CN118148856B - 风电机组叶片角度检测方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种风电机组叶片角度检测方法及装置，属于风电机组检测技术领域。方法包括：获取并网运行状态下的风电机组叶片及塔筒的激光测距数据；对激光测距数据进行预处理，得到三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组；根据三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组形成对应叶片的叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线；对叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线分别进行多项式拟合，根据拟合结果得到叶根真实轮廓曲线、叶根标准曲线、叶尖真实轮廓曲线和叶尖标准曲线；根据叶尖初步轮廓曲线、叶根初步轮廓曲线、叶根标准曲线以及叶尖标准曲线确定叶片的扭角。通过叶片角度测量，对叶片最佳桨距角的位置进行精确校准，保证叶轮的气动平衡。

Description

风电机组叶片角度检测方法及装置
技术领域
本发明涉及风电机组检测技术领域，具体地涉及一种风电机组叶片角度检测方法以及一种风电机组叶片角度检测装置。
背景技术
风力发电机的核心部件是风轮，而叶片是风轮的关键部件之一。叶片是具有空气动力形状，接受风能使风轮绕其轴转动的主要构件，叶片气动不平衡是影响风电机组的可靠性和风能利用的经济性的关键参数之一。尤其对于大型柔性叶片来说，由于叶片制造误差，安装调试误差，控制执行累积误差以及叶片状态等因素，风机的三支叶片常存在明显的零度桨距角差异，这将会导致气动不平衡问题。标准规定单叶片零度桨距角偏差小于±0.3°为正常，当其超过标准规定值后，对风机载荷、振动、发电量会产生较大影响。
由于气动不平衡问题存在的普遍性和3-5年周期内发生反复性，且对发电量和机组运行稳定、疲劳寿命都存在明显的影响，因此已经受到了广泛的关注和重视。目前国内外针对叶片气动不平衡的主要检测方法有叶根目测校准、运行数据分析、高速相机图片对比。叶根目测校准主要通过目测对照轮毂0度标识和叶根零度标识进行确认和校准；当叶根0度标识不准确时，可能需要参考合模缝进行重新标识，不需要操作特定设备，但无法避免视觉误差、表面污染、叶片标尺偏差等因素的影响。运行数据分析主要通过分析运行数据风速和功率数据，振动数据，或叶根载荷数据，可粗略估算出偏差，无需登塔，无需专业设备，直接利用scada数据，但运行参数的影响因素较多，无法锁定原因；且无法量化准确的偏差值。高速相机图片对比主要通过高速摄像对比三个叶片通过时的状态，但无法避免风机振动的影响，且精度较低。
发明内容
本发明实施方式的目的是提供一种风电机组叶片角度检测方法及装置，该方法根据采集的风电机组叶片及塔筒的激光测距数据处理得到三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组，根据叶尖二维数组以及叶根二维数组形成叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线，根据叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线拟合得到叶根真实轮廓曲线、叶根标准曲线、叶尖真实轮廓曲线和叶尖标准曲线，根据轮廓曲线确定各支叶片的扭角，为叶片检修以及安装提供数据基础，通过叶片角度测量，对叶片最佳桨距角的位置进行精确校准，保证叶轮的气动平衡，减少风机振动，延长服役年限，提高机组发电效率。
为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种风电机组叶片角度检测方法，所述方法包括：
获取并网运行状态下的风电机组叶片及塔筒的激光测距数据；
对激光测距数据进行预处理，得到三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组；
根据三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组形成对应叶片的叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线；
对叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线分别进行多项式拟合，根据拟合结果得到叶根真实轮廓曲线、叶根标准曲线、叶尖真实轮廓曲线和叶尖标准曲线；
根据叶尖初步轮廓曲线、叶根初步轮廓曲线、叶根标准曲线以及叶尖标准曲线确定叶片的扭角。
根据上述技术手段，将根据采集的风电机组叶片及塔筒的激光测距数据处理得到三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组，根据叶尖二维数组以及叶根二维数组形成叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线，根据叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线拟合得到叶根真实轮廓曲线、叶根标准曲线、叶尖真实轮廓曲线和叶尖标准曲线，根据轮廓曲线确定各支叶片的扭角，为叶片检修以及安装提供数据基础，通过叶片角度测量，对叶片最佳桨距角的位置进行精确校准，保证叶轮的气动平衡，减少风机振动，延长服役年限，提高机组发电效率。
在本申请实施例中，所述激光测距数据是由激光测距装置瞄准风电机组塔筒中心线获取的数据，包括叶尖激光测距数据和叶根激光测距数据；
对激光测距数据进行预处理，得到三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组，包括：
