CN112761897B - 风电机组叶片监控方法、装置及风力发电机 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种风电机组叶片监控方法、装置及风力发电机，该方法包括：获取风力发电机的目标图像；其中，目标图像中包括叶片与塔筒的相对位置；基于目标图像确定风力发电机的叶片净空距离；基于叶片净空距离对风力发电机的叶片或机舱进行控制，以使叶片净空距离处于预设安全范围内。本发明能够实现对叶片净空距离的可测监控，避免了可能出现的叶片损坏或叶片扫塔事故，提升了风电机组的安全性。

Description

风电机组叶片监控方法、装置及风力发电机

技术领域

本发明涉及风力发电技术领域，尤其是涉及一种风电机组叶片监控方法、装置及风力发电机。

背景技术

叶片净空通常指风电机组运行过程中叶尖部分到塔筒表面的直线距离，当叶片旋转到与塔筒重叠的位置时，此时的距离最小，也称为最小净空。在极端情况下，净空距离太小会引起叶片扫塔情况，破坏叶片结构，严重时可能引起倒塔危险，造成重大的人身财产事故。

风电机组设计过程中，按照风电机组设计标准的安全系数要求设计了叶片静态净空的安全裕量，并进行了大量仿真计算。但是实际运行中，现场环境复杂，尤其在极端风况条件下(如极端风速、风向变化，极端风剪切等)容易出现叶片净空的突然变化，进而影响到风电机组的安全问题。因此，现有的风电机组存在因叶片净空而导致的安全性的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种风电机组叶片监控方法、装置及风力发电机，能够实现对叶片净空距离的可测监控，避免了可能出现的叶片损坏或叶片扫塔等事故，提升了风电机组的安全性。

为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种风电机组叶片监控方法，包括：获取风力发电机的目标图像；其中，所述目标图像中包括叶片与塔筒的相对位置；基于所述目标图像确定所述风力发电机的叶片净空距离；基于所述叶片净空距离对所述风力发电机的叶片或机舱进行控制，以使所述叶片净空距离处于预设安全范围内。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述基于所述目标图像确定所述风力发电机的叶片净空距离的步骤，包括：对所述目标图像进行特征提取，得到所述目标图像中的叶片位置和塔筒位置；基于所述叶片位置与所述塔筒位置的相对位置，确定所述风力发电机的叶片净空距离。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述获取风力发电机的目标图像的步骤，包括：基于图像传感器实时或以预设时间间隔采集所述风力发电机的叶片与塔筒相对位置图像，得到目标图像；其中，所述图像传感器设置于风力发电机的机舱前端底部。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述基于所述叶片净空距离对所述风力发电机的叶片或机舱进行控制，以使所述叶片净空距离处于预设安全范围内的步骤，包括：获取所述风力发电机的运行状态及所述风力发电机所处的环境状态；基于所述运行状态和所述环境状态确定所述风力发电机叶片的最小净空值和危险净空值；基于所述叶片净空距离、所述最小净空值和所述危险净空值对所述风力发电机的叶片或机舱进行控制，以使所述叶片净空距离大于所述最小净空值。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述基于所述运行状态和所述环境状态确定所述风力发电机叶片的最小净空值和危险净空值的步骤，包括：基于所述环境状态确定所述风力发电机叶片的第一净空阈值；其中，所述环境状态包括风速、风向、温度和湿度；基于所述运行状态确定所述风力发电机叶片的第二净空阈值；其中，所述运行状态包括风轮转速、桨距角、风轮位置角和机舱前后加速度；基于所述第一净空阈值和所述第二净空阈值确定最小净空值和危险净空值。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述基于所述第一净空阈值和所述第二净空阈值确定最小净空值和危险净空值的步骤，包括：将所述第一净空阈值和所述第二净空阈值中的最小值作为所述最小净空值；基于所述最小净空值及预设计算算式确定所述危险净空值；其中，所述预设计算算式为：Lt_min＝k*Lt，Lt_min为所述危险净空值，Lt为所述最小净空值，k为常数，0<k<1。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，所述基于所述叶片净空距离、所述最小净空值和所述危险净空值对所述风力发电机的叶片或机舱进行控制，以使所述叶片净空距离大于所述最小净空值的步骤，包括：当所述叶片净空距离大于所述危险净空值，且小于等于所述最小净空值时，控制所述风力发电机的机舱进行旋转以使机组侧向对风，或者，控制叶片桨距角增大至预设角度；当所述叶片净空距离小于等于所述危险净空值时，控制所述风力发电机停机。

