CN112228289A - 使用渗透染料对风车叶片进行无损原位测试的设备和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及用于对旋转式风力涡轮发电机中的风力涡轮机叶片和发电设备进行无损原位检查的方法和设备，特别是使用渗透染料对风车叶片进行无损原位测试的设备和方法。所述方法利用无人机的远程遥控和可编程的特性完成对风车叶片的缺陷检测操作，相对于现有技术中对风车叶片的测试方式，更加快速高效，且检测精度更高。更优的，所述测试方法依赖于所述的一种具有无损原位测试功能的设备，使得无人机飞行器在向风车施加各种测试试剂时以及后续拍摄检测缺陷时，都可以根据测试平台规划的飞行轨迹飞行和完成对应的操作指令，使得对风车叶片的缺陷检测操作过程，更加智能化且精准。
Description
技术领域
本发明涉及用于对旋转式风力涡轮发电机中的风力涡轮机叶片和发电设备进行无损原位检查的方法和设备。
背景技术
风力涡轮机叶片由于其尺寸大、检查表面积大和形状复杂，因此很难在工厂进行无损检查。仅凭视觉检查并不能检测潜在的尤其是叶片表面下的缺陷。热成像检查技术在某种程度上是有效的，但是会由于材料厚度和表面发射率的变化而产生假阳性和假阴性。角束超声技术非常慢，并且不能充分穿透厚的碳纤维翼梁盖。结果，叶片通常被安装在塔架上并且带着未检测到的潜在制造缺陷的显著概率投入使用。此外，复合材料叶片会受到季节温度变化的影响，并且夹带的水会经历冻结/融化循环，从而造成内部损坏。重力的循环力和随着叶片旋转而作用在叶片上变化的操作力随时间的变化会导致疲劳损坏或潜在缺陷的传播。
很难原位检测风力涡轮机叶片中的渐进性损坏和传播缺陷。使用空中起重机或绳索通道进行检查很昂贵且费时，并且可能使人员暴露于极度危险的工作环境中。当在塔架上时，接近允许检查员视觉检查某些叶片特征，诸如后缘裂痕、裂缝、轻损坏和叶片侵蚀，这种检查是间歇性的、昂贵的且主观的。
商业风力涡轮机的叶片通常离地面几百英尺。因此，携带进行无损检测的便携式仪器原位接近风力涡轮机叶片通常需要绳索通道或空中平台和起重机。如果不采取适当的防护措施或设备出现故障，这将很耗时并且有潜在的危险。具有用于原位检查的无损测试传感器的叶片和塔式履带是众所周知的，但是又带来了高成本后果、缓慢的检查速度和可疑的有效性。微波和雷达扫描仪(虽然对介电材料有效)对关键区域(诸如翼梁盖)却无法有效工作，翼梁盖通常由导电碳纤维材料制成。
新的公用事业规模的风力涡轮机叶片设计通常在特殊的设施上经过疲劳测试才失效以适应通常50米跨度或更大的大规模。通常，将传感器(诸如布拉格应变计和声发射(AE)传感器)绑定到结构上以允许在整个测试周期内进行监测。虽然在基于地面的疲劳试验期间使用声发射(AE)传感器和技术对检测和定位传播缺陷非常有效，但标准AE做法要求在整个叶片范围和关键区域中将传感器粘合到叶片上。玻璃纤维中传播的瑞利波的范围受到限制并且需要多个传感器，从而增加成本和功率要求。在原位改造风力发电机上的叶片组既昂贵又危险。
被设计成从风提取能量的发电机由旋转式涡轮机提供动力，该旋转式涡轮机为垂直轴风力涡轮机(VAWT)或水平轴风力涡轮机(HAWT)。大型工业规模的动力涡轮机通常具有HAWT设计，该HAWT设计使用复合翼型叶片来产生驱动相关发电机所需的旋转扭矩。当前的公用事业规模的风力涡轮机叶片的长度可以从9米长到超过50米，其中更大的叶片被设计用于海上风力发电机。本发明的应用可以在所有长度和位置的叶片上获得良好的结果。
因此，需要用于老化的现有叶片组以及新的风力涡轮机的成本有效的风力涡轮机叶片健康监测系统。特别需要一种风力发电机叶片无损检测系统，该风力发电机叶片无损检测系统能够通过雇用地面人员远程进行测试和监测的并且能够就存在的传播缺陷提供远程通知或警报。
在原位监测风力涡轮机叶片的缺陷的领域中搜索公布的美国专利揭示了与本发明领域大体相关的美国专利，但是这些美国专利没有预见或公开本发明的设备或方法。下面在这里讨论与本发明大体有关的已发现的美国专利。
授权给Newman的题为“在运行期间监测风力涡轮机叶片的方法和设备”的美国专利号9,194,843B2公开了：风力发电叶片检查系统，该风力发电叶片检查系统位于叶片根端隔板以接收周期性应力载荷期间由旋转涡轮叶片异常产生的机载声信号；三轴加速度计，用于确定重力矢量和相对于声信号的其他周期性加速度的来源；以及信号分析系统，被配置成分析传感器和加速度计信号以提供用于风电资产管理的数据。
