CN111798478A - 风力发电机叶片前缘覆冰厚度测量方法 - Google Patents

风力发电机叶片前缘覆冰厚度测量方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供的一种风力发电机叶片前缘覆冰厚度测量方法，包括以下步骤：S1.对拍摄风力发电机叶片图像的摄像设备位置进行标定；S2.摄像设备采集标定块的图像，并确定出标定块图像的像素个数MS；S3.摄像设备采集风力发电机叶片图像，并确定叶片图像中第i个叶素所对应的覆冰边缘与第i个叶素后缘的长度Li：
Figure DDA0002572979600000011
S4.根据长度Li计算覆冰厚度li：li＝Li‑lBi，通过获取风力发电机叶片的图像信息，然后进行相应的参数计算，从而能够准确得出风力发电机叶片的覆冰厚度，而且能够有效避免叶片动态旋转对于测量精度的影响，最终确保测量精度。

Description

风力发电机叶片前缘覆冰厚度测量方法
技术领域
本发明涉及一种覆冰厚度测量方法，尤其涉及一种风力发电机叶片前缘覆冰厚度测量方法。
背景技术
在风力发电中，风力发电机受到冬季空气潮湿、气温低等影响，容易在风力发电机叶片的迎风面形成严重覆冰，从而对风力发电机叶片的气动性能以及风力发电机的发电效率，从而给风力发电机的安全稳定运行造成极大的影响，带来严重的经济损失。
现有技术中，对于风力发电机叶片的覆冰监测缺乏有效的手段，而图像处理技术在覆冰监测方面具有广泛的应用，比如在输电线路和绝缘子覆冰监测中，但是，输电线路和绝缘子都是静止的，因而能够采集到稳定且准确的图像信息然后进行识别，但是，在风电机叶片的覆冰监测中，由于风力发电机的叶片处于动态旋转中，因此，现有的基于图像的覆冰测量方法则不能应用于风力发电机叶片的覆冰测量。
因此，为了解决上述技术问题，亟需提出一种新的技术手段。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提供一种风力发电机叶片前缘覆冰厚度测量方法，通过获取风力发电机叶片的图像信息，然后进行相应的参数计算，从而能够准确得出风力发电机叶片的覆冰厚度，而且能够有效避免叶片动态旋转对于测量精度的影响，最终确保测量精度。
本发明提供的一种风力发电机叶片前缘覆冰厚度测量方法，包括以下步骤：
S1.对拍摄风力发电机叶片图像的摄像设备位置进行标定：在摄像设备所在水平面放置边长为lS的正方体标定块，且摄像设备的摄像头与风力发电机叶片迎风面的距离和摄像设备的摄像头与标定块的距离相等；
S2.摄像设备采集标定块的图像，并确定出标定块图像的像素个数MS；
S3.摄像设备采集风力发电机叶片图像，并确定叶片图像中第i个叶素所对应的覆冰边缘与第i个叶素后缘的长度Li：
Figure BDA0002572979580000021
其中，Mi为第i个叶素对应的覆冰边缘与叶素后缘的坐标差值；
S4.根据长度Li计算覆冰厚度li：
li＝Li-lBi，其中，lBi为第i个叶素的宽度。
进一步，步骤S2和步骤S3中，还包括对于摄像设备所获取的标定块的图像和风力发电机叶片的图像进行预处理，其中，预处理包括：
去雾处理、灰度变换处理、直方图修正处理、高斯滤波处理以及拉普拉斯边缘增强处理。
进一步，步骤S2和步骤S3中，对于预处理后的图像还包括图像透视变换处理：
设定图像像素的二维坐标为(x，y)；
将图像像素的二维坐标投影到三维坐标中，得到图像像素的三维坐标(X,Y,Z):
Figure BDA0002572979580000022
其中，
Figure BDA0002572979580000023
为透视变换矩阵；
将图像像素经过三维变换后的坐标(X,Y,Z)重新投影到二维坐标中，得到图像像素新的二维坐标(x',y')，并以图像像素新的而为坐标进行计算，其中：
Figure BDA0002572979580000031
本发明的有益效果：通过本发明，通过获取风力发电机叶片的图像信息，然后进行相应的参数计算，从而能够准确得出风力发电机叶片的覆冰厚度，而且能够有效避免叶片动态旋转对于测量精度的影响，最终确保测量精度。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：
图1为本发明中风力发电机叶片覆冰示意图。
图2为Z轴倾斜导致图像畸变示意图。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本发明做出进一步详细说明：
风力发电机叶片在旋转中结冰往往在叶片的前缘，即迎风面，而其后缘几乎不结冰，而结冰导致叶轮不再旋转，从而造成停机故障，而叶片的后缘结冰往往发生在叶片处于静止状态时，因此，对于叶片后缘结冰研究就无任何意义，因此：
本发明提供的一种风力发电机叶片前缘覆冰厚度测量方法，包括以下步骤：
S1.对拍摄风力发电机叶片图像的摄像设备位置进行标定：在摄像设备所在水平面放置边长为lS的正方体标定块，且摄像设备的摄像头与风力发电机叶片迎风面的距离和摄像设备的摄像头与标定块的距离相等；
S2.摄像设备采集标定块的图像，并确定出标定块图像的像素个数MS；
S3.摄像设备采集风力发电机叶片图像，并确定叶片图像中第i个叶素所对应的覆冰边缘与第i个叶素后缘的长度Li：
Figure BDA0002572979580000041
其中，Mi为第i个叶素对应的覆冰边缘与叶素后缘的坐标差值；其中，风力发电机的叶片可以看成是若干个叶素组成，所谓叶素，即风力发电机叶片在径向上由多个微元组成，每一个微元即为叶素，如图1所示,图1中，1为覆冰，2为覆冰前缘，3为叶片前缘，4为叶片后缘；
S4.根据长度Li计算覆冰厚度li：
li＝Li-lBi，其中，lBi为第i个叶素的宽度；通过本发明，通过获取风力发电机叶片的图像信息，然后进行相应的参数计算，从而能够准确得出风力发电机叶片的覆冰厚度，而且能够有效避免叶片动态旋转对于测量精度的影响，最终确保测量精度。
本实施例中，步骤S2和步骤S3中，还包括对于摄像设备所获取的标定块的图像和风力发电机叶片的图像进行预处理，其中，预处理包括：
去雾处理、灰度变换处理、直方图修正处理、高斯滤波处理以及拉普拉斯边缘增强处理，上述的各处理方法均为现有技术，通过上述步骤，能够使得风力发电机的叶片图像清晰、准确，从而能够得到准确的测量结果。
本实施例中，步骤S2和步骤S3中，对于预处理后的图像还包括图像透视变换处理：
设定图像像素的二维坐标为(x，y)；
将图像像素的二维坐标投影到三维坐标中，得到图像像素的三维坐标(X,Y,Z):
Figure BDA0002572979580000051
其中，
Figure BDA0002572979580000052
为透视变换矩阵，其中，透视变换矩阵中的各元素根据实际条件进行设定；
将图像像素经过三维变换后的坐标(X,Y,Z)重新投影到二维坐标中，得到图像像素新的二维坐标(x',y')，并以图像像素新的而为坐标进行计算，其中：
Figure BDA0002572979580000053
在摄像设备获取叶片图像过程中，会存在图像畸变，这是由于摄像设备在摄像过程中与风力发电机的叶片之间具有一定的夹角，在该角度下，一个矩形在成像时就会产生畸变，如图2所示，因此，需要对畸变进行校正处理，图像倾斜畸变主要分为平面倾斜和Z轴倾斜两种类型，因此，在拍摄叶片以及标定块图像时，采用高速摄像机进行连拍，从图片中选择无平面倾斜的图像，从而避免平面倾斜造成的影响，而对于Z周倾斜，则采用上述方法进行修正，从而消除Z轴倾斜造成的影响，确保最终结果的准确性。
以下以一具体实例对本发明的可行性进行说明：
下组数据为雪峰山能源安全野外科学观测研究站在不同的覆冰工况条件下拍摄了10张300kW风力发电机覆冰图像并测量其覆冰厚度，如图表1：
Figure BDA0002572979580000054
Figure BDA0002572979580000061
从上表可以看出：平均测量误差值为7.4mm，平均测量误差率为4.58％，因此，其准确性是可以保证的。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (3)