对激光测距数据进行预处理，修正异常数据，补全缺失数据；
对预处理后的激光测距数据进行分割，得到按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集；
以六为位置公差，将按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集处理为六个数组，得到三支叶片的叶尖二维数组、叶尖塔筒二维数组、叶根二维数组和叶根塔筒二维数组。
根据上述技术手段，对激光测距数据进行预处理，修正异常数据，补全缺失数据，使数据更加完整准确，避免影响后续的分割结果；通过对数据进行分割，将叶尖数据与叶尖塔筒数据、叶根数据与叶根塔筒数据分割开来，为后续获取叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线提供准确的数据。
在本申请实施例中，对激光测距数据进行分割，得到按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集，包括：
采用直方图函数从激光测距数据中筛选出叶片数据和塔筒数据的初步边界集合；
根据初步边界集合中元素的差值结合风机设计参数筛选确定叶片转到塔筒以及塔筒转到叶片时的边界值；
根据边界值将激光测距数据中位于任意两个边界值之间的数据存储为一个数集；
将每一个数集存储为按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集中的一个元素，得到按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集。
激光测距装置在采集并网运行状态下的风电机组叶片及塔筒的激光测距数据时，采集的激光测距数据呈现为循环的叶片Ⅰ-塔筒-叶片Ⅱ-塔筒-叶片Ⅲ-塔筒，叶片旋转经过激光测距装置正对的位置时，激光测距装置所测得的数据由激光测距装置到叶片表面的第一距离变为激光测距装置到塔筒的第二距离，由于叶片与塔筒之间存在净空距离，因此，第一距离与第二距离之间存在较大的差值，基于此差值原理，从激光测距数据中确定出叶片转到塔筒以及塔筒转到叶片时的边界值，基于这些边界值可以从激光测距数据中将不同叶片以及不同叶片间塔筒的测距数据分为不同的数集。
在本申请实施例中，分别对激光测距数据进行异常处理，修正异常数据，补全缺失数据，包括：
根据风电机组设计参数设置激光测距数据对应的上限值和下限值；
将激光测距数据中超出上限值和下限值的数据替换为第一预设数值；
若相邻两个第一预设数值之间的数据量小于预设数量，则将前一个第一预设数值替换为下限值，若相邻两个第一预设数值之间的数据量大于预设数量，则将前一个第一预设数值替换为相邻的激光测距数据的数值，得到异常修正后的四组激光测距数据；
采用概率估计法补全激光测距数据中的缺失数据。
根据上述技术手段，首先将超出上下限的异常数据用第一预设数值替换，然后再根据第一预设数值之间间隔的数据量对异常数据进行修正，能够直接根据异常数据的形态进行修正，而不是直接删除数据，减少了补全数据过程中的计算量。
在本申请实施例中，根据三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组形成对应叶片的叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线，包括：
根据激光测距数据的仰角将三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组中的数据转换为水平投影数据；
记录每个数组中每行数据的个数；
根据每行数据的个数计算对应数组的第一公差：第一公差=最大弦长/（个数-1）；
根据第一公差构建对应数组的等差数列，所述等差数列的首元素为0，公差为第一公差，等差数列的最大值为最大弦长；
将对应数组的水平投影数据均匀分布在以对应数组的等差数列作为横坐标的坐标系中；
采用插值法填补横坐标上的空缺数据，得到对应数组的重构二维数组；
对重构二维数组中的每一列的数据采用正态分布的概率密度函数求取数学期望获得理想值；
根据理想值形成对应数组的初步轮廓曲线。
在本申请实施例中，对叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线分别进行多项式拟合，根据拟合结果得到叶根真实轮廓曲线、叶根标准曲线、叶尖真实轮廓曲线和叶尖标准曲线，包括：
对叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线分别进行多项式拟合，得到拟合后的叶尖拟合轮廓曲线和叶根拟合轮廓曲线；
分别对三支叶片的叶尖拟合轮廓曲线取横坐标中线，使得三支叶片的叶尖拟合轮廓曲线重合，得到叶尖真实轮廓曲线；
分别对三支叶片的叶尖拟合轮廓曲线求取平均值，得到叶尖标准曲线；
同理根据三支叶片的叶根拟合轮廓曲线得到叶根真实轮廓曲线和叶根标准曲线。
根据上述技术手段，根据叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线拟合得到叶尖拟合轮廓曲线和叶根拟合轮廓曲线，再根据叶尖拟合轮廓曲线和叶根拟合轮廓曲线得到叶根真实轮廓曲线、叶根标准曲线、叶尖真实轮廓曲线和叶尖标准曲线。
在本申请实施例中，根据叶尖初步轮廓曲线、叶根初步轮廓曲线、叶根标准曲线以及叶尖标准曲线确定叶片的扭角，包括：
将三支叶片的叶尖初步轮廓曲线与叶尖标准曲线绘制在同一坐标系中，获取三支叶片的叶尖初步轮廓曲线与叶尖标准曲线的重合点；
以重合点为交点，分别作三支叶片的叶尖初步轮廓曲线以及叶尖标准曲线对应的切线；
分别获取三支叶片对应的切线与叶尖标准曲线对应的切线的夹角，作为对应叶片的叶尖不平衡角；