授权给Newman的题为“运行期间地面风力涡轮机叶片的无损声学多普勒测试”的美国申请公开号2014/0278151 A1公开了一种风力涡轮机叶片检查系统，该风力涡轮机叶片检查系统包括：风力涡轮机叶片检查系统，包括位于涡轮机塔架底部附近的灵敏麦克风以接收从旋转的涡轮机叶片中的异常发出的声信号；以及信号分析系统，被配置成分析包括多普勒分析的声信号。可以集中监测数据以进行风电资产管理。
授权给Murphy等人的题为“用于风力涡轮机检查的方法和系统”的美国申请公开号2012/0136630A1公开了一种用于检查风力涡轮机的方法和系统，该风力涡轮机的检查系统包括至少一个远程操作的空中平台(ROAP)，提供至少一个连接到ROAP的无损评估(NDE)设备并且提供至少一个连接到ROAP的距离测量系统。该距离测量系统用于确定ROPE与风力涡轮机的至少一部分之间的距离。该方法还包括对ROPE进行定位，使得至少一个无损评估设备捕获用于检查风力涡轮机的数据。
被授权给Stege的题为“检查风力涡轮机部件的方法”的美国申请公开号2012/0300059A1公开了一种被引导到该部件进行检查的无人驾驶飞行器(UAV)。以通过UAV收集部件的高分辨率图像的方式选择UAV和部件之间的某个预定距离。由图像采集系统收集图像。通过远程控制并且基于无人机收集的图像完成检查。
上面列出的美国专利和公开的申请均未公开或建议对本发明所述的旋转风力涡轮发电机中的风力涡轮机叶片和发电设备进行原位无损检查。上面列出的每项美国专利和申请(即US 2012/0136630A1，US 2012/0300059A1，US2014/0278151A1和US 9,194,843B2)在此通过引用并入本文中。
发明内容
针对上述缺陷，本发明的目的在于提出使用渗透染料对风车叶片进行无损原位测试的方法；其在远程遥控无人机飞行器的情景下就可以更加高效精准的完成对风车叶片的缺陷测试操作。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：
使用渗透染料对风车叶片进行无损原位测试的方法，包括以下步骤：
A.建立测试坐标模型和风车的三维轮廓模型；
B.利用测试软件，将风车的三维轮廓模型匹配至测试坐标模型中，得到测试模型；
C.根据测试设定，在测试模型中规划飞行器的飞行轨迹；
D.利用无人机飞行器，在风车的叶片的测试表面区域完成测试剂施加操作；
E.用来自所述无人机飞行器的紫外线光源照射所述测试表面区域；所述无人机飞行器拍摄所述测试表面区域，检查叶片的缺陷情况。
更优的，所述步骤A中，建立风车的测试坐标模型时，包括以下步骤：a1.设置基站，所述无人机飞行器、所述基站和卫星实时通讯，获取无人机飞行器的地理位置信息；a2.在风车测试区域设置向位点，并测出向位点和基站之间的相对位置信息。
更优的，所述步骤A中，建立风车的三维轮廓模型时，包括以下步骤：a3.基于Pixhawk飞控，检测三轴角速率及三轴加速度信息，计算出无人机的横滚及俯仰角度；a3.获得无人机飞行器的实时地理位置信息，与拍摄的风车表面的距离检测信息，记录高清相机摄影时无人机所处的经纬度和相机的惯导参数，并跟随所拍摄图片的信息一同记录到储存器中；a4.根据各张拍摄图片的信息和拍摄时无人机飞行器的地理位置信息、距离检测信息、经纬度和惯导参数；利用三维建模软件得的风车的三维轮廓模型。
更优的，所述步骤a4后还包括优化步骤：将风车的叶片轮廓参数导入测试软件中，利用所述叶片轮廓参数对三维轮廓模型进行形状和位置信息校正。
更优的，所述步骤B中利用测试软件，将风车的三维轮廓模型匹配至测试坐标模型中时，包括如下步骤：b1将测试坐标模型信息导入测试软件中，并经过测量导入风车至少一个指定位置坐标信息；b2将三维轮廓模型导入测绘软件中，并将三维轮廓模型中指定位置与指定位置坐标信息匹配；b3将无人机飞行器的实时飞行信息导入测试软件中，并与测试坐标模型匹配。
更优的，所述无人机飞行器的实时飞行信息由实时地理位置信息及无人机与风车之间检测得到的距离信息整合后得到的。
更优的，所述步骤C中利用测试软件，根据测试设定，在测试模型中规划的飞行轨迹包括：用于控制无人机飞行器完成施加操作的施加飞行轨迹，和用于控制无人机飞行器完成拍摄测试表面区域的测试飞行轨迹。
更优的，所述步骤D中具体包括如下内容：d1将测试表面区域的信息导入所述测试软件中，测试软件根据设定施加操作要求规划无人机飞行器在测试模型中施加飞行轨迹，测试软件将施加飞行轨迹传输给无人机飞行器，无人机飞行器按照施加飞行轨迹完成测试剂施加操作。
