CN116137680B - 一种基于物联网的风电设备运行监测系统 - Google Patents

一种基于物联网的风电设备运行监测系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于物联网的风电设备运行监测系统，包括无人机、通信网络和运行监测终端；无人机包括拍摄模块、计算模块、飞控模块和通信模块；拍摄模块获取扇叶的转动视频；计算模块根据转动视频计算拍摄起始位置和拍摄结束位置；飞控模块控制无人机从拍摄起始位置飞行至拍摄结束位置；拍摄模块对风车进行拍摄，获得风车的扇叶的图像；通信模块将风车的扇叶的图像发送至通信网络；通信网络将风车的扇叶的图像传输至运行监测终端；运行监测终端对风车的扇叶的图像进行图像识别，对风车运行状态进行监测。本发明在对风车的扇叶进行拍摄的过程中，无需等到扇叶停止转动才能拍摄，从而降低了拍摄对风电设备的发电效率的影响。

Description

一种基于物联网的风电设备运行监测系统
技术领域
本发明涉及监测领域，尤其涉及一种基于物联网的风电设备运行监测系统。
背景技术
现有技术中，为了实现对风电设备的运行监测，出现了利用无人机来对扇叶进行拍摄，然后对拍摄的图像进行分析从而判断扇叶的状态。但是现有技术对扇叶进行拍摄的过程中，若扇叶处于运动状态，则需要对风车进行刹车，等到扇叶停止转动才能拍摄，这显然会影响风电设备的发电效率。
发明内容
本发明的目的在于公开一种基于物联网的风电设备运行监测系统，解决现有的运行监测系统在对风电扇叶进行拍摄的过程中，需要等扇叶停止转动才能够拍摄到用于进行运行监测的图像，影响风电设备的发电效率的问题。
为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于物联网的风电设备运行监测系统，包括无人机、通信网络和运行监测终端；
无人机包括拍摄模块、计算模块、飞控模块和通信模块；
拍摄模块用于在风车低速转动的状态下对风车进行拍摄，获取扇叶的转动视频；
计算模块用于根据转动视频计算出扇叶处于最低高度时的第一坐标，并根据第一坐标计算出拍摄起始位置；计算出风车轮毂的第二坐标，并根据第二坐标计算出拍摄结束位置；
飞控模块用于控制无人机从拍摄起始位置飞行至拍摄结束位置；
拍摄模块用于在从拍摄起始位置飞行至拍摄结束位置的过程中，对风车进行拍摄，获得风车的扇叶的图像；
通信模块用于将风车的扇叶的图像发送至通信网络；
通信网络用于将风车的扇叶的图像传输至运行监测终端；
运行监测终端用于对风车的扇叶的图像进行图像识别，根据图像识别结果对风车运行状态进行监测。
可选的，基于物联网的风电设备运行监测系统还包括监测传感器；
监测传感器用于获取风车的运行数据，以及用于将运行数据发送至通信网络；
通信网络用于将运行数据传输至运行监测终端。
可选的，运行数据包括振动频率、电压、温度、湿度、转速和倾斜角度。
可选的，运行监测终端还用于根据运行数据对风车运行状态进行监测。
可选的，风车低速转动时，转速小于等于maround为风车的最高转速，λ表示设定的正整数。
可选的，监测传感器还用于将转速发送至通信模块；
通信模块还用于将转速发送至计算模块。
可选的，计算模块用于根据转速计算出拍摄时间间隔。
可选的，在从拍摄起始位置飞行至拍摄结束位置的过程中，对风车进行拍摄，获得风车的扇叶的图像，包括：
将风车的扇叶的数量记为N；
无人机从拍摄起始位置飞行至拍摄结束位置的过程中，每次飞行距离dist后，便停下来；每隔一个拍摄时间间隔对风车拍摄1次，一共拍摄N次，获得扇叶的N张图像，拍摄完成后继续飞行。
可选的，通信网络包括3G网络、4G网络、5G网络、卫星通信网络中的任一种。
可选的，对风车的扇叶的图像进行图像识别，包括：