第二方面，本发明实施例还提供了一种风电机组叶片监控装置，包括：获取模块，用于获取风力发电机的目标图像；其中，所述目标图像中包括叶片与塔筒的相对位置；确定模块，用于基于所述目标图像确定所述风力发电机的叶片净空距离；控制模块，用于基于所述叶片净空距离对所述风力发电机的叶片或机舱进行控制，以使所述叶片净空距离处于预设安全范围内。

第三方面，本发明实施例提供了一种风力发电机，包括：图像传感器、控制器和风机主体，所述控制器包括处理器和存储装置；所述图像传感器设置于风力发电机的机舱前端底部；所述存储装置上存储有计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器运行时执行如第一方面任一项所述的方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面任一项所述的方法的步骤。

本发明实施例提供了一种风电机组叶片监控方法、装置及风力发电机，通过…(独权的总结)，通过获取包括叶片和塔筒相对位置的目标图像，基于该目标图像确定风力发电机的叶片净空距离，并根据叶片净空距离大小对叶片或机舱采取控制动作，能够使风力发电机的叶片净空距离处于预设安全范围内，实现了对叶片净空距离的可测监控，避免了可能出现的叶片损坏或叶片扫塔事故，提升了风电机组的安全性。

本发明实施例的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本发明实施例的上述技术即可得知。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本发明实施例所提供的一种风电机组叶片监控方法流程图；

图2示出了本发明实施例所提供的一种风力发电机结构示意图；

图3示出了本发明实施例所提供的一种叶片净空距离控制原理图；

图4示出了本发明实施例所提供的一种风电机组叶片监控装置结构示意图。

图标：

21-图像传感器；22-控制器。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

目前大多数风电机组，并没有将叶片净空距离作为实时监测变量，风电机组控制系统对叶片净空值也没有直接进行控制，容易导致叶片损坏或叶片扫塔等事故。考虑到现有的风电机组还存在安全性较低的问题，为改善此问题，本发明实施例提供的一种风电机组叶片监控方法、装置及风力发电机，该技术可应用于提升风电机组的安全性。以下对本发明实施例进行详细介绍。

本实施例提供了一种风电机组叶片监控方法，该方法可以应用于风力发电机的控制器，参见图1所示的风电机组叶片监控方法流程图，该方法主要包括以下步骤S102～步骤S106：

步骤S102，获取风力发电机的目标图像。

上述目标图像中包括叶片与塔筒的相对位置，基于图像传感器获取能够体现叶片与塔筒相对距离的目标图像。为了使目标图像中能够准确体现风力发电机的叶片与塔筒的相对位置，参见如图2所示的风力发电机结构示意图，上述图像传感器21可以设置于风力发电机的机舱底部，风力发电机的机舱内部设置有控制器22，图像传感器21与控制器22通信连接，图像传感器21实时或以预设时间间隔采集风力发电机的叶片与塔筒相对位置图像，得到目标图像，并将目标图像发生至控制器中。

上述图像传感器可以是高精度摄像设备，诸如摄像头，可以高速、连续拍摄叶片与塔筒相对位置影像，通过通讯线方式实时传输到控制器中。上述预设时间间隔可以根据叶片的旋转速度确定，每当叶片旋转到与塔筒重叠的位置时，自动触发图像传感器采集目标图像。

步骤S104，基于目标图像确定风力发电机的叶片净空距离。

上述控制器中内嵌有深度机器学习算法，基于深度机器学习算法对目标图像进行识别，识别得到目标图像中叶片的叶尖部分与塔筒表面的直线距离，得到风力发电机的叶片净空距离。

步骤S106，基于叶片净空距离对风力发电机的叶片或机舱进行控制，以使叶片净空距离处于预设安全范围内。

基于识别得到的叶片净空距离大小对风力发电机的叶片或机舱进行控制，当风电机组的叶片净空距离较小时，通过控制叶片的桨距角增大叶片与塔筒之间的净空距离，或者，还可以通过控制机舱的位置增大叶片与塔筒之间的净空距离。

