CN117634072A - 一种风力发电机组叶片修复方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种风力发电机组叶片修复方法及系统。首先利用激光扫描技术对叶片表面进行扫描，以获取叶片表面的三维模型，通过对模型的分析，得到检测结果；然后根据检测结果，利用CAD设计修复方案；根据修复方案，利用机器人技术对叶片进行自动化修复；最后在修复完成后，再次利用激光扫描技术对修复部位进行扫描，以获取修复部位的三维模型；通过对修复部位的扫描分析确定叶片修复结果。本发明提高了对风力发电机组叶片的修复质量和效率。
Description
技术领域
本发明涉及风力发电技术领域，特别涉及一种风力发电机组叶片修复方法及系统。
背景技术
风力发电机组是一种利用风能进行发电的装置，其中叶片是风力发电机组的重要组成部分。然而，由于长时间的使用、环境因素(如冰雹、沙尘暴等)的影响，叶片可能会出现损伤，影响风力发电机组的运行效率。
目前，针对叶片的修复主要采用传统的手工修复方法，这种方法效率低下，且修复质量难以保证。因此，开发一种自动化、高效的叶片修复方法，以提高修复质量和效率，是目前亟待解决的问题。
发明内容
基于此，本申请实施例提供了一种风力发电机组叶片修复方法及系统，提高了对风力发电机组的叶片的修复质量和效率。
第一方面，提供了一种风力发电机组叶片修复方法，该方法包括：
利用激光扫描技术对叶片表面进行扫描，以获取叶片表面的三维模型，通过对模型的分析，得到检测结果；其中，所述检测结果包括叶片的损伤部位和损伤程度；
根据所述检测结果，利用CAD设计修复方案；所述修复方案至少包括修复部位、修复材料以及修复工艺；
根据所述修复方案，利用机器人技术对叶片进行自动化修复；
在修复完成后，再次利用激光扫描技术对修复部位进行扫描，以获取修复部位的三维模型；通过对修复部位的扫描分析确定叶片修复结果。
可选地，根据所述检测结果，利用CAD设计修复方案，具体包括：
将检测结果导入到CAD软件中，利用CAD软件的三维建模功能，根据叶片的原始模型，建立叶片的三维模型；
根据检测结果，确定需要修复的部位和修复方案；其中，对于裂纹损伤，采用填充、加固方法进行修复；对于表面磨损，采用涂层、喷涂方法进行修复；
根据确定的修复方案，利用CAD软件的设计功能，设计出相应的修复工艺；其中，对于裂纹损伤，采用激光熔覆、3D打印技术进行填充和加固；对于表面磨损，采用电镀、喷涂技术进行涂层和喷涂；
利用CAD软件的模拟功能，对设计的修复工艺进行模拟，以验证修复工艺的可行性和效果；根据模拟结果对修复方案进行优化，并将优化后的修复方案导出为指定文件格式。
可选地，根据所述修复方案，利用机器人技术对叶片进行自动化修复，具体包括：
利用机器人技术对叶片进行自动化修复的具体过程包括通过机器人的机械臂和喷涂装置，将修复材料按照设计的修复工艺喷涂到叶片的损伤部位。
可选地，所述方法还包括：
收集历史叶片修复数据；其中，所述历史叶片修复数据包括损伤部位、损伤程度、修复材料、修复工艺、修复时间以及修复效果；
对收集到的历史叶片修复数据进行处理；其中，处理过程至少包括数据清洗、数据转换、数据挖掘；
利用统计学、机器学习等分析方法，对处理后的数据进行分析；根据分析结果，建立数据分析模型；所述数据分析模型用于预测未来叶片损伤情况和优化修复工艺；
根据模型预测结果，对现有的修复工艺进行优化改进。
可选地，所述方法还包括：
在风力发电机组上安装传感器和摄像头等设备，实时采集叶片的损伤情况、运行状态数据；
将采集到的数据通过互联网传输到远程监控中心，在远程监控中心对传输过来的数据进行处理和分析，以实时监测叶片的运行状态和损伤情况；
根据监测分析结果，对风力发电机组进行远程控制；其中，远程控制包括调整风速、启动或停止修复程序；
当监测到叶片出现异常情况时，自动发出报警提示。
第二方面，提供了一种风力发电机组叶片修复系统，该系统包括：
扫描模块，用于利用激光扫描技术对叶片表面进行扫描，以获取叶片表面的三维模型，通过对模型的分析，得到检测结果；其中，所述检测结果包括叶片的损伤部位和损伤程度；