分别对每个图像进行图像识别，判断图像中是否包含预设类型的区域，获得图像识别结果。
本发明在对风车的扇叶进行拍摄的过程中，无需等到扇叶停止转动才能拍摄，从而降低了拍摄对风电设备的发电效率的影响。通过拍摄起始位置和结束位置，能够获得无人机的飞行路线，无人机沿着飞行路线进行拍摄，便能够实现在风车的扇叶不停止转动的情况下进行拍摄。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1为本发明一种基于物联网的风电设备运行监测系统的一种示意图。
图2为本发明获取第二图像中的检测区域的一种示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
如图1所示的一种实施例，本发明提供了一种基于物联网的风电设备运行监测系统，包括无人机、通信网络和运行监测终端。
无人机包括拍摄模块、计算模块、飞控模块和通信模块。
拍摄模块用于在风车低速转动的状态下对风车进行拍摄，获取扇叶的转动视频。
在一种实施例中，风车低速转动时，转速小于等于maround为风车的最高转速，λ表示设定的正整数。
在一种实施例中，转动视频为高帧率视频。
低转速一方面是能够提高拍摄的得到的图像的清晰度，另一方面是能够降低风车对周围的空气的影响，提高无人机拍摄的安全性。
计算模块用于根据转动视频计算出扇叶处于最低高度时的第一坐标，并根据第一坐标计算出拍摄起始位置；计算出风车轮毂的第二坐标，并根据第二坐标计算出拍摄结束位置；
飞控模块用于控制无人机从拍摄起始位置飞行至拍摄结束位置。
拍摄模块用于在从拍摄起始位置飞行至拍摄结束位置的过程中，对风车进行拍摄，获得风车的扇叶的图像。
通信模块用于将风车的扇叶的图像发送至通信网络。
通信网络用于将风车的扇叶的图像传输至运行监测终端。
运行监测终端用于对风车的扇叶的图像进行图像识别，根据图像识别结果对风车运行状态进行监测。
本发明在对风车的扇叶进行拍摄的过程中，无需等到扇叶停止转动才能拍摄，从而降低了拍摄对风电设备的发电效率的影响。通过拍摄起始位置和结束位置，能够获得无人机的飞行路线，无人机沿着飞行路线进行拍摄，便能够实现在风车的扇叶不停止转动的情况下进行拍摄。
在一种实施例中，第一坐标和第二坐标的计算方式包括：
将转动视频中的每个帧画面按照拍摄顺序存入集合FraSet；
根据FraSet计算出风车的轮毂的第二坐标；
根据设定的规则从集合FraSet中获取计算集合CalSet；
获取计算集合CalSet中的所有帧画面的前景像素点的并集Uni；
对并集Uni组成的图像unImg进行逐行扫描，获得最大的行距maxLin；
根据maxLin和第二坐标计算出第一坐标。
由于风车的轮毂在每个帧画面中基本都处于同一位置，因此，本发明先通过图像识别来获取第二坐标，然后便能够根据扇叶与轮毂之间的连线，只需要计算出扇叶的长度便能够获得第一坐标，从而提高了识别的效率。
在一种实施例中，根据FraSet计算出风车的轮毂的第二坐标，包括：
获取FraSet中的第一个帧画面Fra1；
以Fra1的左下角为坐标原点，建立直角坐标系xOy；
对Fra1进行图像识别，获取Fra1中属于风车的轮毂的像素点的集合WheSet；
计算WheSet中的像素点在xOy中的平均坐标，获得风车的轮毂的第二坐标。
因为风车的轮毂在每个帧画面中的位置基本相同，因此，只需要对第一个帧画面进行图像识别便能获得轮毂的第二坐标。
在一种实施例中，对Fra1进行图像识别，获取Fra1中属于风车的轮毂的像素点的集合WheSet，包括：
对Fra1进行灰度化计算，获得第一图像；
对第一图像进行滤波处理，获得第二图像；
获取第二图像中的检测区域，对检测区域进行图像识别，获取属于风车的轮毂的区域；