本实施例提供的上述风电机组叶片监控方法，通过获取包括叶片和塔筒相对位置的目标图像，基于该目标图像确定风力发电机的叶片净空距离，并根据叶片净空距离大小对叶片或机舱采取控制动作，能够使风力发电机的叶片净空距离处于预设安全范围内，实现了对叶片净空距离的可测监控，避免了可能出现的叶片损坏或叶片扫塔事故，提升了风电机组的安全性。

为了准确识别得到叶片净空距离，本实施例提供了基于目标图像确定风力发电机的叶片净空距离的实施方式，具体可参照如下步骤(1)～步骤(2)执行：

步骤(1)：对目标图像进行特征提取，得到目标图像中的叶片位置和塔筒位置。

首先对采集得到的初始影像记录进行数据清洗，得到统一格式的清晰连续图片数据集，并将叶片与塔筒重叠时的图像作为目标图像，然后，基于预设的特征提取算法(诸如Harris算法)对目标图像进行局部特征提取，识别出目标图像中的叶片的叶尖位置及塔筒位置。

步骤(2)：基于叶片位置与塔筒位置的相对位置，确定风力发电机的叶片净空距离。

基于目标图像中的叶片的叶尖位置及塔筒位置，确定叶尖边缘与塔筒边缘之间的垂直像素距离，对图像传感器进行摄像头标定，得到图像传感器的内参和外参，基于图像传感器的内参和外参得到坐标转换矩阵，基于坐标转换矩阵将上述叶尖边缘与塔筒边缘之间的垂直像素距离转换为实际距离，从而得到叶尖边缘与塔筒边缘之间的实际垂直距离，即叶片净空距离。上述叶片净空距离的信号类型可以是负脉冲波，脉冲频率风轮转动频率F_rotor的倍数，诸如，对于3叶片的风力机，净空信号脉冲频率F_c为：F_c＝3*F_rotor。

为了提升风电机组的安全性，本实施例提供了基于叶片净空距离对风力发电机的叶片或机舱进行控制，以使叶片净空距离处于预设安全范围内的实施方式，具体可参照如下步骤1～步骤3执行：

步骤1：获取风力发电机的运行状态及风力发电机所处的环境状态。

实时监测风力发电机的运行状态及风力发电机所在位置的环境状态。上述风力发电机的运行状态包括但不限于风轮转速、发电机转矩、桨距角位置、风轮位置角，机舱前后加速度等。上述环境状态包括但不限于风速、风向、温度、湿度、雨雪等。

步骤2：基于运行状态和环境状态确定风力发电机叶片的最小净空值和危险净空值。

基于环境状态确定风力发电机叶片的第一净空阈值。基于环境状态中的风速、风向、湿度和温度可以确定风力发电机所在环境的空气密度，根据风力发电机所在环境的空气密度可以确定发电机组的推力大小，发电机机组的推力大小可以反映风力发电机的加速度，根据该加速度可以确定风力发电机的环境最小净空阈值Lt_environment，记为第一净空阈值，当上述加速度越大时，为了保证风电机组的安全，上述最小安全净空阈值的设置值越小。

德国船级社(GL)的风电机组设计认证规划规定：风电机组叶尖与塔筒壁的最小距离，在机组运行情况下不得小于30％，在机组顺桨停机状态下不得小于5％。在风力发电机的运行过程中，当叶片净空距离小于上述最小安全净空阈值时，需要采取相应控制措施使叶片净空距离增大至大于上述最小安全净空阈值的范围内。

基于运行状态确定风力发电机叶片的第二净空阈值。基于风力发电机的风轮转速、发电机转矩、桨距角位置和风轮位置角，也可以确定风电机组的推力，相应的，发电机机组的推力大小可以反映风力发电机的加速度，根据该加速度可以确定风力发电机的机组最小净空阈值Lt_turbine，记为第二净空阈值。

基于第一净空阈值和第二净空阈值确定最小净空值和危险净空值。将第一净空阈值和第二净空阈值中的最小值作为最小净空值Lt＝min(Lt_environment，Lt_turbine)；基于最小净空值及预设计算算式确定危险净空值；其中，预设计算算式为：Lt_min＝k*Lt，Lt_min为危险净空值，Lt为最小净空值，k为常数，0<k<1。

最小净空阈值Lt是当前机组运行状态允许的叶片净空下限，正常运行的净空值不应该小于此值。危险净空值Lt_min要小于Lt，若小于此值，表示机组处于非常危险状态。通过对叶片净空距离的监测，能够适当减小机组设计时最小净空安全系数，降低叶片的制造成本。

