CN113153658B - 激光和视频融合的叶片净空监测系统、方法、设备及介质 - Google Patents
激光和视频融合的叶片净空监测系统、方法、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113153658B CN113153658B CN202110639245.9A CN202110639245A CN113153658B CN 113153658 B CN113153658 B CN 113153658B CN 202110639245 A CN202110639245 A CN 202110639245A CN 113153658 B CN113153658 B CN 113153658B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- laser
- video
- blade
- clearance
- confidence
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 53
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 51
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 27
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims abstract description 26
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 16
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 15
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 13
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 5
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 abstract description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 abstract description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 abstract 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 3
- 238000010408 sweeping Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000008264 cloud Substances 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000011900 installation process Methods 0.000 description 1
- 239000003595 mist Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- F03D—WIND MOTORS
- F03D17/00—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Sustainable Development (AREA)
- Sustainable Energy (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明公开了一种激光和视频融合的叶片净空监测系统、方法、设备及介质，属于人工智能和先进传感技术应用于风电领域。将激光雷达测试和视频净空监测相结合，通过使用激光测距技术提高夜晚状态下叶片净空测量的准确性，提升了净空工况监测的完整性；通过激光和视频净空两种途径所采集的净空值进行了净空测量，通过融合算法实现结果的校验；通过激光和视频的融合能够监测各种工况下的风电机组叶片净空值，基本没有失效盲区，解决了视频算法在夜晚及微光条件下测量不清晰的问题，能够为风机运行提供更多的保障。
Description
技术领域
本发明属于人工智能和先进传感技术应用于风电领域，涉及一种激光和视频融合的叶片净空监测系统、方法、设备及介质。
背景技术
激光雷达测距基本原理：测距原理基本可以归结为测量光往返目标所需要时间，然后通过光速c＝299792458m/s和大气折射系数n计算出距离D。同其他波段的雷达相比，激光雷达导引头具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点。与红外、电视等导引头相比，激光雷达方向性好，测量精度，具有全天候(大雨天除外)全天时的特点。