更优的，所述步骤E中具体包括如下内容:e1.将测试表面区域的信息导入所述测试软件中，测试软件根据设测试要求规划无人机飞行器在测试模型中测试飞行轨迹，测试软件将测试飞行轨迹传输给无人机飞行器，无人机飞行器按照测试飞行轨迹完成拍摄测试表面区域的操作。
更优的，所述施加飞行轨迹包括无人机飞行路线、时间节点和施加操作的控制指令；所述施加飞行轨迹包括无人机飞行路线、时间节点和拍摄操作的控制指令。
更优的，所述步骤D中还包括如下内容：d2.将来自所述遥控无人机飞行器的水溶性渗透剂施加到所述风力涡轮机叶片的测试表面区域上；d3.等待所述水溶性渗透剂基本上干燥；d4.将来自所述遥控无人机飞行器的干粉显影剂施加到所述测试表面区域上；d5.等待所述干粉显影剂基本上凝固。
更优的，在施加所述水溶性渗透剂之前，通过所述无人机飞行器向风车施加液体清洁剂来预清洁所述测试表面区域。
更优的，在等待所述水溶性渗透剂干燥之后并且在施加所述干粉显影剂之前，通过所述无人机飞行器向风车施加液体清洁剂来预清洁所述测试表面区域。
一种具有无损原位测试功能的设备，包括：无人机飞行器、基站和测试平台；所述无人及飞行器包括：多轴云台安装框架和操作套件；所述测试平台配备设有坐标设计模块、三维设计模块和测试控制模块；所述云台用于将紫外光线拍摄模块安装至所述无人机飞行器；所述操作套件用于向风车的测试表面区域施加水溶性渗透剂和/或干粉显影剂；所述坐标设计模块用于建立测试坐标模型；所述三维设计模块用于建立风车的三维轮廓模型；所述测试控制模块用于将所述三维轮廓模型与测试坐标模型匹配，并根据测试需要发出用于控制所述无人机飞行器的飞行控制指令；所述多轴圆台安装框架设有至少一个所述操作套件；所述测试平台与所述无人机飞行器通讯联接。
更优的，所述操作套件包括距离检测器，所述距离检测器用于检测所述无人机飞行器与测试表面区域的距离。
更优的，所述操作套件包括紫外光源模块和拍摄模块，所述紫外光源模块用于发出紫外光线，所述拍摄模块用于拍摄测试表面。
更优的，所述操作套件包括贮存器、泵和细长杆，所述细长杆可操作以将水溶性渗透剂、预清洁剂和/或干粉显影剂施加到所述风力涡轮机叶片的测试表面区域。
更优的，所述操作套件包括两套惯性引导系统，所述惯性引导系统用于控制所述细长杆的出料方向和所述拍摄模块的拍摄方向。
更优的，所述无人机飞行器包括陀螺芯片和加速度/磁场芯片，用于检测三轴速率及三轴加速度。
更优的，所述无人机飞行器包括GPS模块，用于获得无人机飞行器的地理位置信息及拍摄时无人机飞行器所处的经纬度。
本发明的有益效果：本发明根据上述内容提出一种使用渗透染料对风车叶片进行无损原位测试的设备和方法，所述方法利用无人机实现远程遥控和可编程的方式，相对于现有技术中对风车叶片的测试方式完成对风车叶片的缺陷检测操作，更加快速高效，且测试精度更高。更优的所述测试方法依赖于所述的一种具有无损原位测试功能的设备，使得无人机飞行器在向风车施加各种测试试剂时以及后续拍摄检测缺陷时，都可以根据测试平台规划的飞行轨迹飞行和完成对应的操作指令，使得对风车叶片的缺陷检测操作过程，更加方便且高效精准。
附图说明
图1是本发明的一个实施例中由地面操作员远程操作无人机飞行器用于对风车叶片进行原位检查或测试时的示意图；
图2是本发明的一个实施例中四旋翼无人机飞行器的立体结构示意图；
图3是本发明的一个实施例中无人机飞行器悬停对准并聚焦在叶片的部分测试表面区域时的立体视角示意图；
图4是本发明的一个实施例中无人机飞行器悬停对准并聚焦在叶片的部分测试表面区域时的侧视视角示意图。
图5是本发明的一个实施例中所述一种具有无损原位测试功能的设备的示意框图；
图6是本发明的一个实施例中所述测试坐标模型中部分结构通讯示意图。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
本发明中使用渗透染料对风车叶片进行无损原位测试的方法，包括以下步骤：
A.建立测试坐标模型和风车的三维轮廓模型；
具体的，如图6所示，建立测试坐标模型步骤包括：a1.设置基站，所述无人机飞行器和所述基站与卫星实时通讯，获取实时地理位置信息；使得无人机飞行器与基站同时联接在同一个卫星上，无人机飞行器能以基站的位置作为基准，实现实时快速的导航和定位。a2.在风车测试区域设置向位点，并测出向位点和基站之间的相对位置信息；原始相位点可以作为测试坐标模型中的位置参考点，或者无人机飞行器的操作起点等，可以用于为无人机实时提供位置参照；即使基站与卫星的通讯出现不顺畅，无人机飞行器也可以通过参考向位点来导航和定位；此外在基站和无人机飞行器与卫星通讯顺畅时优选采用卫星点位信号来获取无人机飞行器的地理位置信息；当出现通讯故障，无人机飞行器主动识别自身与基站的相对于位置，同时通过拍摄模块主动识别周边设有的向位点，因为向位点在测试坐标模型中是已知的，这样仍然可以保证无人机飞行器在人工操控协助作用下完成部分飞行操作。