设计模块，用于根据所述检测结果，利用CAD设计修复方案；所述修复方案至少包括修复部位、修复材料以及修复工艺；
修复模块，用于根据所述修复方案，利用机器人技术对叶片进行自动化修复；
分析模块，用于在修复完成后，再次利用激光扫描技术对修复部位进行扫描，以获取修复部位的三维模型；通过对修复部位的扫描分析确定叶片修复结果。
可选地，设计模块根据所述检测结果，利用CAD设计修复方案，具体包括：
将检测结果导入到CAD软件中，利用CAD软件的三维建模功能，根据叶片的原始模型，建立叶片的三维模型；
根据检测结果，确定需要修复的部位和修复方案；其中，对于裂纹损伤，采用填充、加固系统进行修复；对于表面磨损，采用涂层、喷涂系统进行修复；
根据确定的修复方案，利用CAD软件的设计功能，设计出相应的修复工艺；其中，对于裂纹损伤，采用激光熔覆、3D打印技术进行填充和加固；对于表面磨损，采用电镀、喷涂技术进行涂层和喷涂；
利用CAD软件的模拟功能，对设计的修复工艺进行模拟，以验证修复工艺的可行性和效果；根据模拟结果对修复方案进行优化，并将优化后的修复方案导出为指定文件格式。
可选地，修复模块根据所述修复方案，利用机器人技术对叶片进行自动化修复，具体包括：
利用机器人技术对叶片进行自动化修复的具体过程包括通过机器人的机械臂和喷涂装置，将修复材料按照设计的修复工艺喷涂到叶片的损伤部位。
可选地，所述系统还包括：
收集历史叶片修复数据；其中，所述历史叶片修复数据包括损伤部位、损伤程度、修复材料、修复工艺、修复时间以及修复效果；
对收集到的历史叶片修复数据进行处理；其中，处理过程至少包括数据清洗、数据转换、数据挖掘；
利用统计学、机器学习等分析系统，对处理后的数据进行分析；根据分析结果，建立数据分析模型；所述数据分析模型用于预测未来叶片损伤情况和优化修复工艺；
根据模型预测结果，对现有的修复工艺进行优化改进。
可选地，所述系统还包括：
在风力发电机组上安装传感器和摄像头等设备，实时采集叶片的损伤情况、运行状态数据；
将采集到的数据通过互联网传输到远程监控中心，在远程监控中心对传输过来的数据进行处理和分析，以实时监测叶片的运行状态和损伤情况；
根据监测分析结果，对风力发电机组进行远程控制；其中，远程控制包括调整风速、启动或停止修复程序；
当监测到叶片出现异常情况时，自动发出报警提示。
本申请实施例提供的技术方案中首先利用激光扫描技术对叶片表面进行扫描，以获取叶片表面的三维模型，通过对模型的分析，得到检测结果；然后根据检测结果，利用CAD设计修复方案；根据修复方案，利用机器人技术对叶片进行自动化修复；最后在修复完成后，再次利用激光扫描技术对修复部位进行扫描，以获取修复部位的三维模型；通过对修复部位的扫描分析确定叶片修复结果。可以看出，本发明的有益效果在于：
采用自动化修复方法，可以提高修复效率和修复质量；通过计算机辅助设计和机器人技术，可以精确控制修复部位、修复材料和修复工艺，确保修复质量；采用激光扫描技术可以快速、准确地检测出叶片的损伤部位和损伤程度，以及修复部位的质量和外观是否符合要求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对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，下面描述中的附图仅仅是示例性的，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，还可以根据提供的附图引申获得其它的实施附图。
图1为本申请实施例提供的一种风力发电机组叶片修复方法流程图；
图2为本申请实施例提供的一种风力发电机组叶片修复系统框图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在本发明的描述中，术语“包括”、“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，包括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已明确列出的那些步骤或单元，而是还可包含虽然并未明确列出的但对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元，或者基于本发明构思进一步的优化方案所增加的步骤或单元。