塔架净空视频监控基本原理是通过相机将拍摄到的视频经过图像计算将塔筒和叶片之间的像素距离转换成实际距离的过程。
将激光测试塔架净空与视频测试塔架净空进行比较，结果如表1所示。
表1.激光测试塔架净空与视频测试塔架净空的性能比较
由表1可知，激光测试塔架净空与视频测试塔架净空各有缺点，激光测试塔架净空法测试精确度不高，但是能够用于光线黑暗的环境中，视频测试塔架净空法测试精度高但是对使用环境要求苛刻，且使用寿命较低。因此，亟需发展一种能够在光照强度较低的环境中适用的叶片净空监测技术。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术中，激光测试塔架净空法测试精确度不高，视频测试塔架净空法对使用环境要求苛刻且使用寿命较低的缺点，提供一种激光和视频融合的叶片净空监测系统、方法、设备及介质。
为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：
一种激光和视频融合的叶片净空监测系统，包括：
激光雷达扫描模块，获取叶片的运行数据，运行数据包括叶片的距离、运行速度和叶片上扫描点的角度；基于叶片的运行数据，确定净空结果的激光净空置信度，计算得到叶片的激光净空值；
视频净空测试模块，用于获取叶片运行的一组扫描点，根据扫描点的离散度通过融合算法确定净空结果的视频净空置信度，并计算出叶片的视频净空值；
判断决策模块，分别与激光雷达扫描模块和视频净空测试模块相交互，基于激光雷达扫描模块和视频净空测试模块中净空结果的置信度和净空值，获取最终的叶片净空值。
优选地，激光雷达扫描模块中净空结果的激光置信度的具体获取过程为：
基于叶片的运行数据，首先通过融合算法确定运行数据的置信度，获取叶片运行的激光坐标系，再根据激光坐标系确定净空结果的激光净空置信度。
优选地，激光雷达扫描模块包括第一数据处理单元，用于对叶片的运行数据进行处理，并基于预先设置的叶片运行速度阈值、激光净空值阈值、激光扫描数量限定、激光数据标准差限定和激光坐标系限定，确定净空值的激光净空置信度；
视频净空测试模块中包括第二数据处理单元，基于预先设置的视频净空值阈值、视频扫描数量限定和视频数据标准差限定，确定净空值的视频净空置信度。
一种激光和视频融合的叶片净空监测方法，包括如下步骤：
基于激光雷达扫描获取叶片的运行数据；运行数据包括叶片的距离、运行速度和叶片上扫描点的角度；基于叶片的运行数据，确定净空结果的激光净空置信度，计算得到叶片的激光净空值；
基于视频净空监测获取叶片运行的一组扫描点，根据扫描点的离散度通过融合算法确定净空结果的视频净空置信度，并计算出叶片的视频净空值；
基于激光净空置信度、激光净空值、视频净空置信度和视频净空值，计算得到最终的叶片净空值。
优选地，激光净空置信度的确定过程具体为：
通过激光雷达扫描获取一组叶片运行数据，基于融合算法确定运行数据的置信度，得到叶片的激光坐标系，基于叶片的激光坐标系确定净空结果的激光净空置信度。
优选地，最终的叶片净空值的具体计算过程为：
最终的叶片净空值＝(激光净空值*激光置信度+视频净空值*视频置信度)/(激光置信度+视频置信度)。
优选地，激光净空置信度是基于预先设置的叶片运行速度阈值、激光净空值阈值、激光扫描数量限定、激光数据标准差限定和激光坐标系限定确定的；
叶片运行速度阈值为0～150帧/秒，激光雷达扫描得到的叶片运行速度为0～150，则置信度为1；
激光净空值阈值为-5～100，激光雷达扫描得到的净空值为-5～100，则置信度为1；
激光扫描数量限定具体为：在一次叶片扫描过程中返回数据小于3组，则置信度为0；
激光数据标准差限定具体为：一次叶片扫描过程中各组数据标准差大于1米，则置信度为0；各组数据标准差为0～1米，则置信度线性分布；
激光坐标系限定具体为：坐标系中计算出的叶片运行角度值为-5°～5°，则置信度为1。
优选地，视频净空置信度是基于预先设置的视频净空值阈值、视频扫描数量限定、视频数据标准差限定确定的；
视频净空值阈值为-5～100，视频净空监测得到的净空值为-5～100，则置信度为1；
视频标准差限定具体为：一次叶片扫描过程中各图像中根据扫描点计算出来的直线拟合斜率值和理想斜率值的角度偏差为-5°～5°，则置信度为1；
视频扫描数量限定具体为：一次叶片扫描过程中获取的叶尖的数量小于5组，则置信度为0。
一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并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所述激光和视频融合的叶片净空监测方法的步骤。