具体的，建立三维轮廓模型步骤包括：a3.基于Pixhawk飞控，检测三轴角速率及三轴加速度信息，计算出无人机的横滚及俯仰角度；无人机飞行器虽然有实时的GPS定位功能，但是GPS定位功能只能保证无人机的坐标位置信息，无人机飞行器在围绕风车飞行时，如果要提高测试效率，就需要尽可能的快速飞行，检测器三轴角速率和三轴的加速度信息，可以从驱动结构上更加快速的得知无人机飞行器的飞行状态和预测其接下来的飞行趋势，让测试平台能更加快速准确的得知无人机飞行器在测绘过程中的飞行位置和飞行状态，有利于后续建模过程中提高建模精度，也能提高测试平台控制无人机飞行器飞行的精度。a3.获得无人机飞行器的实时地理位置信息，与拍摄的风车表面的距离检测信息，记录高清相机摄影时无人机所处的经纬度和相机的惯导参数，并跟随所拍摄图片的信息一同记录到储存器中；所述地理位置信息即GPS模块实时测得的无人机地理位置；a4.根据各张拍摄图片的信息和拍摄时无人机飞行器的地理位置信息、距离检测信息、经纬度和惯导参数；利用三维建模软件得的风车的三维轮廓模型。在人工操作下，无人机飞行器绕风车进行拍摄操作，无人机每次拍摄图片时，无人机飞行器的地理位置信息、相对于与风车表面被拍摄区域的距离信息、通过飞行状态参数推导出来的相对底面的飞行高度参数、无人机自身飞行倾斜姿态、飞行速度、飞行加速度趋势、拍摄模块的惯导参数都可以被检测出来，这些信息综合处理运算即可知道每张拍摄图片时无人机飞行器在相对于风车的什么位置和角度拍摄的，从而完成拍摄图片之间的三维拼接和重叠度设置，最终可以得到风车的三维网格模型或三维网格及纹理模型。
具体的，建立所述三维轮廓模型步骤中可以采用各种软件来处理，如利用AgisoftPhotoScan Pro 1.27软件对相关拍摄图片进行三维建模的处理时，基于PIX4DMAPPER、Smart3D、Oracle、SQLServer等具备空间拓扑关系的智能建模软件和数据库，可以全自动、快速、专业精度地处理无人机飞行器数据和航空影像。无需专业知识、无需人工干预、无需IMU数据，即可将数千张影像快速制作成专业精确的二维地图、自动生成GOOGLE瓦片、带纹理的三维模型、正摄矫正与镶嵌结果、DSM、DEM、DOM和精度报告。
Agisoft PhotoScan Pro 1.27软件的优点有：(1)空中三角测量；(2)生成多边形Mesh网模型(普通/彩色纹理)；(3)设置坐标系统；(4)生成真实坐标的数字高程模型(DEM)；(5)生成真实坐标的正射影像。
工作流程如下：(1)打开Agisoft PhotoScan Pro 1.27之后新建工作组；(2)在菜单栏里新建工程项目；(3)导入以及拍摄好的高清图片(注意照片重叠度)；(4)在工作流程中对齐照片；(5)建立点云，让计算机初步计算出相关主要控制点的位置以及颜色分布；(6)之后建立密集点云，这时以及可以看出所风车的大致轮廓形状；(7)生成多个单视角网格模型，网格模型可以根据测试表面区域需要开调整。(8)根据无人机拍摄对应图片时的地理位置信息、相对于与风车表面被拍摄区域的距离信息、通过飞行状态参数推导出来的相对底面的飞行高度参数、无人机自身飞行倾斜姿态、飞行速度、飞行加速度趋势、拍摄模块的惯导参数等参数，将各个单视角的网格模型拼接成，三维网格模型；
(9)生成纹理，在三维网格模型的基础上将对应位置的图片拼接覆盖至对应为位置，可得到带有风车表面纹理的三维轮廓模型，使得三维轮廓模型更加接近真实的风车。
更优的，在建立三维轮廓模型时，主要有两种方式，一种是对应风车有整体轮廓设计三维模型的且设计三维模型和实际安装完全一致的情况，可以直接提取设计研发过程中的三维模型来使用；二是对于风车设计三维模型和实际安装有差异，或者风车工作过程中出现了轮廓形状明显变化的情况，应该优先采用上述方式在测试前建立风车的三维轮廓模型。