将属于风车的轮毂的区域的像素点存入集合WheSet。
进行灰度处理，能够减少需要计算的分量图像的数量，从而提高图像识别的效率。滤波处理则是能够将第一图像中的噪声进行处理，降低噪声影响图像识别的准确率的概率。
在一种实施例中，如图2所示，获取第二图像中的检测区域，包括：
S101,对第二图像进行边缘检测，获得边缘像素点的集合blmset；
S102,对第二图像进行直线检测，获得检测像素点的集合strset：
采用直线检测算法对第二图像进行直线检测，获得属于直线的像素点；
将属于直线的像素点的D×D邻域中的像素点加入集合strset；
将属于直线的像素点加入集合strset；
S103,将集合blmset中属于集合strset的像素点删除，获得集合dleset；
S104,从集合dleset中随机选取比较像素点；
S105，根据比较像素点获取检测区域；
S106，将比较像素点和检测区域的像素点从集合dleset中删除，获得更新后的集合dleset；若dleset中的元素的数量不为0，则进入S104；若dleset中的元素的数量为0，则输出所有获得的检测区域。
进行边缘检测的目的是为了获取进行检测区域计算的起始像素点，避免对所有的像素点进行检测区域的计算，加快了检测区域的获取速度。而直线检测则能够将第二图像中的属于直线，即扇叶的边缘的像素点检测出来，然后保留了风车的轮毂、扇叶等前景部分的内部边缘的像素点，因为扇叶的边缘位置的像素点在进行检测区域的获取时，很容易向背景区域进行延伸，因此，本发明对直线的宽度进行了扩展，降低向背景区域进行延伸的概率，能够进一步提高检测区域的获取速度。而根据集合dleset获得检测区域的过程中，本发明采用的是循环检测的方式，每次循环计算都能有效减少dleset中的像素点的数量，从而使得只有少量的像素点能够作为比较像素点，有效地减少了循环检测的次数。
具体的，对第二图像进行直线检测，可以采用Hough直线检测算法、Freeman直线检测算法、尺蠖蠕行算法等算法。
在一种实施例中，根据比较像素点获取检测区域，包括：
S201，比较像素点作为基础像素点；
S202，获取与基础像素点之间的距离小于Q的像素点的集合MidSet；
S203，计算MidSet中的像素点和基础像素点之间的差别参数：
上述函数中，difidx表示差别参数，η表示权重，bspix和cmpix分别表示基础像素点和MidSet中的像素点cm的亮度值，diff表示预设的亮度值差值，bset和cset分别表示基础像素点和cm的邻域中的像素点的集合；grdi和grdj分别表示像素点i和像素点j的图像梯度，Θ表示邻域中的像素点的数量，neidif表示预设的梯度值；
S204，获取MidSet中的像素点的差别参数的最小值difcoe；
S205，判断difcoe是否小于设定的参数门槛值，若是，则将difcoe对应的像素点作为比较像素点对应的检测区域中的像素点，并将difcoe对应的像素点作为新的基础像素点，进入S202，若否，则输出比较像素点的对应的检测区域。
在获取检测区域时，比较的是与基础像素点之间的距离小于Q的范围内的像素点，而不是仅比较与基础像素点相邻的像素点，从而进一步降低噪声对准确获取检测区域的过程的影响。提高了获得的检测区域的连贯性。因为图像滤波时，只能是对大部分的噪声进行改善，但是单一的滤波算法并不适用于所有类型的噪声，因此可能会存在个别没有被进行滤波处理的噪声像素点，因此，为了避免这些噪声像素点影响检测区域的连贯性，本发明通过距离Q限定了新的的比较范围。即使相邻的像素点中存在噪声像素点，本发明依然能够绕过噪声像素点进行检测区域的扩展。