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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述激光和视频融合的叶片净空监测方法的步骤。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明公开了一种激光和视频融合的叶片净空监测系统，将激光雷达测试和视频净空监测相结合，通过使用激光测距技术提高夜晚状态下叶片净空测量的准确性，提升了净空工况监测的完整性；独创的通过激光和视频净空监测的融合算法，通过激光和视频净空两种途径所采集的净空值进行了净空测量，通过融合算法实现结果的校验；通过激光和视频的融合能够监测各种工况下的风电机组叶片净空值，基本没有失效盲区，解决了视频算法在夜晚及微光条件下测量不清晰的问题；通过激光和视频的通过融合算法能够提高整体监测的精度；通过激光和视频的融合算法能够给出更多的监测结果资料，净空值和视频融合，能够为风机运行提供更多的保障。
本发明还公开了一种激光和视频融合的叶片净空监测方法，塔架净空视频监控基本原理是通过相机将拍摄到的视频经过图像计算将塔筒和叶片之间的像素距离转换成实际距离的过程，本发明方法通过融合视频测量和激光测量两种技术，解决了单一的净空测量方案由于各个技术路线的局限性导致两种方法均存在一定的使用场景问题。而本发明方法通过融合视频测量和激光测量两种技术，有效的提高了对净空工况监测的完整性，增加夜晚状态的净空识别精度，提升效果可信度，增加了净空监控的精度，同时也扩大了净空监控的适用范围。
附图说明
图1为激光和相机的安装示意图；
图2为激光雷达测试示意图；
图3为本发明风电机组塔筒寿命预测系统的示意图；
图4为本发明一示例性实施例示出的一种电子终端设备的结构图。
其中：1-激光雷达；2-相机；3-塔筒；4-叶片；21-存储器，22-处理器，23-接口，24-通信组件，25-电子终端设备。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
下面结合附图对本发明做进一步详细描述：
实施例1
如图1所示，安装激光雷达和监测相机，激光雷达安装在机舱左后方，监测一定的扫描区域，如果有叶片扫过则将叶片的距离、运行速度、扫描到的点的角度返回(S，V，R)，经过坐标变化可以将叶片扫过塔筒的轨迹抽象成俯视图中的直线L1，经过塔筒外缘的并和L1平行的直线L2与L1之间的距离就是塔筒的净空值。激光计算净空的算法中坐标系的原点o是激光安装的中心点，X轴正向左，Y轴正向下。整体抽象图形如图2所示。用视频监控测试净空和激光测试净空值类似首先将叶片扫过塔筒的轨迹抽象成一条直线下图(L1，L2，L3)，然后找到平行于塔筒叶片轨迹的直线且经过塔筒前缘的直线L0，Ln到L0的距离就是该次测量的塔架净空值。视频的坐标原点在图形的左上角，X轴向右，Y轴向左。视频的测试模型是通过图像计算之后返回一条直线y＝kx+b。
如图3所示，激光雷达扫描模块，获取叶片的运行数据，运行数据包括叶片的距离、运行速度和叶片上扫描点的角度；基于叶片的运行数据，确定净空结果的激光净空置信度，计算得到叶片的激光净空值；
视频净空测试模块，用于获取叶片运行的一组扫描点，根据扫描点的离散度通过融合算法确定净空结果的视频净空置信度，并计算出叶片的视频净空值；
判断决策模块，分别与激光雷达扫描模块和视频净空测试模块相交互，基于激光雷达扫描模块和视频净空测试模块中净空结果的置信度和净空值，获取最终的叶片净空值。
激光雷达扫描模块中净空结果的激光置信度的具体获取过程为：基于叶片的运行数据，首先通过融合算法确定运行数据的置信度，获取叶片运行的激光坐标系，再根据激光坐标系确定净空结果的激光净空置信度。
激光雷达扫描模块包括第一数据处理单元，用于对叶片的运行数据进行处理，并基于预先设置的叶片运行速度阈值、激光净空值阈值、激光扫描数量限定、激光数据标准差限定和激光坐标系限定，确定净空值的激光净空置信度；
视频净空测试模块中包括第二数据处理单元，基于预先设置的视频净空值阈值、视频扫描数量限定和视频数据标准差限定，确定净空值的视频净空置信度。
实施例2
一种激光和视频融合的叶片净空监测方法，包括如下步骤：
基于激光雷达扫描获取叶片的运行数据；运行数据包括叶片的距离、运行速度和叶片上扫描点的角度；基于叶片的运行数据，确定净空结果的激光净空置信度，计算得到叶片的激光净空值；
基于视频净空监测获取叶片运行的一组扫描点，根据扫描点的离散度通过融合算法确定净空结果的视频净空置信度，并计算出叶片的视频净空值；
基于激光净空置信度、激光净空值、视频净空置信度和视频净空值，计算得到最终的叶片净空值。
激光净空置信度的确定过程具体为：通过激光雷达扫描获取一组叶片运行数据，基于融合算法确定运行数据的置信度，得到叶片的激光坐标系，基于叶片的激光坐标系确定净空结果的激光净空置信度。
实施例3
一种激光和视频融合的叶片净空监测方法，包括如下步骤：