同理，根据三支叶片的叶根初步轮廓曲线以及叶根标准曲线获取对应叶片的叶根不平衡角；
利用同支叶片的叶根不平衡角减去叶尖不平衡角，得到对应叶片的扭角。
根据上述技术手段，根据三支叶片的叶尖初步轮廓曲线和叶尖标准曲线确定对应叶片的叶尖不平衡角，根据三支叶片的叶根初步轮廓曲线以及叶根标准曲线确定对应叶片的叶根不平衡角，从而计算得到叶片的扭角。
在本申请实施例中，所述方法还包括：
根据三支叶片的叶根二维数组和叶根塔筒二维数组确定各支叶片叶根的数据长度以及叶片间间隔数据的长度；
根据各支叶片数据的长度以及各支叶片对应的叶片间间隔数据的长度计算各支叶片的齿间长度，齿间长度=叶片数据的长度+叶片间间隔数据的长度；
根据各支叶片的齿间长度计算各支叶片的齿间距：齿间距=齿间长度×360/一周数据长度-120，其中，一周数据长度为三支叶片的齿间长度之和；
根据各支叶片的齿间距判断三支叶片安装是否等齿距。
根据上述技术手段，可以根据处理后的三支叶片的叶根二维数组和叶根塔筒二维数组计算得到各支叶片的齿间距，从而判断三支叶片安装是否等齿距，为叶片安装提供修正的数据依据。
在本申请实施例中，所述方法还包括：
确定按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集中各元素的长度；
以六个元素为一组，将按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集中的元素划分为多个数组；
根据各元素的长度计算各个数组的数组长度；
根据数组长度以及激光测距数据的采样频率计算叶轮转速：叶轮转速=采样频率×60/数组长度；和/或
从三支叶片的叶尖二维数组中获取各个元素的最后一个数据，从三支叶片的叶尖塔筒二维数组中获取各个元素的第一个数据；
采用叶尖塔筒二维数组对应位置的元素的第一个数据减去对应叶片的叶尖二维数组对应位置的元素的最后一个数据，得到对应叶片的叶尖净空值；同理得到对应叶片的叶根净空值；和/或
根据叶尖塔筒二维数组或者叶根塔筒二维数组绘制得到塔筒振动曲线。
根据上述技术手段，可以根据按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集计算出叶轮转速集合以及叶片的净空值，根据叶尖塔筒二维数组或者叶根塔筒二维数组绘制得到塔筒振动曲线，从而为分析塔筒振动提供数据基础。
本申请第二方面提供一种风电机组叶片角度检测装置，所述装置包括：
激光测距装置，用于获取并网运行状态下的风电机组叶片及塔筒的激光测距数据；
处理器，与所述激光测距装置连接，用于接收激光测距数据，并对激光测距数据进行预处理，得到三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组；根据三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组形成对应叶片的叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线；对叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线分别进行多项式拟合，根据拟合结果得到叶根真实轮廓曲线、叶根标准曲线、叶尖真实轮廓曲线和叶尖标准曲线；根据叶尖初步轮廓曲线、叶根初步轮廓曲线、叶根标准曲线以及叶尖标准曲线确定叶片的扭角。
该装置无需在风电机组上安装设备，整个测量过程不需要风机停机，即可精准可靠地完成校准、测试工作，处理对激光测距装置采集的数据进行分析，即可直观、精确的测试出叶轮的气动平衡特性。
通过上述技术方案，使用激光测距装置对风电机组三支叶片角度偏差进行检测，整个测量过程不需要风机停机，对对需要校准叶片桨距角度的机组，也可以精准可靠地完成校准、测试工作。通过对塔筒振动等状态的分析，可以更加直观的反馈出传动链的振动情况，可以在机组不安装任何传感器的情况下，直观、精确的测试出叶轮的气动平衡特性。
本发明实施方式的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施方式的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施方式，但并不构成对本发明实施方式的限制。在附图中：
图1是本发明一种实施方式提供的风电机组叶片角度检测方法流程图；
图2是本发明一种实施方式提供的高频脉冲激光传感器瞄准位置示意图；
图3是本发明一种实施方式提供的高频脉冲激光传感器采集的激光测距数据示意图；
图4是本发明一种实施方式提供的叶尖与塔筒的边界条件数据示意图；
图5是本发明一种实施方式提供的叶根与塔筒的边界条件数据示意图；
图6是本发明一种实施方式提供的高频脉冲激光传感器检测原理示意图；
图7是本发明一种实施方式提供的三支叶片的叶尖初步轮廓曲线示意图；
图8是本发明一种实施方式提供的三支叶片的叶根初步轮廓曲线示意图；
图9是本发明一种实施方式提供的三支叶片的叶尖标准轮廓曲线示意图；
图10是本发明一种实施方式提供的三支叶片的叶根标准轮廓曲线示意图；
图11是本发明一种实施方式提供的叶尖与塔筒间的净空曲线示意图；
图12是本发明一种实施方式提供的叶根与塔筒间的净空曲线示意图；
图13是本发明一种实施方式提供的风机转速与塔筒振动曲线示意图；
图14是本发明一种实施方式提供的风电机组叶片角度检测装置框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
图1是本发明一种实施方式提供的风电机组叶片角度检测方法流程图。如图1所示，所述方法包括：