在计算差别参数时，一方面本发明考虑了亮度上的差异，另一方面，本发明还考虑了进行比较的两个像素点在邻域的像素点的图像梯度上的差异。之所以不直接比较两个像素点之间的图像梯度，是因为噪声像素点的图像梯度与边缘像素点的图像梯度差异会比较小，很容易使得计算出来的差别系数偏小，从而使得检测区域向将噪声像素单纳入。
差别参数越小，则表示两个进行比较的像素点属于同一个检测区域的概率越大。
在一种实施例中，根据设定的规则从集合FraSet中获取计算集合CalSet，包括：
S1，对于FraSet中的第1个帧画面Fra1，将Fra1作为计算帧；
S2，将计算帧存入集合计算集合CalSet；
S3，将集合CalSet中包含的帧画面从集合FraSet中删除，获得更新后的集合FraSet；
S4，获取集合FraSet中与计算帧之间拍摄时刻差距最小，且和计算帧之间前景重叠比例符合设定的要求的帧画面；
S5，若集合FraSet中存在和计算帧之间前景重叠比例符合设定的要求的帧画面，则将帧画面作为新的计算帧，进入S2；否则，则输出CalSet。
本发明拍摄的转动视频的帧率比较高，因此，风扇的不同位置的图像在集合FraSet中均有包含。本发明通过将扇叶位置存在重叠的帧画面收到计算集合CalSet中，然后获取CalSet中的所有帧画面的前景像素点的并集Uni，便能够获取风车的转动一圈所形成的圆形区域，即以风车的扇叶为半径所形成的圆形区域，然后获取圆形区域的半径便能得到风车的扇叶在帧画面中对应的像素点的数量，即扇叶的像素长度，基于像素长度和第二坐标，便可以获得第一坐标的纵坐标，因为扇叶垂直指向风车的底座时，扇叶处于最低高度的位置。
在一种实施例中，对于集合FraSet中的帧画面Frarand，Frarand和计算帧Fracal之间的前景重叠比例的计算方式包括：
使用图像分割算法对FirFra进行计算，获得FirFra的分割阈值DprThr；
基于DprThr分别获取Frarand和Fracal中的前景像素点的集合Frorand和Frocal；
在Frorand中获取与Frocal中的坐标相同像素点的集合Frosam；
计算前景重叠比例：
其中，prop表示Frarand和Fracal之间的前景重叠比例，numFrocal和numFrosam分别表示集合Frocal和Frosam中的像素点的数量。
在一种实施例中，采用以下方式判断前景重叠比例是否符合设定的要求：
若mival≤prop≤maval，则表示前景重叠比例符合设定的要求，
若prop<mival或prop>maval，则表示前景重叠比例不符合设定的要求，
其中，mival和maval分别表示设定的前景重叠比例的下限值和上限值。
下限值能够避免将扇叶不重叠的帧画面收到计算集合CalSet中，影响坐标的准确性。
在一种实施例中，根据maxLin和第二坐标计算出第一坐标，包括：
将第二坐标在直角坐标系xOy中用(x2,y2)表示；
使用如下函数计算第一坐标的纵坐标y1：
则第一坐标为
本发明的无人机在对扇叶进行拍摄时，飞行的轨迹与塔筒平行，而风车的轮毂在塔筒的顶端，因此，扇叶的最低点的横坐标，即第一坐标的横坐标和第二坐标的横坐标相同。此时只需要根据计算得到的扇叶的半径便能够得到扇叶的最低点的纵坐标。
在一种实施例中，根据第一坐标计算出拍摄起始位置，包括
以风车的底部作为世界坐标系的原点，以垂直方向为世界坐标系的z轴，以水平向右方向为世界坐标系y轴，以垂直z轴和y轴的之间形成的平面的方向为世界坐标系的x轴，建立世界坐标系xyz；
将无人机和风车之间的安全距离设为d；
则摄起始位置的在世界坐标系xyz中的坐标为其中，aim(x2)表示直角坐标系xOy中的横坐标x2在世界坐标系xyz中对应的y轴的坐标，表示直角坐标系xOy中的纵坐标/>在世界坐标系xyz中对应的z轴的坐标。
在一种实施例中，根据第二坐标计算出拍摄结束位置，包括：