步骤1)激光雷达首先获得一组(距离、速度、角度)；
步骤2)融合算法根据(距离、速度、角度)确定数据置信度；
步骤3)融合算法根据(距离、速度、角度)计算激光坐标系中的k1，b1；
步骤4)根据k1值再次确认净空结果的置信度；
步骤5)根据k1，b1和计算出净空值；
步骤6)视频净空监测系统获取一组扫描点；
步骤7)根据叶片的扫描点的离散度计算净空的置信度；
步骤8)根据视频净空的扫描点计算视频净空坐标系中的k2，b2；
步骤9)根据k2值再次确认净空结果的置信度；
步骤10)根据k2和b2计算出净空值；
步骤11)融合算法比较激光雷达数值的可信度和净空算法的可信度，获取可信度高的值作为最终的净空结果。
其中，
影响激光可信度的因素包括：1)大雪，大雨天激光雷达失效；2)安装位置移动造成扫描叶片失效。
计算激光雷达可信度的算法具体包括：
1)阈值限定：正常的净空值应该在(-5，100)如果数值不在范围内就说明数值可信度为0，叶片运行速度值(0，150)如果超过这个范围置信度为0。
2)扫描数量限定：如果在一次叶片扫描过程中返回数据小于3组则认为置信度为0。
3)标准差限定：如果一次叶片扫描过程中各组数据标准差大于1米则认为置信度为0。0～1米置信度线性分布。
4)如果毫米坐标系中计算出的k值在(-5度，5度)之外则认为置信度为0，在-5度～5度之间置信度为1。
影响视频净空置信度的因素包括：1)光线亮度；2)雾、云、尘的影响。
计算视频净空置信度的算法具体为：
1)阈值限定：正常的净空值应该在(-5，100)如果数值不在范围内就说明数值可信度为0。
2)扫描数量限定：如果在一次叶片扫描过程中获取的叶尖的数量小于5组则认为置信度为0。
3)标准差限定：如果一次叶片扫描过程中各图像中根据扫描点计算出来的直线拟合K值和理想K值的角度偏差在-5度到5度，如果超出这个偏差则置信度为0，在-5度～5度之间置信度为1。
最终的净空值算法，净空值＝(激光净空值*激光置信度+视频净空值*视频置信度)/(激光置信度+视频置信度)
需要说明的是，装置的安装过程中，需要注意：
激光雷达，激光雷达的测距原理基本可以归结为测量光往返目标所需要时间，然后通过光速c＝299792458m/s和大气折射系数n计算出距离D，因此安装位置必须要和被测物体尽量垂直。
监测相机，相机是通过计算两个物体之间的像素来进行计算，因此安装位置和叶片塔筒越平行越好。
运用本发明系统进行实际风电机组的净空值检测，检测结果如表1所示。测试机型为GW115-2.0MW，叶片长度为56米。
表1.激光和视频融合的叶片净空监测在具体应用中的试验结果
由表1的结果可知，当视频净空置信度为1，而激光净空置信度为0时，系统采信视频净空测量距离，当时视频净空置信度为0，而激光净空置信度为1时，系统采信激光净空测量距离。当两者置信度均为1时，系统将两者测量均值作为结果输出。
实施例4
本发明方法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，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读存储介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。其中，所述计算机存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或数据存储设备，包括但不限于磁性存储器(例如软盘、硬盘、磁带、磁光盘(MO)等)、光学存储器(例如CD、DVD、BD、HVD等)、以及半导体存储器(例如ROM、EPROM、EEPROM、非易失性存储器(NANDFLASH)、固态硬盘(SSD))等。
实施例5
在示例性实施例中，还提供一种电子终端设备25，如图4所示，包括存储器21、处理器22以及存储在所述存储器21中并可在所述处理器22上运行的计算机程序，所述处理器22执行所述计算机程序时实现本发明方法的步骤。处理器可能是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通信组件24用于该电子终端设备25与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信(NearFieldCommunication，简称NFC)，2G、3G、4G或5G，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件24可以包括：Wi-Fi模块，蓝牙模块，NFC模块。
以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种激光和视频融合的叶片净空监测系统，其特征在于，包括：
激光雷达扫描模块，获取叶片的运行数据，运行数据包括叶片的距离、运行速度和叶片上扫描点的角度；基于叶片的运行数据，确定净空结果的激光净空置信度，计算得到叶片的激光净空值；