S1：获取并网运行状态下的风电机组叶片及塔筒的激光测距数据，在本申请实施例中，风电机组叶片及塔筒的激光测距数据从激光测距装置获取，可以通过数据导入的方式获取，也可以与激光测距装置联网，直接从激光测距装置获取。在本申请一个实施例中，激光测距装置采用高频脉冲激光传感器，高频脉冲激光传感器在采集数据时，瞄准塔筒中心线，以此为数据采集起始端，如图2所示，依次完成叶片Ⅰ，塔筒表面-叶片Ⅱ-塔筒表面-叶片Ⅲ-塔筒表面的数据采集。在数据采集过程中，叶片最好是临近最大工作角度，考虑到主流机型在小风速下的变桨策略，允许桨距角存在1度左右的微调，但是要保证三只叶片同步变桨。条件允许且保证机组安全的前提下，可以禁止偏航、变桨动作，数据采集时长不低于10min，叶轮转数不低于10转/分，保证采集数据的准确性和可靠性。在一个实施例中，高频脉冲激光传感器采集的数据如图3所示。
S2：对激光测距数据进行预处理，得到三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组。
在本申请实施例中，激光测距数据是由激光测距装置瞄准风电机组塔筒中心线获取的数据，包括叶尖激光测距数据和叶根激光测距数据，在进行预处理时，叶尖激光测距数据和叶根激光测距数据分别进行相同的预处理。
预处理过程为了解决由于测量设备、通讯线路以及人为因素在成的常见数据缺失、异常等问题，同时为例符合后续处理算法对数据形态和机组工况的要求。
对激光测距数据进行预处理，主要包括：
1）对激光测距数据进行异常处理，修正异常数据，补全缺失数据。
在本申请实施例中，对激光测距数据进行异常处理，包括：
首先，根据风电机组设计参数设置激光测距数据对应的上限值和下限值；
然后，将激光测距数据中超出上限值和下限值的数据替换为第一预设数值，在本申请实施例中，第一预设数值是人为定义的一个数值，设置第一预设数值的目的是将异常数据与正常数据区分开来，后续处理过程中可以直接查找第一预设数值来进行处理；
最后进行判断，若相邻两个第一预设数值之间的数据量小于预设数量，则将前一个第一预设数值替换为下限值，若相邻两个第一预设数值之间的数据量大于预设数量，则将前一个第一预设数值替换为相邻的激光测距数据的数值，得到异常修正后的四组激光测距数据。
在一个实施例中，激光测距数据对应的上限值为DATAHIGH，下限值为DATALOW，第一预设数值为LOW；激光测距数据中大于DATAHIGH和小于DATALOW的数据将被替换成LOW。一般情况下，叶根、叶尖的DATAHIGH设置为叶根、叶尖的最大值HIGH，DATALOW设置为大于LOW的所有数据的最小值，如果有数据超过超过DATAHIGH，或者有数据满足大于LOW但是小于对应叶片的HIGH,则需要重新设置DATAHIGH和DATALOW。在将所有异常数据替换为LOW后，进行判断，如果相邻两个LOW之间的数据量小于小于预设数量，则将前一个第一预设数值替换为下限值，若相邻两个第一预设数值之间的数据量大于预设数量，则将前一个第一预设数值替换为相邻的激光测距数据的数值。
在其他一些实施例中，也可以采用最小二乘估计推算激光测距数据中数值明显不符合风电机组运行过程中叶片变化范围的数据，然后采用偏差分析方法检测和清理数据。
除了进行异常数据进行修正，还需要对缺失数据进行补全，在本申请实施例中，采用概率估计法补全激光测距数据中的缺失数据。
根据上述技术手段，首先将超出上下限的异常数据用第一预设数值替换，然后再根据第一预设数值之间间隔的数据量对异常数据进行修正，能够直接根据异常数据的形态进行修正，而不是直接删除数据，减少了补全数据过程中的计算量。
2）对预处理后的激光测距数据进行分割，得到按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集。
在本申请实施例中，采用如下方式对预处理后的激光测距数据进行分割，包括：
采用直方图函数从激光测距数据中筛选出叶片数据和塔筒数据的初步边界集合。采用直方图函数对高频脉冲激光传感器采集的叶尖数据和塔筒数据进行分割，用数据出现的数量和对应的范围判断叶尖数据和塔筒数据的初步边界，这样可以快速从激光测距数据中确定出边界值所属的范围，缩小后续进行精确计算需要处理的数据量。
根据初步边界集合中元素的差值结合风机设计参数筛选确定叶片转到塔筒以及塔筒转到叶片时的边界值。
在本申请实施例中，根据如下步骤确定叶片转到塔筒以及塔筒转到叶片时的边界值：
a.计算激光测距数据中相邻两元素之间的差值，存储为第一数组data_delta1；
b.提取第一数组data_delta1中大于预设参数Threshold的元素，存储为第二数组temp；
c.计算第二数组temp中各元素与前一个元素的差值，存储为第三数组b；
d.记录第三数组b中所有绝对值小于预设值的元素的位置，存储为第四数组a；在本申请实施例中，预设值根据机组设计参数中叶片与塔筒的净空位置进行确定。
e.根据第四数组a中的元素位置，清除第二数组temp中的对应元素；
f.以第二数组temp中剩余元素为元素位置，提取第一数组data_delta1中对应元素位置的元素中的最小值delta；
g.从第一数组data_delta1中提取大于或等于所述最小值delta的所有元素的位置，存储为第五数组index；
h.计算第五数组index中各元素与前一个元素的差值，替换第三数组b中的数据；
i.将新的第三数组b中所有绝对值小于预设值的元素的位置，替换第四数组a中的数据；
j.根据新的第四数据a中的元素位置，清除第五数组index中的对应元素,第五数组index中的剩余元素即为叶片转到塔筒以及塔筒转到叶片时的边界值。根据上述步骤可以结合叶片塔筒的实际情况从直方图筛选出的叶片数据和塔筒数据的初步边界集合中准确筛选出叶片转到塔筒以及塔筒转到叶片时的边界值。
根据边界值将激光测距数据中位于任意两个边界值之间的数据存储为一个数集；
将每一个数集存储为按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集中的一个元素，得到按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集。