步骤3：基于叶片净空距离、最小净空值和危险净空值对风力发电机的叶片或机舱进行控制，以使叶片净空距离大于最小净空值。

在风电机组的叶片净空距离处于最小净空值和危险净空值之间时，驱动叶片或机舱等执行机构进行相应的动作，包括变桨控制、转矩控制和偏航控制等综合措施。通过实时监测叶片净空距离，在叶片与塔筒距离太小时，能够及时动作，避免了可能造成的叶片损坏和扫塔事故。

当叶片净空距离大于危险净空值，且小于等于最小净空值时，控制风力发电机的机舱进行旋转以使机组侧向对风，或者，控制叶片桨距角增大至预设角度。当Lt_min<Lc<＝Lt时，实际检测到的叶片净空距离小于正常允许的最小净空值，但未进入危险区间，风力发电机发出预警信号，并通过偏航动作调节机舱位置，使机组侧向对风，或者增大叶片桨距角，减小风轮所受的气动作用力，实现增大叶片与塔筒的净空距离的目标，使机组退出当前区间，进入安全工作区间，即使叶片净空距离大于最小净空值。

当叶片净空距离小于等于危险净空值时，控制风力发电机停机。当Lc<＝Lt_min时，实测净空值小于危险的净空值下限，机组处于危险区间，控制风力发电机采取快速停机动作，使风电机组尽快脱离危险状态。

本实施例提供的上述风电机组叶片监控方法，基于机器学习算法实现了叶片与塔筒净空距离的快速可靠监测，能够对可能出现的净空过小故障进行预警，并采取相关控制动作，降低了叶片根部等关键部件的极限载荷，同时，在净空可监测的情况下，叶片设计可以适当增加柔性，降低了叶片的疲劳载荷。

在前述实施例的基础上，本实施例提供了一种应用前述风电机组叶片监控方法对叶片净空距离进行监测并控制的示例，具体可参照如下步骤1)～步骤5)执行：

步骤1)：基于靠近轮毂的机舱位置安装的高速摄像装置，实时拍摄叶片与塔筒相对位置影像。

步骤2)：将拍摄到的图片/视频数据传输给处理单元，经过智能图像识别算法处理，转化为净空测量值Lc。

参见如图3所示的叶片净空距离控制原理图，处理单元中存储有智能机器学习算法，可以用于对图像进行识别，获取摄像装置采集到的净空监测图像数据，对净空监测图像数据进行图像识别，得到净空测量值Lc，将净空测量值Lc以负脉冲波的信号形式发送至控制系统(也可以称为控制器)中。

步骤3)：控制系统根据实测的环境数据和机组运行数据等，计算当前运行状态的最小净空阈值Lt和危险净空阈值Lt_min。

如图3所示，控制系统根据风电机组运行数据(包括但不限于风轮转速、发电机转矩、桨距角位置、风轮位置角，机舱前后加速度等)和现场环境数据(包括但不限于风速、风向、温度、湿度、雨雪等)进行阈值计算，确定最小净空阈值Lt和危险净空阈值Lt_min。

步骤4)：比较Lc与Lt、Lc与Lt_min的大小，并采取相应控制措施。

控制系统比较Lc与Lt、Lc与Lt_min的大小，Lt和Lt_min将净空范围划分为三个区间，根据Lc在三个区间的位置，进入相应的控制流程。

a)若Lc>Lt，实测净空值位于允许工作区间，机组处于正常状态，不启用相关净空控制程序。

b)若Lt_min<Lc<＝Lt，实测净空值比正常允许值小，但未进入危险区间，此时机组发出预警信号，控制系统采取相应净空控制措施，通过偏航动作调节机舱位置，使机组侧向对风；或者增大叶片桨距角，减小风轮所受的气动作用力，实现增大叶片与塔筒的净空距离的目标，使机组退出当前区间，进入安全工作区间。

c)若Lc<＝Lt_min，此时实测净空值小于危险的净空值下限，机组处于危险区间，控制系统采取快速停机动作，使机组尽快脱离危险状态。

步骤5)：将控制需求指令下发到执行机构，控制风电机组采取相应的动作，改变叶片净空值。

驱动执行机构进行相应的动作，是净空监测与控制系统的具体实现部分，包括变桨控制、转矩控制和偏航控制等综合措施，以改变叶片受力，增大叶片净空距离。

本实施例提供的上述风电机组叶片监控方法，可以作为兆瓦级大风轮柔性叶片风电机组降载减成本的有效手段，基于安装在机舱位置的净空监测设备，实现了叶片与塔筒净空距离的快速可靠测量，结合叶片净空距离的监测与控制双重功能，保证了机组净空的可知和可控。