但是利用无人机建立的上述三维轮廓模型和实际的风车轮廓可能存在差异，这主要是因为风车周边的环境如风速、湿度、光照等变化快且复杂，对无人机基于图像信息的建模操作影响很大，因此会导致利用无人建立的三维轮廓模型存在一定误差；此时，操作人员可以根据误差情况和需要测试表面区域所在风车上的位置情况，将风车的轮廓参数导入测试软件中，利用风车轮廓参数对三维轮廓模型进行形状和位置信息校正，其中由于叶片才是测试过程中需要检测缺陷的位置，因此只需要利用叶片的轮廓参数对三维轮廓模型的形状和相对于安装位置进行人工校正，这样可以保证三维轮廓模型与待测试的风车的轮廓形贴合配度更高。此外，由于风车的叶片形状比较特殊在建立三维模型时，如果要将叶片的各个侧面完全拍摄图片，一是耗费时间过长影响测试效率，一方面是叶片的形状复杂精度难以保证，因此可以先拍摄叶片的平面度较大的两个弧形面，再粗略快速的拍摄两个狭长面，提取多个点用于建立网格模型；最后根据设计模型或生产国政中的轮廓参数进行校正，这样既能提高测试效率又能保证测试精度。
B.利用测试软件，将风车的三维轮廓模型匹配至测试坐标模型中，得到测试模型，具体包括：b1将测试坐标模型信息导入测试软件中，并经过测量导入风车至少一个指定位置坐标信息；b2将三维轮廓模型导入测绘软件中，并将三维轮廓模型中指定位置与指定位置坐标信息匹配；b3将无人机飞行器的实时飞行信息导入测试软件中，并与测试坐标模型匹配。本步骤实现将风车的三维轮廓模型和风车坐标位置及无人机飞行器的实时飞行位置都匹配至测试坐标模型中，得到测试模型；所述测试模型与实际的风车测试场景中的风车、无人机飞行器等实现同步控制的，测试模型输出的飞行指令可以实时控制无人机飞行器在测试场景中的飞行，无人机飞行器的飞行情况和测试数据又可以实时传递至测试模型中，甚至可以更加直观的在测试模型中展示出来。
此外，上述步骤中，所述无人机飞行器的实时飞行信息由实时地理位置信息及无人机与风车之间检测得到的距离信息整合后得到的，两个检测数据综合处理，最终可以更加精准的得到无人机飞行器的飞行信息，提高测试精度。
C.根据测试设定，在测试模型中规划飞行器的飞行轨迹；飞行轨迹具体包括：用于控制无人机飞行器完成施加操作的施加飞行轨迹，和用于控制无人机飞行器完成拍摄测试表面区域的测试飞行轨迹。所述施加飞行轨迹包括无人机飞行路线、时间节点和施加操作控制指令；所述施加飞行轨迹包括无人机飞行路线、时间节点和拍摄操作控制指令。
D.利用无人机飞行器，在风车的叶片的测试表面区域完成测试剂施加操作；具体包括如下内容：d1将测试表面区域的信息导入所述测试软件中，测试软件根据设定施加操作要求规划无人机飞行器在测试模型中施加飞行轨迹，测试软件将施加飞行轨迹传输给无人机飞行器，无人机飞行器按照施加飞行轨迹完成测试剂施加操作；d2.将来自所述遥控无人机飞行器的水溶性渗透剂施加到所述风力涡轮机叶片的测试表面区域上；d3.等待所述水溶性渗透剂基本上干燥；d4.将来自所述遥控无人机飞行器的干粉显影剂施加到所述测试表面区域上；d5.等待所述干粉显影剂基本上凝固。尽管各种水溶性渗透剂可以用于实施本发明，但是可以应用由Magnaflux生产的
ZL-4C水溶性渗透剂。
ZL-4C是一种可生物降解的荧光水基渗透剂，该荧光水基渗透剂可溶于水，可以被无限稀释，但通常以原样使用或以1：1至1：2的比例在水中稀释。它不含石油基溶剂，在紫外线辐射下发出黄绿色的荧光。推荐使用峰值波长为365nm的黑光源，诸如
ZB-100F风冷黑灯。
ZL-4C通常用于石油溶剂可能侵蚀测试表面(诸如塑料表面)的地方。它也可以用在陶瓷上并作为渗漏渗透剂来检测渗漏。
ZL-4C由水、荧光染料和液体乳化剂组成，但不含腐蚀抑制剂。
ZL-4C具有典型的特性，包括无闪点，密度为7.5lbs/gal(900g/l)，在100°F下的粘度为13.5cs，pH(在水中1：1)为7.0，硫含量约为1％，氯含量<1000ppm，VOC为385g/l。
ZL-4C与
渗透剂一起产生亮黄绿色的指示。ZYGLOZL-4C可包括壬基酚乙氧基化物(10-30重量百分比)、二甘醇(10-30重量百分比)和己二醇(1-5重量百分比)。同理，尽管可以将各种粉末显影剂用于实施本发明，但是可以使用由Magnaflux生产的
ZP-4B干粉显影剂。
ZP-4B是一种由惰性有机材料组成的干粉显影剂，其具有典型的特性，包括灰白色非荧光色，亚微米至30微米的粒径，硫含量<1000ppm，氯含量<1000ppm，钠含量<500ppm和不含NPE。
ZP-4B可包含季戊四醇(30-60重量百分比)、碳酸镁(10-30重量百分比)、氧化铝(1-5重量百分比)和二氧化硅(无定形、无烟、无结晶)(1-5重量百分比)的混合物