根据第五数组index中的剩余元素，将激光测距数据中位于任意两个元素之间的数据存储为一个数集。假定第五数组index中的第一个元素记录为temp1，第二个元素记录为temp2，...，长度记录为n。则将激光测距数据中位于temp1和temp2之间的数据存储为一个数集，位于temp2和temp3之间的数据存储为第二个数集。
将每一个数集作为数组中的一个元素存储为第六数组data_num_cell，得到按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集。data_num_cell中每一个元素本身是一个数集，例如data_num_cell（1）其实可以存储一整个数组。
在将激光测距数据中位于任意两个位置分界点之间的数据存储为一个数集的过程中，可以做一个i=2,i++,i<=n的for循环，将激光测距数据中，从第temp1+1个元素开始，到第temp2个元素结束，中间的全部元素存储在data_num_cell（1）中。以此类推，在循环体中：
data_num_cell{i-1} = data_num1(temp1+1:temp2)；
temp1 = index(i)；
temp2 = index(i+1)。这样可以自动实现将激光测距数据中位于任意两个元素之间的数据存储为一个数集。
此外，还可以统计data_num_cell每一个元素的长度，记录在数组data_length中，以便后续调用。
叶尖激光测距数据与叶根激光测距数据采用相同的方法进行处理，得到的叶尖与塔筒的边界条件数据如图4所示，叶根与塔筒的边界条件数据如图5所示。
激光测距装置在采集并网运行状态下的风电机组叶片及塔筒的激光测距数据时，采集的激光测距数据呈现为循环的叶片Ⅰ-塔筒-叶片Ⅱ-塔筒-叶片Ⅲ-塔筒，叶片旋转经过激光测距装置正对的位置时，激光测距装置所测得的数据由激光测距装置到叶片表面的第一距离变为激光测距装置到塔筒的第二距离，由于叶片与塔筒之间存在净空距离，因此，第一距离与第二距离之间存在较大的差值，基于此差值原理，从激光测距数据中确定出叶片转到塔筒以及塔筒转到叶片时的边界值，基于这些边界值可以从激光测距数据中将不同叶片以及不同叶片间塔筒的测距数据分为不同的数集。
3）以六为位置公差，将按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集处理为六个数组，得到三支叶片的叶尖二维数组、叶尖塔筒二维数组、叶根二维数组和叶根塔筒二维数组。
如前所述，采集的激光测距数据呈现为循环的叶片Ⅰ-塔筒-叶片Ⅱ-塔筒-叶片Ⅲ-塔筒，因此，以六为位置公差依次提取，可以将按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集规整为六个二维数组，为保证二维数组的行数一致，选取行数的最小值，舍弃超出部分的数据。
将data_num_cell中的
第1个，第7个...以6为位置公差的元素存在数组blade1_root_cell中；
第3个，第9个...以6为位置公差的元素存在数组blade2_root_cell中；
第5个，第11个...以6为位置公差的元素存在数组blade3_root_cell中；
第2个，第8个...以6为位置公差的元素存在数组blade1_vib_cell中；
第4个，第10个...以6为位置公差的元素存在数组blade2_vib_cell中；
第6个，第12个...以6为位置公差的元素存在数组blade3_vib_cell中。
如果这6个二维数组的行数不相等，那么取行数的最小值，每一个数组中超过这个行数的数据舍弃，保证6个数组行数相同。叶尖的处理方法是一样的，得到6个数组。
根据上述技术手段，对激光测距数据进行预处理，修正异常数据，补全缺失数据，使数据更加完整准确，避免影响后续的分割结果；通过对数据进行分割，将叶尖数据与叶尖塔筒数据、叶根数据与叶根塔筒数据分割开来，为后续获取叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线提供准确的数据。
S3：根据三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组形成对应叶片的叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线。
本申请采用高频脉冲激光传感器测量时有仰视角度，如图6所示，因此需要为了得到准确的叶片角度，需要对采集的数据进行转换。
在本申请实施例中，根据三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组形成对应叶片的叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线，包括：
根据激光测距数据的仰角将三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组中的数据转换为水平投影数据，在本申请实施例中，激光测距数据的仰角即为高频脉冲激光传感器的仰角；
记录每个数组中每行数据的个数，记为length；
根据每行数据的个数计算对应数组的第一公差：第一公差=最大弦长/（个数-1）；
根据第一公差构建对应数组的等差数列，所述等差数列的首元素为0，公差为第一公差，等差数列的最大值为最大弦长an；
将对应数组的水平投影数据均匀分布在以对应数组的等差数列作为横坐标的坐标系中；
采用插值法填补横坐标上的空缺数据，得到对应数组的重构二维数组；
对重构二维数组中的每一列的数据采用正态分布的概率密度函数求取数学期望获得理想值；