对应于上述实施例所提供的风电机组叶片监控方法，本发明实施例提供了一种风电机组叶片监控装置，参见图4所示的一种风电机组叶片监控装置结构示意图，该装置包括以下模块：

获取模块41，用于获取风力发电机的目标图像；其中，目标图像中包括叶片与塔筒的相对位置。

确定模块42，用于基于目标图像确定风力发电机的叶片净空距离。

控制模块43，用于基于叶片净空距离对风力发电机的叶片或机舱进行控制，以使叶片净空距离处于预设安全范围内。

本实施例提供的上述风电机组叶片监控方法，通过获取包括叶片和塔筒相对位置的目标图像，基于该目标图像确定风力发电机的叶片净空距离，并根据叶片净空距离大小对叶片或机舱采取控制动作，能够使风力发电机的叶片净空距离处于预设安全范围内，实现了对叶片净空距离的可测监控，避免了可能出现的叶片损坏或叶片扫塔事故，提升了风电机组的安全性。

在一种具体的实施方式中，上述获取模块41，进一步用于基于图像传感器实时或以预设时间间隔采集风力发电机的叶片与塔筒相对位置图像，得到目标图像；其中，图像传感器设置于风力发电机的机舱前端底部。

在一种具体的实施方式中，上述确定模块42，进一步用于对目标图像进行特征提取，得到目标图像中的叶片位置和塔筒位置；基于叶片位置与塔筒位置的相对位置，确定风力发电机的叶片净空距离。

在一种具体的实施方式中，上述控制模块43，进一步用于获取风力发电机的运行状态及风力发电机所处的环境状态；基于运行状态和环境状态确定风力发电机叶片的最小净空值和危险净空值；基于叶片净空距离、最小净空值和危险净空值对风力发电机的叶片或机舱进行控制，以使叶片净空距离大于最小净空值。

在一种具体的实施方式中，上述控制模块43，进一步用于基于环境状态确定风力发电机叶片的第一净空阈值；其中，环境状态包括风速、风向、温度和湿度；基于运行状态确定风力发电机叶片的第二净空阈值；其中，运行状态包括风轮转速、桨距角、风轮位置角和机舱前后加速度；基于第一净空阈值和第二净空阈值确定最小净空值和危险净空值。

在一种具体的实施方式中，上述控制模块43，进一步用于将第一净空阈值和第二净空阈值中的最小值作为最小净空值；基于最小净空值及预设计算算式确定危险净空值；其中，预设计算算式为：Lt_min＝k*Lt，Lt_min为危险净空值，Lt为最小净空值，k为常数，0<k<1。

在一种具体的实施方式中，上述控制模块43，进一步用于在叶片净空距离大于危险净空值，且小于等于最小净空值时，控制风力发电机的机舱进行旋转以使机组侧向对风，或者，控制叶片桨距角增大至预设角度；当叶片净空距离小于等于危险净空值时，控制风力发电机停机。

本实施例提供的上述风电机组叶片监控装置，基于机器学习算法实现了叶片与塔筒净空距离的快速可靠监测，能够对可能出现的净空过小故障进行预警，并采取相关控制动作，降低了叶片根部等关键部件的极限载荷，同时，在净空可监测的情况下，叶片设计可以适当增加柔性，降低了叶片的疲劳载荷。

本实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。

本发明实施例提供了一种风力发电机，包括：图像传感器、控制器和风机主体，控制器包括处理器和存储装置；图像传感器设置于风力发电机的机舱前端底部；图像传感器用于采集风力发电机的目标图像；其中，目标图像中包括叶片与塔筒的相对位置。所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例提供的方法的步骤。

本发明实施例提供了一种计算机可读介质，其中，所述计算机可读介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，所述计算机可执行指令促使所述处理器实现上述实施例所述的方法。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统具体工作过程，可以参考前述实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本发明实施例所提供的风电机组叶片监控方法、装置及风力发电机的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种风电机组叶片监控方法，其特征在于，包括：