1.一种风力发电机叶片前缘覆冰厚度测量方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.对拍摄风力发电机叶片图像的摄像设备位置进行标定：在摄像设备所在水平面放置边长为lS的正方体标定块，且摄像设备的摄像头与风力发电机叶片迎风面的距离和摄像设备的摄像头与标定块的距离相等；
S2.摄像设备采集标定块的图像，并确定出标定块图像的像素个数MS；
S3.摄像设备采集风力发电机叶片图像，并确定叶片图像中第i个叶素所对应的覆冰边缘与第i个叶素后缘的长度Li：
Figure FDA0002572979570000011
其中，Mi为第i个叶素对应的覆冰边缘与叶素后缘的坐标差值；
S4.根据长度Li计算覆冰厚度li：
li＝Li-lBi，其中，lBi为第i个叶素的宽度。
2.根据权利要求1所述风力发电机叶片前缘覆冰厚度测量方法，其特征在于：步骤S2和步骤S3中，还包括对于摄像设备所获取的标定块的图像和风力发电机叶片的图像进行预处理，其中，预处理包括：
去雾处理、灰度变换处理、直方图修正处理、高斯滤波处理以及拉普拉斯边缘增强处理。
3.根据权利要求2所述风力发电机叶片前缘覆冰厚度测量方法，其特征在于：步骤S2和步骤S3中，对于预处理后的图像还包括图像透视变换处理：
设定图像像素的二维坐标为(x，y)；
将图像像素的二维坐标投影到三维坐标中，得到图像像素的三维坐标(X,Y,Z):
Figure FDA0002572979570000021
其中，
Figure FDA0002572979570000022
为透视变换矩阵；
将图像像素经过三维变换后的坐标(X,Y,Z)重新投影到二维坐标中，得到图像像素新的二维坐标(x',y')，并以图像像素新的而为坐标进行计算，其中：
Figure FDA0002572979570000023
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