根据理想值形成对应数组的初步轮廓曲线。叶尖二维数组以及叶根二维数组采用相同的方法进行处理。在本申请实施例中，根据算法得到的三指叶片的叶尖初步轮廓曲线如图7所示，根据算法得到的三指叶片的叶根初步轮廓曲线如图8所示。
S4：对叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线分别进行多项式拟合，根据拟合结果得到叶根真实轮廓曲线、叶根标准曲线、叶尖真实轮廓曲线和叶尖标准曲线，具体包括：
对叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线分别进行多项式拟合：y=a0+a1*x+a2*x^2+……+an*x^n，a0...an为系数，n为数据个数，x为数据值，利用高斯消元法计算得到N次多项式的系数，得到拟合后的叶尖拟合轮廓曲线和叶根拟合轮廓曲线；
分别对三支叶片的叶尖拟合轮廓曲线取横坐标中线，使得三支叶片的叶尖拟合轮廓曲线重合，得到叶尖真实轮廓曲线；
分别对三支叶片的叶尖拟合轮廓曲线求取平均值，得到叶尖标准曲线；
同理根据三支叶片的叶根拟合轮廓曲线得到叶根真实轮廓曲线和叶根标准曲线。
根据上述技术手段，根据叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线拟合得到叶尖拟合轮廓曲线和叶根拟合轮廓曲线，再根据叶尖拟合轮廓曲线和叶根拟合轮廓曲线得到叶根真实轮廓曲线、叶根标准曲线、叶尖真实轮廓曲线和叶尖标准曲线。根据上述方法得到的叶尖标准曲线如图9所示，得到的叶根标准曲线如图10所示。
S5：根据叶尖初步轮廓曲线、叶根初步轮廓曲线、叶根标准曲线以及叶尖标准曲线确定叶片的扭角，具体包括：
将三支叶片的叶尖初步轮廓曲线与叶尖标准曲线绘制在同一坐标系中，获取三支叶片的叶尖初步轮廓曲线与叶尖标准曲线的重合点；
以重合点为交点，分别作三支叶片的叶尖初步轮廓曲线以及叶尖标准曲线对应的切线；
分别获取三支叶片对应的切线与叶尖标准曲线对应的切线的夹角，作为对应叶片的叶尖不平衡角；
同理，根据三支叶片的叶根初步轮廓曲线以及叶根标准曲线获取对应叶片的叶根不平衡角；
利用同支叶片的叶根不平衡角减去叶尖不平衡角，得到对应叶片的扭角。
根据上述技术手段，根据三支叶片的叶尖初步轮廓曲线和叶尖标准曲线确定对应叶片的叶尖不平衡角，根据三支叶片的叶根初步轮廓曲线以及叶根标准曲线确定对应叶片的叶根不平衡角，从而计算得到叶片的扭角。
根据上述技术手段，将根据采集的风电机组叶片及塔筒的激光测距数据处理得到三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组，根据叶尖二维数组以及叶根二维数组形成叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线，根据叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线拟合得到叶根真实轮廓曲线、叶根标准曲线、叶尖真实轮廓曲线和叶尖标准曲线，根据轮廓曲线确定各支叶片的扭角，为叶片检修以及安装提供数据基础，通过叶片角度测量，对叶片最佳桨距角的位置进行精确校准，保证叶轮的气动平衡，减少风机振动，延长服役年限，提高机组发电效率。
在本申请其他实施例中，所述方法还包括：
根据三支叶片的叶根二维数组和叶根塔筒二维数组确定各支叶片叶根的数据长度以及叶片间间隔数据的长度，这里的叶片间间隔数据的长度指的是激光测距数据中两支叶片之间的塔筒数据的长度；
根据各支叶片叶根的数据长度以及各支叶片对应的叶片间间隔数据的长度计算各支叶片的齿间长度，齿间长度=叶根的数据长度+叶片间间隔数据的长度；假定叶根Ⅰ和塔筒Ⅰ的数据总长度为n1，叶根Ⅱ和塔筒Ⅱ的数据总长度为n2，叶根Ⅲ和塔筒Ⅲ的数据总长度为n3。
根据各支叶片的齿间长度计算各支叶片的齿间距：齿间距=齿间长度×360/一周数据长度-120，其中，一周数据长度为三支叶片的齿间长度之和n_total，n_total=n1+n2+n3；
根据各支叶片的齿间距判断三支叶片安装是否等齿距，若三支叶片等间距，则三支叶片的齿间距应该均等于120°。
根据上述技术手段，可以根据处理后的三支叶片的叶根二维数组和叶根塔筒二维数组计算得到各支叶片的齿间距，从而判断三支叶片安装是否等齿距，为叶片安装提供修正的数据依据。
在本申请实施例中，所述方法还包括：
确定按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集中各元素的长度，此处可以调用前述存储在data_length中的长度；
以六个元素为一组，将按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集中的元素划分为多个数组，也即风电机组旋转一圈，激光测距装置所采集到的叶根Ⅰ-塔筒Ⅰ-叶根Ⅱ-塔筒Ⅱ-叶根Ⅲ-塔筒Ⅲ的数据，无论哪个数集位于首位，六个元素均构成一整圈的数据；
根据各元素的长度计算各个数组的数组长度；
根据数组长度以及激光测距数据的采样频率计算叶轮转速：叶轮转速=采样频率×60/数组长度。
在另一个实施例中，所述方法还包括：
从三支叶片的叶尖二维数组中获取各个元素的最后一个数据，从三支叶片的叶尖塔筒二维数组中获取各个元素的第一个数据；
采用叶尖塔筒二维数组对应位置的元素的第一个数据减去对应叶片的叶尖二维数组对应位置的元素的最后一个数据，得到对应叶片的叶尖净空值；同理得到对应叶片的叶根净空值。根据上述方法得到的叶尖与塔筒间的净空曲线如图11所示，叶根与塔筒间的净空曲线如图12所示。
在另一个实施例中，所述方法还包括：
根据叶尖塔筒二维数组或者叶根塔筒二维数组绘制得到塔筒振动曲线。根据上述方法得到的转速及振动曲线如图13所示。
根据上述技术手段，可以根据按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集计算出叶轮转速集合以及叶片的净空值，根据叶尖塔筒二维数组或者叶根塔筒二维数组绘制得到塔筒振动曲线，从而为分析塔筒振动提供数据基础。