具体地，请参考图1，其示出了本申请实施例提供的一种风力发电机组叶片修复方法的流程图，该方法可以包括以下步骤：
步骤101，利用激光扫描技术对叶片表面进行扫描，以获取叶片表面的三维模型，通过对模型的分析，得到检测结果。
其中，检测结果包括叶片的损伤部位和损伤程度。本步骤具体地：
将被扫描的叶片放置在扫描区域中，并确保其稳定不动。然后，将激光扫描仪的参数(如激光功率、扫描速度和扫描精度等)根据被扫描目标的大小、形状和表面特性进行设定。将设定好的参数输入扫描设备，并按照设备操作说明进行扫描。激光扫描仪会发射激光束并记录其与被扫描对象表面的交互过程。通过不断移动扫描仪，可以从不同角度和位置进行扫描，以获取完整的三维数据。在完成扫描后，对所获得的数据进行处理和分析。这包括点云数据的处理、三维模型的建立等。根据处理后的点云数据，利用计算机辅助设计(CAD)软件或其他相关软件，建立叶片表面的三维模型。
步骤102，根据检测结果，利用CAD设计修复方案。
修复方案至少包括修复部位、修复材料以及修复工艺。在本步骤中具体地：
将检测结果导入到CAD软件中，利用CAD软件的三维建模功能，根据叶片的原始模型，建立叶片的三维模型；
根据检测结果，确定需要修复的部位和修复方案；其中，对于裂纹损伤，采用填充、加固方法进行修复；对于表面磨损，采用涂层、喷涂方法进行修复；
根据确定的修复方案，利用CAD软件的设计功能，设计出相应的修复工艺；其中，对于裂纹损伤，采用激光熔覆、3D打印技术进行填充和加固；对于表面磨损，采用电镀、喷涂技术进行涂层和喷涂；
利用CAD软件的模拟功能，对设计的修复工艺进行模拟，以验证修复工艺的可行性和效果。根据模拟结果和实际需求，对修复方案进行优化和改进，并将优化后的修复方案导出为相应的文件格式。
步骤103，根据修复方案，利用机器人技术对叶片进行自动化修复。
本步骤具体地，利用机器人技术对叶片进行自动化修复的具体过程包括通过机器人的机械臂和喷涂装置，将修复材料按照设计的修复工艺喷涂到叶片的损伤部位。
步骤104，在修复完成后，再次利用激光扫描技术对修复部位进行扫描，以获取修复部位的三维模型；通过对修复部位的扫描分析确定叶片修复结果。
在本申请可选的实施例中，方法还包括：
收集历史叶片修复数据；其中，历史叶片修复数据包括损伤部位、损伤程度、修复材料、修复工艺、修复时间以及修复效果；
对收集到的历史叶片修复数据进行处理；其中，处理过程至少包括数据清洗、数据转换、数据挖掘；
利用统计学、机器学习等分析方法，对处理后的数据进行分析；根据分析结果，建立数据分析模型；数据分析模型用于预测未来叶片损伤情况和优化修复工艺；
根据模型预测结果，对现有的修复工艺进行优化改进。
在本申请可选的实施例中，方法还包括：
在风力发电机组上安装传感器和摄像头等设备，实时采集叶片的损伤情况、运行状态数据；
将采集到的数据通过互联网传输到远程监控中心，在远程监控中心对传输过来的数据进行处理和分析，以实时监测叶片的运行状态和损伤情况；
根据监测分析结果，对风力发电机组进行远程控制；其中，远程控制包括调整风速、启动或停止修复程序；
当监测到叶片出现异常情况时，自动发出报警提示。
如图2，本申请实施例还提供的一种风力发电机组叶片修复系统。系统包括：
扫描模块，用于利用激光扫描技术对叶片表面进行扫描，以获取叶片表面的三维模型，通过对模型的分析，得到检测结果；其中，检测结果包括叶片的损伤部位和损伤程度；
设计模块，用于根据检测结果，利用CAD设计修复方案；修复方案至少包括修复部位、修复材料以及修复工艺；
修复模块，用于根据修复方案，利用机器人技术对叶片进行自动化修复；
分析模块，用于在修复完成后，再次利用激光扫描技术对修复部位进行扫描，以获取修复部位的三维模型；通过对修复部位的扫描分析确定叶片修复结果。
在本申请可选的实施例中，设计模块根据检测结果，利用CAD设计修复方案，具体包括：
将检测结果导入到CAD软件中，利用CAD软件的三维建模功能，根据叶片的原始模型，建立叶片的三维模型；