视频净空测试模块，用于获取叶片运行的一组扫描点，根据扫描点的离散度通过融合算法确定净空结果的视频净空置信度，并计算出叶片的视频净空值；
判断决策模块，分别与激光雷达扫描模块和视频净空测试模块相交互，基于激光雷达扫描模块和视频净空测试模块中净空结果的置信度和净空值，获取最终的叶片净空值；最终的叶片净空值的具体计算过程为：最终的叶片净空值=（激光净空值 * 激光置信度+ 视频净空值 *视频置信度）/（激光置信度 +视频置信度）；
激光雷达扫描模块中净空结果的激光置信度的具体获取过程为：
基于叶片的运行数据，首先通过融合算法确定运行数据的置信度，获取叶片运行的激光坐标系，再根据激光坐标系确定净空结果的激光净空置信度；
激光雷达扫描模块包括第一数据处理单元，用于对叶片的运行数据进行处理，并基于预先设置的叶片运行速度阈值、激光净空值阈值、激光扫描数量限定、激光数据标准差限定和激光坐标系限定，确定净空值的激光净空置信度；
视频净空测试模块中包括第二数据处理单元，基于预先设置的视频净空值阈值、视频扫描数量限定和视频数据标准差限定，确定净空值的视频净空置信。
2.一种激光和视频融合的叶片净空监测方法，其特征在于，采用权利要求1中所述的激光和视频融合的叶片净空监测系统，包括如下步骤：
基于激光雷达扫描获取叶片的运行数据；运行数据包括叶片的距离、运行速度和叶片上扫描点的角度；基于叶片的运行数据，确定净空结果的激光净空置信度，计算得到叶片的激光净空值；
基于视频净空监测获取叶片运行的一组扫描点，根据扫描点的离散度通过融合算法确定净空结果的视频净空置信度，并计算出叶片的视频净空值；
基于激光净空置信度、激光净空值、视频净空置信度和视频净空值，计算得到最终的叶片净空值。
3.根据权利要求2所述的激光和视频融合的叶片净空监测方法，其特征在于，激光净空置信度的确定过程具体为：
通过激光雷达扫描获取一组叶片运行数据，基于融合算法确定运行数据的置信度，得到叶片的激光坐标系，基于叶片的激光坐标系确定净空结果的激光净空置信度。
4.根据权利要求2所述的激光和视频融合的叶片净空监测方法，其特征在于，最终的叶片净空值的具体计算过程为：
最终的叶片净空值=（激光净空值 * 激光置信度+ 视频净空值 *视频置信度）/（激光置信度 +视频置信度）。
5.根据权利要求2所述的激光和视频融合的叶片净空监测方法，其特征在于，激光净空置信度是基于预先设置的叶片运行速度阈值、激光净空值阈值、激光扫描数量限定、激光数据标准差限定和激光坐标系限定确定的；
叶片运行速度阈值为0~150帧/秒，激光雷达扫描得到的叶片运行速度为0~150，则置信度为1；
激光净空值阈值为-5~100，激光雷达扫描得到的净空值为-5~100，则置信度为1；
激光扫描数量限定具体为：在一次叶片扫描过程中返回数据小于3组，则置信度为0；
激光数据标准差限定具体为：一次叶片扫描过程中各组数据标准差大于1米，则置信度为0；各组数据标准差为0~1米，则置信度线性分布；
激光坐标系限定具体为：坐标系中计算出的叶片运行角度值为-5°~5°，则置信度为1。
6.根据权利要求2所述的激光和视频融合的叶片净空监测方法，其特征在于，视频净空置信度是基于预先设置的视频净空值阈值、视频扫描数量限定、视频数据标准差限定确定的；
视频净空值阈值为-5~100，视频净空监测得到的净空值为-5~100，则置信度为1；
视频标准差限定具体为：一次叶片扫描过程中各图像中根据扫描点计算出来的直线拟合斜率值和理想斜率值的角度偏差为-5°~5°，则置信度为1；
视频扫描数量限定具体为：一次叶片扫描过程中获取的叶尖的数量小于5组，则置信度为0。
7.一种电子终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求2至6任一项所述方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求2至6任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110639245.9A CN113153658B (zh) | 2021-06-08 | 2021-06-08 | 激光和视频融合的叶片净空监测系统、方法、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110639245.9A CN113153658B (zh) | 2021-06-08 | 2021-06-08 | 激光和视频融合的叶片净空监测系统、方法、设备及介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113153658A CN113153658A (zh) | 2021-07-23 |
| CN113153658B true CN113153658B (zh) | 2024-05-24 |