本申请第二方面提供一种风电机组叶片角度检测装置，如图14所示，所述装置包括：
激光测距装置，用于获取并网运行状态下的风电机组叶片及塔筒的激光测距数据；
处理器，与所述激光测距装置连接，用于接收激光测距数据，并对激光测距数据进行预处理，得到三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组；根据三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组形成对应叶片的叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线；对叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线分别进行多项式拟合，根据拟合结果得到叶根真实轮廓曲线、叶根标准曲线、叶尖真实轮廓曲线和叶尖标准曲线；根据叶尖初步轮廓曲线、叶根初步轮廓曲线、叶根标准曲线以及叶尖标准曲线确定叶片的扭角。
该装置无需在风电机组上安装设备，整个测量过程不需要风机停机，即可精准可靠地完成校准、测试工作，处理对激光测距装置采集的数据进行分析，即可直观、精确的测试出叶轮的气动平衡特性。
本发明实施方式还提供一种机器可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述的风电机组叶片角度检测方法。
本领域技术人员可以理解实现上述实施方式的方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得单片机、芯片或处理器（processor）执行本发明各个实施方式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。
以上结合附图详细描述了本发明的可选实施方式，但是，本发明实施方式并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施方式的技术构思范围内，可以对本发明实施方式的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施方式的保护范围。另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施方式对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施方式的思想，其同样应当视为本发明实施方式所公开的内容。

Claims (7)

1.一种风电机组叶片角度检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取并网运行状态下的风电机组叶片及塔筒的激光测距数据；
对激光测距数据进行预处理，得到三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组；
根据三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组形成对应叶片的叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线，包括：
根据激光测距数据的仰角将三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组中的数据转换为水平投影数据；
记录每个数组中每行数据的个数；
根据每行数据的个数计算对应数组的第一公差：第一公差=最大弦长/（个数-1）；
根据第一公差构建对应数组的等差数列，所述等差数列的首元素为0，公差为第一公差，等差数列的最大值为最大弦长；
将对应数组的水平投影数据均匀分布在以对应数组的等差数列作为横坐标的坐标系中；
采用插值法填补横坐标上的空缺数据，得到对应数组的重构二维数组；
对重构二维数组中的每一列的数据采用正态分布的概率密度函数求取数学期望获得理想值；
根据理想值形成对应数组的初步轮廓曲线；
对叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线分别进行多项式拟合，根据拟合结果得到叶根标准曲线和叶尖标准曲线，包括：
对叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线分别进行多项式拟合，得到拟合后的叶尖拟合轮廓曲线和叶根拟合轮廓曲线；
分别对三支叶片的叶尖拟合轮廓曲线求取平均值，得到叶尖标准曲线；
同理根据三支叶片的叶根拟合轮廓曲线得到叶根标准曲线；
根据叶尖初步轮廓曲线、叶根初步轮廓曲线、叶根标准曲线以及叶尖标准曲线确定叶片的扭角，包括：
将三支叶片的叶尖初步轮廓曲线与叶尖标准曲线绘制在同一坐标系中，获取三支叶片的叶尖初步轮廓曲线与叶尖标准曲线的重合点；
以重合点为交点，分别作三支叶片的叶尖初步轮廓曲线以及叶尖标准曲线对应的切线；
分别获取三支叶片对应的切线与叶尖标准曲线对应的切线的夹角，作为对应叶片的叶尖不平衡角；
同理，根据三支叶片的叶根初步轮廓曲线以及叶根标准曲线获取对应叶片的叶根不平衡角；
利用同支叶片的叶根不平衡角减去叶尖不平衡角，得到对应叶片的扭角。
2.根据权利要求1所述的风电机组叶片角度检测方法，其特征在于，所述激光测距数据是由激光测距装置瞄准风电机组塔筒中心线获取的数据，包括叶尖激光测距数据和叶根激光测距数据；
对激光测距数据进行预处理，得到三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组，包括：
对激光测距数据进行异常处理；
对预处理后的激光测距数据进行分割，得到按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集；
