrichtung für ein Inspektionsgerät einer Windkraftanlage
CN109117858B (zh) * 2017-06-26 2024-02-13 北京金风科创风电设备有限公司 监测风力发电机叶片结冰的方法及装置
LT3454159T (lt) * 2017-09-06 2020-06-25 Alerion Technologies, S.L. Autonominės navigacijos būdas ir įrenginys
DE102017219153B4 (de) * 2017-10-25 2020-03-19 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e. V. Vorrichtung und Verfahren zur optischen Überwachung bewegter Bauteile
US10872534B2 (en) * 2017-11-01 2020-12-22 Kespry, Inc. Aerial vehicle inspection path planning
US10815966B1 (en) * 2018-02-01 2020-10-27 Uptake Technologies, Inc. Computer system and method for determining an orientation of a wind turbine nacelle
CN108986071B (zh) * 2018-05-31 2020-12-01 上海扩博智能技术有限公司 叶片自动检测跟踪方法、系统、设备及存储介质
US11053925B2 (en) * 2018-07-19 2021-07-06 The Boeing Company Cable-suspended non-destructive inspection units for rapid large-area scanning

Patent Citations (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102046968A (zh) * 2008-05-30 2011-05-04 维斯塔斯风力系统有限公司 风力涡轮机转子、风力涡轮机及其用途
GB2466200A (en) * 2008-12-10 2010-06-16 Vestas Wind Sys As A Detection System of an Angle of Attack of Air Flow over a Wind Turbine Rotor Blade
CN102192717A (zh) * 2010-02-24 2011-09-21 西门子公司 风力涡轮机和用于测量风力涡轮机转子叶片俯仰角的方法
CN102434403A (zh) * 2010-09-29 2012-05-02 通用电气公司 用于风力涡轮机检查的系统及方法
EP2481924A1 (en) * 2011-02-01 2012-08-01 Alstom Wind, S.L.U. Device and method for visual analysis of a wind turbine blade
EP2484904A2 (en) * 2011-02-08 2012-08-08 Steffen Bunge Photogrammetric assessment to verify or determine alignment angles of wind turbine parts
CN103733052A (zh) * 2011-05-11 2014-04-16 乌本产权有限公司 转子叶片的诊断
EP2653829A1 (en) * 2012-04-16 2013-10-23 Siemens Aktiengesellschaft Evaluation of a wrinkle defect
EP2657515A1 (de) * 2012-04-27 2013-10-30 Moog Unna GmbH Windenergieanlage mit Pitchregelung
CN102706885A (zh) * 2012-05-15 2012-10-03 广东电网公司电力科学研究院 一种风力发电机组叶片损伤在线检测系统
CN103335604A (zh) * 2013-07-05 2013-10-02 温州大学 一种工作状态下风轮叶片全场三维变形在线监测方法
WO2016006321A1 (ja) * 2014-07-07 2016-01-14 株式会社日立製作所 風力発電装置の監視システム
DE102015106366A1 (de) * 2015-04-24 2016-10-27 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung einer Position von Fehlstellen oder Schädigungen an Rotorblättern einer Windkraftanlage in eingebautem Zustand
CN106286152A (zh) * 2016-09-14 2017-01-04 北京金风科创风电设备有限公司 风力发电机组的叶片状态监测装置及监测方法
CN106500613A (zh) * 2016-10-17 2017-03-15 安徽容知日新科技股份有限公司 一种监测风力发电设备的叶片形变的装置及系统
CN207195097U (zh) * 2017-07-31 2018-04-06 上海绿孚科技有限公司 一种基于视频影像处理的风力发电机组的叶片状态监测系统
CN107587983A (zh) * 2017-09-01 2018-01-16 天津科技大学 新型风力机叶片状态监测与故障预警系统
CN108152295A (zh) * 2018-01-19 2018-06-12 河南志格新能源科技有限公司 风力发电机组叶片表面缺陷智能检测系统
CN108252876A (zh) * 2018-01-19 2018-07-06 河南志格新能源科技有限公司 风力发电机组表面缺陷智能检测装置
CN108459027A (zh) * 2018-03-21 2018-08-28 华北电力大学 一种基于图像处理的风力发电机叶片表面缺陷检测方法

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EP3872338B1 (en) 2023-12-20

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SE01 Entry into force of request for substantive examination
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GR01 Patent grant
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