Family
ID=76875815
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110639245.9A Active CN113153658B (zh) | 2021-06-08 | 2021-06-08 | 激光和视频融合的叶片净空监测系统、方法、设备及介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113153658B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115199483B (zh) * | 2022-07-11 | 2023-11-10 | 南京牧镭激光科技股份有限公司 | 一种基于激光净空雷达的健康状态监测方法 |
| CN115856858B (zh) * | 2023-02-21 | 2023-06-20 | 湖南联智监测科技有限公司 | 一种基于雷达的风机叶片净空距离计算方法 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109559354A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-04-02 | 北京金风科创风电设备有限公司 | 测量塔架净空的方法、双目系统的标定方法以及装置 |
| CN109958583A (zh) * | 2017-12-22 | 2019-07-02 | 北京金风科创风电设备有限公司 | 一种测量风力发电机组的塔架净空的方法和设备 |
| CN111336073A (zh) * | 2020-03-04 | 2020-06-26 | 南京航空航天大学 | 一种风力发电机塔架净空视觉监测装置及方法 |
| CN111637024A (zh) * | 2020-05-25 | 2020-09-08 | 明阳智慧能源集团股份公司 | 一种风力发电机组的叶片防扫塔监测装置 |
| CN111911364A (zh) * | 2020-09-11 | 2020-11-10 | 上海电气风电集团股份有限公司 | 叶尖塔筒净空监测方法 |
| CN111963385A (zh) * | 2020-08-17 | 2020-11-20 | 上海电气风电集团股份有限公司 | 风力发电机组叶片净空的监测装置及方法及风力发电机组 |
| CN112267980A (zh) * | 2020-10-26 | 2021-01-26 | 无锡风电设计研究院有限公司 | 风力发电机组的叶片净空监测系统和方法 |
| CN212535940U (zh) * | 2020-05-25 | 2021-02-12 | 明阳智慧能源集团股份公司 | 一种风力发电机组的叶片防扫塔监测装置 |
| CN112901426A (zh) * | 2021-02-26 | 2021-06-04 | 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 | 风电机组叶片净空监测装置、方法、系统、设备及介质 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20180283352A1 (en) * | 2017-03-31 | 2018-10-04 | General Electric Company | Method for Preventing Wind Turbine Rotor Blade Tower Strikes |
| CN111255637B (zh) * | 2018-11-30 | 2024-06-21 | 北京金风科创风电设备有限公司 | 塔架净空实时监测系统及其方法 |
-
2021
- 2021-06-08 CN CN202110639245.9A patent/CN113153658B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109958583A (zh) * | 2017-12-22 | 2019-07-02 | 北京金风科创风电设备有限公司 | 一种测量风力发电机组的塔架净空的方法和设备 |
| CN109559354A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-04-02 | 北京金风科创风电设备有限公司 | 测量塔架净空的方法、双目系统的标定方法以及装置 |
| CN111336073A (zh) * | 2020-03-04 | 2020-06-26 | 南京航空航天大学 | 一种风力发电机塔架净空视觉监测装置及方法 |