更优的，在施加所述水溶性渗透剂之前，通过所述无人机飞行器向风车施加液体清洁剂来预清洁所述测试表面区域；在等待所述水溶性渗透剂干燥之后并且在施加所述干粉显影剂之前，通过所述无人机飞行器向风车施加液体清洁剂来预清洁所述测试表面区域；可以保证所述水溶剂渗透剂更好的渗透至叶片表面，所述干粉显影剂与叶片表面粘结更好，此外也不会因为叶片表面残留其他杂物影响测试精度。
E.用来自所述无人机飞行器的紫外线光源照射所述测试表面区域；所述无人机飞行器拍摄所述测试表面区域，检查叶片的缺陷情况，具体为：e将测试表面区域的信息导入所述测试软件中，测试软件根据设测试要求规划无人机飞行器在测试模型中测试飞行轨迹，测试软件将测试飞行轨迹传输给无人机飞行器，无人机飞行器按照测试飞行轨迹完成拍摄测试表面区域的操作。
此外，更优的，无人机飞行器将测试数据传输至所述测试平台后，所述测试平台根据测试数据计算得到测试结果，并将对应位置的测试结果标记在三维轮廓模型的对应区域，便于测试人员更加直观的得知各个测试表面区域的测试结果；而且方无人机飞行器出现飞行故障，也可以根据三维模型中标记的测试结果快速规划无人机继续完成测试的飞行轨迹。所述无人机飞行器可以有多个，多个无人机飞行器可以分别具有多种结构或功能，多个无人机飞行器之间轮流完成测试操作，当人也可以同时采用多个无人机飞行器同时协同完成测试操作。
如图1-5所示，一种具有无损原位测试功能的设备，包括：无人机飞行器、基站和测试平台；所述无人及飞行器包括：多轴云台安装框架和操作套件；所述测试平台配备设有坐标设计模块、三维设计模块和测试控制模块；所述云台用于将紫外光线拍摄模块安装至所述无人机飞行器；所述操作套件用于向风车的测试表面区域施加水溶性渗透剂和/或干粉显影剂；所述坐标设计模块用于建立测试坐标模型；所述三维设计模块用于建立风车的三维轮廓模型；所述测试控制模块用于将所述三维轮廓模型与测试坐标模型匹配，并根据测试需要发出用于控制所述无人机飞行器的飞行控制指令；所述多轴圆台安装框架设有至少一个所述操作套件；所述测试平台与所述无人机飞行器通讯联接。
更优的，所述操作套件包括距离检测器，所述距离检测器用于检测所述无人机飞行器与测试表面区域的距离。
更优的，所述操作套件包括紫外光源模块和拍摄模块，所述紫外光源模块用于发出紫外光线，所述拍摄模块用于拍摄测试表面。
更优的，所述操作套件包括贮存器、泵和细长杆，所述细长杆可操作以将水溶性渗透剂、预清洁剂和/或干粉显影剂施加到所述风力涡轮机叶片的测试表面区域。
更优的，所述操作套件包括两套惯性引导系统，所述惯性引导系统用于控制所述细长杆的出料方向和所述拍摄模块的拍摄方向。两套所述惯导系统可以分别用于测试平台推导和计算出某个时刻，所述细长杆的出料方向和拍摄模块拍摄的角度，从而可以更加精准的实时控制无人机飞行器的操作。
更优的，所述无人机飞行器包括陀螺芯片和加速度/磁场芯片，用于检测三轴速率及三轴加速度。具体的，所述无人机飞行器采用L3GD20H 16bit陀螺芯片及LSM303D 14bit加速度/磁场芯片，检测三轴角速率及三轴加速度信息；所述无人机飞行器通过32bitSTM32 F427Cortex M4芯片计算无人机实时进一步精准调整飞行器姿态和高度，此外陀螺芯片和加速度/磁场芯片获取的三轴角速率及三轴加速度信息可以进一步用于校核GPS模块获取的经纬度对应的高度信息。
更优的，所述无人机飞行器包括GPS模块，用于获得无人机飞行器的地理位置信息及拍摄时无人机飞行器所处的经纬度。
具体的，参照附图，如图1，诸如Microdrones GmbH生产的四旋翼无人机飞行器10可以由地面操作员12远程操作，该地面操作员操纵测试平台14以原位检查由风力涡轮机发电机18的旋转轮毂28承载的翼型叶片或转子叶片16。测试平台14通过多信道射频(RF)链路20与无人机飞行器10互连。无人机飞行器10的飞行控制和操作指令存储在测试平台14的控制器存储器中，异或存储在无人机飞行器10内的控制器(未示出)中。无人机飞行器10携带可容易重新配置的云台安装的仪器或操作套件30。
风力涡轮机18通常包括容纳发电机(未示出)的机舱22。机舱22安装在高塔24的顶部。风力涡轮发电机18还包括转子26，该转子包括一个或多个(通常三个)细长的转子叶片16，每个转子叶片可绕其各自的伸长轴旋转以改变叶片16的有效桨距。