以六为位置公差，将按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集处理为六个数组，得到三支叶片的叶尖二维数组、叶尖塔筒二维数组、叶根二维数组和叶根塔筒二维数组。
3.根据权利要求2所述的风电机组叶片角度检测方法，其特征在于，对激光测距数据进行分割，得到按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集，包括：
采用直方图函数从激光测距数据中筛选出叶片数据和塔筒数据的初步边界集合；
根据初步边界集合中元素的差值结合风机设计参数筛选确定叶片转到塔筒以及塔筒转到叶片时的边界值；
根据边界值将激光测距数据中位于任意两个边界值之间的数据存储为一个数集；
将每一个数集存储为按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集中的一个元素，得到按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集。
4.根据权利要求2所述的风电机组叶片角度检测方法，其特征在于，分别对激光测距数据进行异常处理，包括：
根据风电机组设计参数设置激光测距数据对应的上限值和下限值；
将激光测距数据中超出上限值和下限值的数据替换为第一预设数值；
若相邻两个第一预设数值之间的数据量小于预设数量，则将前一个第一预设数值替换为下限值，若相邻两个第一预设数值之间的数据量大于预设数量，则将前一个第一预设数值替换为相邻的激光测距数据的数值，得到异常修正后的四组激光测距数据；
采用概率估计法补全激光测距数据中的缺失数据。
5.根据权利要求2-4中任一项所述的风电机组叶片角度检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据三支叶片的叶根二维数组和叶根塔筒二维数组确定各支叶片叶根的数据长度以及叶片间间隔数据的长度；
根据各支叶片数据的长度以及各支叶片对应的叶片间间隔数据的长度计算各支叶片的齿间长度，齿间长度=叶片数据的长度+叶片间间隔数据的长度；
根据各支叶片的齿间长度计算各支叶片的齿间距：齿间距=齿间长度×360/一周数据长度-120，其中，一周数据长度为三支叶片的齿间长度之和；
根据各支叶片的齿间距判断三支叶片安装是否等齿距。
6.根据权利要求2-4中任一项所述的风电机组叶片角度检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集中各元素的长度，
以六个元素为一组，将按叶片数据和塔筒数据的区间边界进行分割的数集中的元素划分为多个数组，
根据各元素的长度计算各个数组的数组长度，
根据数组长度以及激光测距数据的采样频率计算叶轮转速：叶轮转速=采样频率×60/数组长度；和/或
从三支叶片的叶尖二维数组中获取各个元素的最后一个数据，从三支叶片的叶尖塔筒二维数组中获取各个元素的第一个数据，
采用叶尖塔筒二维数组对应位置的元素的第一个数据减去对应叶片的叶尖二维数组对应位置的元素的最后一个数据，得到对应叶片的叶尖净空值；同理得到对应叶片的叶根净空值；和/或
根据叶尖塔筒二维数组或者叶根塔筒二维数组绘制得到塔筒振动曲线。
7.一种风电机组叶片角度检测装置，其特征在于，所述装置包括：
激光测距装置，用于获取并网运行状态下的风电机组叶片及塔筒的激光测距数据；
处理器，与所述激光测距装置连接，用于接收激光测距数据，并对激光测距数据进行预处理，得到三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组；根据三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组形成对应叶片的叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线，包括：
根据激光测距数据的仰角将三支叶片的叶尖二维数组以及叶根二维数组中的数据转换为水平投影数据，记录每个数组中每行数据的个数，根据每行数据的个数计算对应数组的第一公差：第一公差=最大弦长/（个数-1），根据第一公差构建对应数组的等差数列，所述等差数列的首元素为0，公差为第一公差，等差数列的最大值为最大弦长，将对应数组的水平投影数据均匀分布在以对应数组的等差数列作为横坐标的坐标系中，采用插值法填补横坐标上的空缺数据，得到对应数组的重构二维数组，对重构二维数组中的每一列的数据采用正态分布的概率密度函数求取数学期望获得理想值，根据理想值形成对应数组的初步轮廓曲线；对叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线分别进行多项式拟合，根据拟合结果得到叶根标准曲线和叶尖标准曲线，包括：对叶尖初步轮廓曲线和叶根初步轮廓曲线分别进行多项式拟合，得到拟合后的叶尖拟合轮廓曲线和叶根拟合轮廓曲线，分别对三支叶片的叶尖拟合轮廓曲线求取平均值，得到叶尖标准曲线，同理根据三支叶片的叶根拟合轮廓曲线得到叶根标准曲线；根据叶尖初步轮廓曲线、叶根初步轮廓曲线、叶根标准曲线以及叶尖标准曲线确定叶片的扭角，包括：将三支叶片的叶尖初步轮廓曲线与叶尖标准曲线绘制在同一坐标系中，获取三支叶片的叶尖初步轮廓曲线与叶尖标准曲线的重合点，以重合点为交点，分别作三支叶片的叶尖初步轮廓曲线以及叶尖标准曲线对应的切线，分别获取三支叶片对应的切线与叶尖标准曲线对应的切线的夹角，作为对应叶片的叶尖不平衡角，同理，根据三支叶片的叶根初步轮廓曲线以及叶根标准曲线获取对应叶片的叶根不平衡角，利用同支叶片的叶根不平衡角减去叶尖不平衡角，得到对应叶片的扭角。
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