获取风力发电机的目标图像；其中，所述目标图像中包括叶片与塔筒的相对位置；

基于所述目标图像确定所述风力发电机的叶片净空距离；

基于所述叶片净空距离对所述风力发电机的叶片或机舱进行控制，以使所述叶片净空距离处于预设安全范围内，该步骤包括：获取所述风力发电机的运行状态及所述风力发电机所处的环境状态；基于所述运行状态和所述环境状态确定所述风力发电机叶片的最小净空值和危险净空值；基于所述叶片净空距离、所述最小净空值和所述危险净空值对所述风力发电机的叶片或机舱进行控制，以使所述叶片净空距离大于所述最小净空值；

所述基于所述运行状态和所述环境状态确定所述风力发电机叶片的最小净空值和危险净空值的步骤，包括：基于所述环境状态确定所述风力发电机叶片的第一净空阈值，其中，所述环境状态包括风速、风向、温度和湿度；基于所述运行状态确定所述风力发电机叶片的第二净空阈值，其中，所述运行状态包括风轮转速、桨距角、风轮位置角和机舱前后加速度；基于所述第一净空阈值和所述第二净空阈值确定最小净空值和危险净空值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标图像确定所述风力发电机的叶片净空距离的步骤，包括：

对所述目标图像进行特征提取，得到所述目标图像中的叶片位置和塔筒位置；

基于所述叶片位置与所述塔筒位置的相对位置，确定所述风力发电机的叶片净空距离。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取风力发电机的目标图像的步骤，包括：

基于图像传感器实时或以预设时间间隔采集所述风力发电机的叶片与塔筒相对位置图像，得到目标图像；其中，所述图像传感器设置于风力发电机的机舱前端底部。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一净空阈值和所述第二净空阈值确定最小净空值和危险净空值的步骤，包括：

将所述第一净空阈值和所述第二净空阈值中的最小值作为所述最小净空值；

基于所述最小净空值及预设计算算式确定所述危险净空值；其中，所述预设计算算式为：Lt_min＝k*Lt，Lt_min为所述危险净空值，Lt为所述最小净空值，k为常数，0<k<1。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述叶片净空距离、所述最小净空值和所述危险净空值对所述风力发电机的叶片或机舱进行控制，以使所述叶片净空距离大于所述最小净空值的步骤，包括：

当所述叶片净空距离大于所述危险净空值，且小于等于所述最小净空值时，控制所述风力发电机的机舱进行旋转以使机组侧向对风，或者，控制叶片桨距角增大至预设角度；

当所述叶片净空距离小于等于所述危险净空值时，控制所述风力发电机停机。

6.一种风电机组叶片监控装置，其特征在于，应用于权利要求1-5任一项所述的风电机组叶片监控方法，所述风电机组叶片监控装置包括：

获取模块，用于获取风力发电机的目标图像；其中，所述目标图像中包括叶片与塔筒的相对位置；

确定模块，用于基于所述目标图像确定所述风力发电机的叶片净空距离；

控制模块，用于基于所述叶片净空距离对所述风力发电机的叶片或机舱进行控制，以使所述叶片净空距离处于预设安全范围内；

所述控制模块，进一步用于获取所述风力发电机的运行状态及所述风力发电机所处的环境状态；基于所述运行状态和所述环境状态确定所述风力发电机叶片的最小净空值和危险净空值；基于所述叶片净空距离、所述最小净空值和所述危险净空值对所述风力发电机的叶片或机舱进行控制，以使所述叶片净空距离大于所述最小净空值；

所述基于所述运行状态和所述环境状态确定所述风力发电机叶片的最小净空值和危险净空值的步骤，包括：基于所述环境状态确定所述风力发电机叶片的第一净空阈值，其中，所述环境状态包括风速、风向、温度和湿度；基于所述运行状态确定所述风力发电机叶片的第二净空阈值，其中，所述运行状态包括风轮转速、桨距角、风轮位置角和机舱前后加速度；基于所述第一净空阈值和所述第二净空阈值确定最小净空值和危险净空值。

7.一种风力发电机，其特征在于，包括：图像传感器、控制器和风机主体，所述控制器包括处理器和存储装置；所述图像传感器设置于风力发电机的机舱前端底部；

所述存储装置上存储有计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器运行时执行如权利要求1至5任一项所述的方法。

8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行上述权利要求1至5任一项所述的方法的步骤。

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