根据检测结果，确定需要修复的部位和修复方案；其中，对于裂纹损伤，采用填充、加固系统进行修复；对于表面磨损，采用涂层、喷涂系统进行修复；
根据确定的修复方案，利用CAD软件的设计功能，设计出相应的修复工艺；其中，对于裂纹损伤，采用激光熔覆、3D打印技术进行填充和加固；对于表面磨损，采用电镀、喷涂技术进行涂层和喷涂；
利用CAD软件的模拟功能，对设计的修复工艺进行模拟，以验证修复工艺的可行性和效果。根据模拟结果和实际需求，对修复方案进行优化和改进，并将优化后的修复方案导出为相应的文件格式。
在本申请可选的实施例中，修复模块根据修复方案，利用机器人技术对叶片进行自动化修复，具体包括：
利用机器人技术对叶片进行自动化修复的具体过程包括通过机器人的机械臂和喷涂装置，将修复材料按照设计的修复工艺喷涂到叶片的损伤部位。
在本申请可选的实施例中，系统还包括：
收集历史叶片修复数据；其中，历史叶片修复数据包括损伤部位、损伤程度、修复材料、修复工艺、修复时间以及修复效果；
对收集到的历史叶片修复数据进行处理；其中，处理过程至少包括数据清洗、数据转换、数据挖掘；
利用统计学、机器学习等分析系统，对处理后的数据进行分析；根据分析结果，建立数据分析模型；数据分析模型用于预测未来叶片损伤情况和优化修复工艺；
根据模型预测结果，对现有的修复工艺进行优化改进。
在本申请可选的实施例中，系统还包括：
在风力发电机组上安装传感器和摄像头等设备，实时采集叶片的损伤情况、运行状态数据；
将采集到的数据通过互联网传输到远程监控中心，在远程监控中心对传输过来的数据进行处理和分析，以实时监测叶片的运行状态和损伤情况；
根据监测分析结果，对风力发电机组进行远程控制；其中，远程控制包括调整风速、启动或停止修复程序；
当监测到叶片出现异常情况时，自动发出报警提示。
本申请实施例提供的风力发电机组叶片修复系统用于实现上述风力发电机组叶片修复方法，关于风力发电机组叶片修复系统的具体限定可以参见上文中对于风力发电机组叶片修复方法的限定，在此不再赘述。上述风力发电机组叶片修复系统中的各个部分可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种风力发电机组叶片修复方法，其特征在于，所述方法包括：
利用激光扫描技术对叶片表面进行扫描，以获取叶片表面的三维模型，通过对模型的分析，得到检测结果；其中，所述检测结果包括叶片的损伤部位和损伤程度；
根据所述检测结果，利用CAD设计修复方案；所述修复方案至少包括修复部位、修复材料以及修复工艺；
根据所述修复方案，利用机器人技术对叶片进行自动化修复；
在修复完成后，再次利用激光扫描技术对修复部位进行扫描，以获取修复部位的三维模型；通过对修复部位的扫描分析确定叶片修复结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述检测结果，利用CAD设计修复方案，具体包括：
将检测结果导入到CAD软件中，利用CAD软件的三维建模功能，根据叶片的原始模型，建立叶片的三维模型；
根据检测结果，确定需要修复的部位和修复方案；其中，对于裂纹损伤，采用填充、加固方法进行修复；对于表面磨损，采用涂层、喷涂方法进行修复；
根据确定的修复方案，利用CAD软件的设计功能，设计出相应的修复工艺；其中，对于裂纹损伤，采用激光熔覆、3D打印技术进行填充和加固；对于表面磨损，采用电镀、喷涂技术进行涂层和喷涂；
利用CAD软件的模拟功能，对设计的修复工艺进行模拟，以验证修复工艺的可行性和效果；根据模拟结果对修复方案进行优化，并将优化后的修复方案导出为指定文件格式。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述修复方案，利用机器人技术对叶片进行自动化修复，具体包括：
利用机器人技术对叶片进行自动化修复的具体过程包括通过机器人的机械臂和喷涂装置，将修复材料按照设计的修复工艺喷涂到叶片的损伤部位。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
收集历史叶片修复数据；其中，所述历史叶片修复数据包括损伤部位、损伤程度、修复材料、修复工艺、修复时间以及修复效果；