如图2最佳所示，四旋翼无人机飞行器10由中央舱32组成，该中央舱包含电池、电动机和控制电子设备。弹性着陆支柱34以及安装在云台安装框架上的仪器或操作套件30在中央舱32的下表面36下方延伸。云台安装框架46以极其简化的示意形式被示出，应当理解，这使得操作套件30相对于无人机飞行器10的中央舱32具有至少三个旋转自由度(即，偏摆、俯仰和翻滚)。此外，它使得能够相对于无人机飞行器10的中央舱32沿着操作套件30的三个(例如，X、Y和Z)轴的独立双向平移。具有电动机舱38的四个周向布置的臂从中央舱32向外延伸，每个臂支撑一个转子40。所示云台安装框架的仪器或操作套件30包括数码相机42和紫外线灯44。具体地，紫外线灯包括LCNDT UV100C认证的LED紫外线灯。数码相机42优选具有30倍光学变焦和18.1MP特征的Sony HX90V。
参照图3和图4，图1的四旋翼无人机飞行器10悬停在叶片16上方距离H处，使得相机42和测距仪48在空叶片16的暴露的(特别是上)表面上限定目标或测试表面区域50。测距仪48可以结合在数码相机42内。一旦建立了测试表面区域50，无人机飞行器10在测试过程的每个步骤中都与测试表面积50维持固定关系。
本发明根据上述内容提出一种使用渗透染料对风车叶片进行无损原位测试的设备和方法，所述方法利用无人机实现远程遥控和可编程的方式，相对于现有技术中对风车叶片的测试方式完成对风车叶片的缺陷检测操作，更加快速高效，且测试精度更高。更优的所述测试方法依赖于所述的一种具有无损原位测试功能的设备，使得无人机飞行器在向风车施加各种测试试剂时以及后续拍摄检测缺陷时，都可以根据测试平台规划的飞行轨迹飞行和完成对应的操作指令，不需要多次定位给操作，而且能在测试过程中从测试平台中更加实时直观的得知测试过程和结果；相对于现有技术，无论是人工攀高测试的方式，还是利用无人飞行器多次定位测试的方式，所述方法能实现无人机更高的自动化操作，使得对风车叶片的缺陷检测操作过程，更加方便且高效精准。
以上结合具体实施例描述了本发明的技术原理。这些描述只是为了解释本发明的原理，而不能以任何方式解释为对本发明保护范围的限制。基于此处的解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其它具体实施方式，这些方式都将落入本发明的保护范围之内。
Claims (20)
1.使用渗透染料对风车叶片进行无损原位测试的方法，包括以下步骤：
A.建立测试坐标模型和风车的三维轮廓模型；
B.利用测试软件，将风车的三维轮廓模型匹配至测试坐标模型中，得到测试模型；
C.根据测试设定，在测试模型中规划飞行器的飞行轨迹；
D.利用无人机飞行器，在风车的叶片的测试表面区域完成测试剂施加操作；
E.用来自所述无人机飞行器的紫外线光源照射所述测试表面区域；所述无人机飞行器拍摄所述测试表面区域，检查叶片的缺陷情况。
2.根据权利要求1所述使用渗透染料对风车叶片进行无损原位测试的方法，其特征在于，所述步骤A中，建立风车的测试坐标模型时，包括以下步骤：
a1.设置基站，所述无人机飞行器、所述基站和卫星实时通讯，获取无人机飞行器的地理位置信息；
a2.在风车测试区域设置向位点，并测出向位点和基站之间的相对位置信息。
3.根据权利要求1或2所述使用渗透染料对风车叶片进行无损原位测试的方法，其特征在于，所述步骤A中，建立风车的三维轮廓模型时，包括以下步骤：
a3.基于Pixhawk飞控，检测三轴角速率及三轴加速度信息，计算出无人机的横滚及俯仰角度；
a3.获得无人机飞行器的实时地理位置信息，与拍摄的风车表面的距离检测信息，记录高清相机摄影时无人机所处的经纬度和相机的惯导参数，并跟随所拍摄图片的信息一同记录到储存器中；
a4.根据各张拍摄图片的信息和拍摄时无人机飞行器的地理位置信息、距离检测信息、经纬度和惯导参数；利用三维建模软件得的风车的三维轮廓模型。
4.根据权利要求3所述使用渗透染料对风车叶片进行无损原位测试的方法，其特征在于，所述步骤a4后还包括优化步骤：
将风车的叶片轮廓参数导入测试软件中，利用所述叶片轮廓参数对三维轮廓模型进行形状和位置信息校正。
5.根据权利要求1所述使用渗透染料对风车叶片进行无损原位测试的方法，其特征在于，所述步骤B中利用测试软件，将风车的三维轮廓模型匹配至测试坐标模型中时，包括如下步骤：
b1将测试坐标模型信息导入测试软件中，并经过测量导入风车至少一个指定位置坐标信息；
b2将三维轮廓模型导入测绘软件中，并将三维轮廓模型中指定位置与指定位置坐标信息匹配；
b3将无人机飞行器的实时飞行信息导入测试软件中，并与测试坐标模型匹配。
6.根据权利要求5所述使用渗透染料对风车叶片进行无损原位测试的方法，其特征在于，所述无人机飞行器的实时飞行信息由实时地理位置信息及无人机与风车之间检测得到的距离信息整合后得到的。