拍摄结束位置的在世界坐标系xyz中的坐标为(d,aim(x2),aim(y2))，aim(y2)表示直角坐标系xOy中的纵坐标y2在世界坐标系xyz中对应的z轴的坐标。
无人机对风车的扇叶进行拍摄时，需要与风车之间保持一定的距离，因此，在世界坐标系中，拍摄起始位置和拍摄结束位置的x轴的坐标相同。
可选的，基于物联网的风电设备运行监测系统还包括监测传感器；
监测传感器用于获取风车的运行数据，以及用于将运行数据发送至通信网络；
通信网络用于将运行数据传输至运行监测终端。
可选的，运行数据包括振动频率、电压、温度、湿度、转速和倾斜角度。
可选的，运行监测终端还用于根据运行数据对风车运行状态进行监测。
具体的，可以判断运行数据是否处于正常值区间，若否，则向值班人员发出提示。
可选的，监测传感器还用于将转速发送至通信模块；
通信模块还用于将转速发送至计算模块。
可选的，计算模块用于根据转速计算出拍摄时间间隔。
在一种实施例中，拍摄时间间隔采用如下方式计算：
将转速表示为D r/min，
则拍摄时间间隔为：
其中，tpr表示拍摄时间间隔，N表示风车的扇叶的数量，tpr的单位为秒。
根据转能够计算出转动一圈所需要的时间，然后由于风车有N个扇叶，因此，在扇叶转动一圈的过程中，本发明需要拍摄N次。
可选的，在从拍摄起始位置飞行至拍摄结束位置的过程中，对风车进行拍摄，获得风车的扇叶的图像，包括：
将风车的扇叶的数量记为N；
无人机从拍摄起始位置飞行至拍摄结束位置的过程中，每次飞行距离dist后，便停下来；每隔一个拍摄时间间隔对风车拍摄1次，一共拍摄N次，获得扇叶的N张图像，拍摄完成后继续飞行。
具体的，dist与无人机与风车之间的安全距离d相关，安全距离d越大，则dist的数值越小。
可选的，通信网络包括3G网络、4G网络、5G网络、卫星通信网络中的任一种。
可选的，对风车的扇叶的图像进行图像识别，包括：
分别对每个图像进行图像识别，判断图像中是否包含预设类型的区域，获得图像识别结果。
具体的，预设类型的区域可以包括裂痕区域，弯曲区域，生锈区域等。
可选的，根据图像识别结果对风车运行状态进行监测，包括：
若图像识别结果为包括预设类型的区域，则向值班人员发出提示。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种基于物联网的风电设备运行监测系统，其特征在于，包括无人机、通信网络和运行监测终端；
无人机包括拍摄模块、计算模块、飞控模块和通信模块；
拍摄模块用于在风车低速转动的状态下对风车进行拍摄，获取扇叶的转动视频；
计算模块用于根据转动视频计算出扇叶处于最低高度时的第一坐标，并根据第一坐标计算出拍摄起始位置；计算出风车轮毂的第二坐标，并根据第二坐标计算出拍摄结束位置；
飞控模块用于控制无人机从拍摄起始位置飞行至拍摄结束位置；
拍摄模块用于在从拍摄起始位置飞行至拍摄结束位置的过程中，对风车进行拍摄，获得风车的扇叶的图像；
通信模块用于将风车的扇叶的图像发送至通信网络；
通信网络用于将风车的扇叶的图像传输至运行监测终端；
运行监测终端用于对风车的扇叶的图像进行图像识别，根据图像识别结果对风车运行状态进行监测；
第一坐标和第二坐标的计算方式包括：
将转动视频中的每个帧画面按照拍摄顺序存入集合FraSet；
根据FraSet计算出风车的轮毂的第二坐标；
根据设定的规则从集合FraSet中获取计算集合CalSet；
获取计算集合CalSet中的所有帧画面的前景像素点的并集Uni；
对并集Uni组成的图像unImg进行逐行扫描，获得最大的行距maxLin；
根据maxLin和第二坐标计算出第一坐标；
根据FraSet计算出风车的轮毂的第二坐标，包括：
获取FraSet中的第一个帧画面Fra1；