对收集到的历史叶片修复数据进行处理；其中，处理过程至少包括数据清洗、数据转换、数据挖掘；
利用统计学、机器学习等分析方法，对处理后的数据进行分析；根据分析结果，建立数据分析模型；所述数据分析模型用于预测未来叶片损伤情况和优化修复工艺；
根据模型预测结果，对现有的修复工艺进行优化改进。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在风力发电机组上安装传感器和摄像头等设备，实时采集叶片的损伤情况、运行状态数据；
将采集到的数据通过互联网传输到远程监控中心，在远程监控中心对传输过来的数据进行处理和分析，以实时监测叶片的运行状态和损伤情况；
根据监测分析结果，对风力发电机组进行远程控制；其中，远程控制包括调整风速、启动或停止修复程序；
当监测到叶片出现异常情况时，自动发出报警提示。
6.一种风力发电机组叶片修复系统，其特征在于，所述系统包括：
扫描模块，用于利用激光扫描技术对叶片表面进行扫描，以获取叶片表面的三维模型，通过对模型的分析，得到检测结果；其中，所述检测结果包括叶片的损伤部位和损伤程度；
设计模块，用于根据所述检测结果，利用CAD设计修复方案；所述修复方案至少包括修复部位、修复材料以及修复工艺；
修复模块，用于根据所述修复方案，利用机器人技术对叶片进行自动化修复；
分析模块，用于在修复完成后，再次利用激光扫描技术对修复部位进行扫描，以获取修复部位的三维模型；通过对修复部位的扫描分析确定叶片修复结果。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，设计模块根据所述检测结果，利用CAD设计修复方案，具体包括：
将检测结果导入到CAD软件中，利用CAD软件的三维建模功能，根据叶片的原始模型，建立叶片的三维模型；
根据检测结果，确定需要修复的部位和修复方案；其中，对于裂纹损伤，采用填充、加固系统进行修复；对于表面磨损，采用涂层、喷涂系统进行修复；
根据确定的修复方案，利用CAD软件的设计功能，设计出相应的修复工艺；其中，对于裂纹损伤，采用激光熔覆、3D打印技术进行填充和加固；对于表面磨损，采用电镀、喷涂技术进行涂层和喷涂；
利用CAD软件的模拟功能，对设计的修复工艺进行模拟，以验证修复工艺的可行性和效果；根据模拟结果对修复方案进行优化，并将优化后的修复方案导出为指定文件格式。
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，修复模块根据所述修复方案，利用机器人技术对叶片进行自动化修复，具体包括：
利用机器人技术对叶片进行自动化修复的具体过程包括通过机器人的机械臂和喷涂装置，将修复材料按照设计的修复工艺喷涂到叶片的损伤部位。
9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
收集历史叶片修复数据；其中，所述历史叶片修复数据包括损伤部位、损伤程度、修复材料、修复工艺、修复时间以及修复效果；
对收集到的历史叶片修复数据进行处理；其中，处理过程至少包括数据清洗、数据转换、数据挖掘；
利用统计学、机器学习等分析系统，对处理后的数据进行分析；根据分析结果，建立数据分析模型；所述数据分析模型用于预测未来叶片损伤情况和优化修复工艺；
根据模型预测结果，对现有的修复工艺进行优化改进。
10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
在风力发电机组上安装传感器和摄像头等设备，实时采集叶片的损伤情况、运行状态数据；
将采集到的数据通过互联网传输到远程监控中心，在远程监控中心对传输过来的数据进行处理和分析，以实时监测叶片的运行状态和损伤情况；
根据监测分析结果，对风力发电机组进行远程控制；其中，远程控制包括调整风速、启动或停止修复程序；
当监测到叶片出现异常情况时，自动发出报警提示。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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