7.根据权利要求1所述使用渗透染料对风车叶片进行无损原位测试的方法，其特征在于，所述步骤C中利用测试软件，根据测试设定，在测试模型中规划的飞行轨迹包括：用于控制无人机飞行器完成施加操作的施加飞行轨迹，和用于控制无人机飞行器完成拍摄测试表面区域的测试飞行轨迹。
8.根据权利要求7所述使用渗透染料对风车叶片进行无损原位测试的方法，其特征在于，所述步骤D中具体包括如下内容：
d1将测试表面区域的信息导入所述测试软件中，测试软件根据设定施加操作要求规划无人机飞行器在测试模型中施加飞行轨迹，测试软件将施加飞行轨迹传输给无人机飞行器，无人机飞行器按照施加飞行轨迹完成测试剂施加操作。
9.根据权利要求7所述使用渗透染料对风车叶片进行无损原位测试的方法，其特征在于，所述步骤E中具体包括如下内容:
e1.将测试表面区域的信息导入所述测试软件中，测试软件根据设测试要求规划无人机飞行器在测试模型中测试飞行轨迹，测试软件将测试飞行轨迹传输给无人机飞行器，无人机飞行器按照测试飞行轨迹完成拍摄测试表面区域的操作。
10.根据权利要求7或8或9所述使用渗透染料对风车叶片进行无损原位测试的方法，其特征在于，所述施加飞行轨迹包括无人机飞行路线、时间节点和施加操作的控制指令；所述施加飞行轨迹包括无人机飞行路线、时间节点和拍摄操作的控制指令。
11.根据权利要求1或8所述使用渗透染料对风车叶片进行无损原位测试的方法，其特征在于，所述步骤D中还包括如下内容：
d2.将来自所述遥控无人机飞行器的水溶性渗透剂施加到所述风力涡轮机叶片的测试表面区域上；
d3.等待所述水溶性渗透剂基本上干燥；
d4.将来自所述遥控无人机飞行器的干粉显影剂施加到所述测试表面区域上；
d5.等待所述干粉显影剂基本上凝固。
12.根据权利要求11或所述使用渗透染料对风车叶片进行无损原位测试的方法，其特征在于，在施加所述水溶性渗透剂之前，通过所述无人机飞行器向风车施加液体清洁剂来预清洁所述测试表面区域。
13.根据权利要求11或所述使用渗透染料对风车叶片进行无损原位测试的方法，其特征在于，在等待所述水溶性渗透剂干燥之后并且在施加所述干粉显影剂之前，通过所述无人机飞行器向风车施加液体清洁剂来预清洁所述测试表面区域。
14.一种具有无损原位测试功能的设备，包括：无人机飞行器、基站和测试平台；
所述无人及飞行器包括：多轴云台安装框架和操作套件；
所述测试平台配备设有坐标设计模块、三维设计模块和测试控制模块；
所述云台用于将紫外光线拍摄模块安装至所述无人机飞行器；
所述操作套件用于向风车的测试表面区域施加水溶性渗透剂和/或干粉显影剂；
所述坐标设计模块用于建立测试坐标模型；
所述三维设计模块用于建立风车的三维轮廓模型；
所述测试控制模块用于将所述三维轮廓模型与测试坐标模型匹配，并根据测试需要发出用于控制所述无人机飞行器的飞行控制指令；
所述多轴圆台安装框架设有至少一个所述操作套件；所述测试平台与所述无人机飞行器通讯联接。
15.根据权利要求14所示的一种具有无损原位测试功能的设备，其特征在于，所述操作套件包括距离检测器，所述距离检测器用于检测所述无人机飞行器与测试表面区域的距离。
16.根据权利要求14所示的一种具有无损原位测试功能的设备，其特征在于，所述操作套件包括紫外光源模块和拍摄模块，所述紫外光源模块用于发出紫外光线，所述拍摄模块用于拍摄测试表面。
17.根据权利要求14所示的一种具有无损原位测试功能的设备，其特征在于，所述操作套件包括贮存器、泵和细长杆，所述细长杆可操作以将水溶性渗透剂、预清洁剂和/或干粉显影剂施加到所述风力涡轮机叶片的测试表面区域。
18.根据权利要求14所示的一种具有无损原位测试功能的设备，其特征在于，所述操作套件包括两套惯性引导系统，所述惯性引导系统用于控制所述细长杆的出料方向和所述拍摄模块的拍摄方向。
19.根据权利要求14所示的一种具有无损原位测试功能的设备，其特征在于，所述无人机飞行器包括陀螺芯片和加速度/磁场芯片，用于检测三轴速率及三轴加速度。
20.根据权利要求14所示的一种具有无损原位测试功能的设备，其特征在于，所述无人机飞行器包括GPS模块，用于获得无人机飞行器的地理位置信息及拍摄时无人机飞行器所处的经纬度。
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2020
- 2020-10-13 CN CN202011092884.XA patent/CN112228289A/zh active Pending
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