以Fra1的左下角为坐标原点，建立直角坐标系xOy；
对Fra1进行图像识别，获取Fra1中属于风车的轮毂的像素点的集合WheSet；
计算WheSet中的像素点在xOy中的平均坐标，获得风车的轮毂的第二坐标；
对Fra1进行图像识别，获取Fra1中属于风车的轮毂的像素点的集合WheSet，包括：
对Fra1进行灰度化计算，获得第一图像；
对第一图像进行滤波处理，获得第二图像；
获取第二图像中的检测区域，对检测区域进行图像识别，获取属于风车的轮毂的区域；
将属于风车的轮毂的区域的像素点存入集合WheSet；
获取第二图像中的检测区域，包括：
S101,对第二图像进行边缘检测，获得边缘像素点的集合blmset；
S102,对第二图像进行直线检测，获得检测像素点的集合strset：
采用直线检测算法对第二图像进行直线检测，获得属于直线的像素点；
将属于直线的像素点的D×D邻域中的像素点加入集合strset；
将属于直线的像素点加入集合strset；
S103,将集合blmset中属于集合strset的像素点删除，获得集合dleset；
S104,从集合dleset中随机选取比较像素点；
S105，根据比较像素点获取检测区域；
S106，将比较像素点和检测区域的像素点从集合dleset中删除，获得更新后的集合dleset；若dleset中的元素的数量不为0，则进入S104；若dleset中的元素的数量为0，则输出所有获得的检测区域。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的风电设备运行监测系统，其特征在于，还包括监测传感器；
监测传感器用于获取风车的运行数据，以及用于将运行数据发送至通信网络；
通信网络用于将运行数据传输至运行监测终端。
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的风电设备运行监测系统，其特征在于，运行数据包括振动频率、电压、温度、湿度、转速和倾斜角度。
4.根据权利要求2所述的一种基于物联网的风电设备运行监测系统，其特征在于，运行监测终端还用于根据运行数据对风车运行状态进行监测。
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的风电设备运行监测系统，其特征在于，风车低速转动时，转速小于等于maround为风车的最高转速，λ表示设定的正整数。
6.根据权利要求3所述的一种基于物联网的风电设备运行监测系统，其特征在于，监测传感器还用于将转速发送至通信模块；
通信模块还用于将转速发送至计算模块。
7.根据权利要求6所述的一种基于物联网的风电设备运行监测系统，其特征在于，计算模块用于根据转速计算出拍摄时间间隔。
8.根据权利要求7所述的一种基于物联网的风电设备运行监测系统，其特征在于，在从拍摄起始位置飞行至拍摄结束位置的过程中，对风车进行拍摄，获得风车的扇叶的图像，包括：
将风车的扇叶的数量记为N；
无人机从拍摄起始位置飞行至拍摄结束位置的过程中，每次飞行距离dist后，便停下来；每隔一个拍摄时间间隔对风车拍摄1次，一共拍摄N次，获得扇叶的N张图像，拍摄完成后继续飞行。
9.根据权利要求1所述的一种基于物联网的风电设备运行监测系统，其特征在于，通信网络包括3G网络、4G网络、5G网络、卫星通信网络中的任一种。
10.根据权利要求8所述的一种基于物联网的风电设备运行监测系统，其特征在于，对风车的扇叶的图像进行图像识别，包括：
分别对每个图像进行图像识别，判断图像中是否包含预设类型的区域，获得图像识别结果。
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