| CN111637024A (zh) * | 2020-05-25 | 2020-09-08 | 明阳智慧能源集团股份公司 | 一种风力发电机组的叶片防扫塔监测装置 |
| CN212535940U (zh) * | 2020-05-25 | 2021-02-12 | 明阳智慧能源集团股份公司 | 一种风力发电机组的叶片防扫塔监测装置 |
| CN111963385A (zh) * | 2020-08-17 | 2020-11-20 | 上海电气风电集团股份有限公司 | 风力发电机组叶片净空的监测装置及方法及风力发电机组 |
| CN111911364A (zh) * | 2020-09-11 | 2020-11-10 | 上海电气风电集团股份有限公司 | 叶尖塔筒净空监测方法 |
| CN112267980A (zh) * | 2020-10-26 | 2021-01-26 | 无锡风电设计研究院有限公司 | 风力发电机组的叶片净空监测系统和方法 |
| CN112901426A (zh) * | 2021-02-26 | 2021-06-04 | 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 | 风电机组叶片净空监测装置、方法、系统、设备及介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113153658A (zh) | 2021-07-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113153658B (zh) | 激光和视频融合的叶片净空监测系统、方法、设备及介质 | |
| CN112926218B (zh) | 净空距离的获取方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN112513679B (zh) | 一种目标识别的方法和装置 | |
| CN109471098B (zh) | 利用fod雷达相位相干性信息的机场跑道异物检测方法 | |
| US9329266B2 (en) | Weather radar apparatus, observation sequence generation method, and observation sequence generation program | |
| CN104122560B (zh) | 一种输电线路广域冰情监测方法 | |
| CN103809175A (zh) | 隐身飞机散射特性现场快速评估系统 | |
| CN113970734A (zh) | 路侧多线激光雷达降雪噪点去除方法、装置及设备 | |
| CN115755097A (zh) | 天气情况检测方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN109541604B (zh) | 一种毫米波天气雷达探测方法、装置及系统 | |
| CN113534110B (zh) | 一种多激光雷达系统静态标定方法 | |
| CN110780292A (zh) | 一种机载飞机颠簸探测仪及其方法 | |
| CN113586356B (zh) | 风力发电机组的净空监测系统和方法 | |
| CN114690157A (zh) | 激光雷达反射率的自动标定方法、目标检测方法以及装置 | |
| CN111323771A (zh) | 基于固定距离的毫米波雷达与视频数据融合方法 | |
| CN113217298B (zh) | 一种多传感融合的风力发电机塔架净空监测雷达装置及方法 | |
| CN116136590A (zh) | 一种标定多普勒激光雷达焦距的方法、装置及存储介质 | |
| KR102032481B1 (ko) | 지형 에코를 이용한 레이더 시스템 진단 장치 및 방법 | |
| CN116125488A (zh) | 目标追踪方法、信号融合方法、装置、终端和存储介质 | |
| CN113250914A (zh) | 一种机舱塔顶2d位移测量方法、系统、设备及存储介质 | |
| Denny et al. | Anomalous propagation limitations to high-resolution SAR performance | |
| CN111127898B (zh) | 触发模式的切换方法及装置 | |
| CN113217300A (zh) | 一种基于多头激光测量的风机叶片净空值监测方法 | |
| CN116008970B (zh) | 基于视频图像验证雷达净空值反演精度的方法 | |
| CN113671480B (zh) | 雷达与视频融合交通目标跟踪方法、系统、设备、终端 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |