风电场风电机组叶片无人机自动巡检技术

2021-01-25 12:00:00 阅读量 1647

摘要:风电机组叶片无人机巡检自动技术,是一项汇集了人工智能机器视觉、智能飞行机器人、激光雷达等多项技术于一体的智能技术。该技术智能化程度高,可以实现“一键起飞”智能巡检作业。

风电场风电机组叶片无人机自动巡检技术,基于多传感器融合的智能视觉控制技术,主要包括GPS和惯性导航技术应用,激光雷达和计算机视觉,主要创新点介绍如下:

1.巡检路径自动规划。利用GPS和惯性导航技术规划无人机巡检过程中基本的飞行任务路径,飞行任务路径为:1条塔筒正前方起飞向上至轮毂+12条叶片巡检路径(三只叶片)+1条轮毂向下至地面的下降路径,实现基本的飞行轨迹设计。

2.叶片自动追踪。利用计算机视觉技术,让飞行巡检的过程可以将无效背景信息剥离,实现自动追踪叶片。而其它仅靠飞行路径规划的无人机系统,在高空高干扰环境下,发生一定的路径偏离后无法追踪捕捉目标物,飞行作业往往失败。计算机视觉算法和程序,装载无人机机载电脑(下方硬件配置中有)中,在飞行期间运行。深度学习算法的应用,校验计算机视觉的软件的判断结果,确保追踪目标物的准确性。

3.安全高质量图像采集。利用雷达测距技术,保证在飞行过程中,无人机与巡检叶片的距离始终保持在预设的数值,保证飞行安全的同时(被瞬时强风干扰进入预设距离内则报警同时自动恢复预设距离),还保证拍照距离的固定从而确保照片质量以及照片数据的一致,对于后期数据处理,包括测量缺陷位置和大小建立可靠基础。

实现功能如下:

一是提升叶片巡检效率。单台风机作业时间30分钟,较传统人工检查手段,巡检效率可提高5倍,节约运维成本约287万元,尤其针对海上叶片,运维效率提升更为明显;

二是提高叶片精细化管理水平。可获取毫米级高精度缺陷图像,精确捕捉叶片翼型变化,挽回机组运行出力下降导致的潜在电量损失720万元,提前发现早期缺陷,避免叶片故障扩大化损失约907万元;

三是实现叶片状态动态跟踪。搭建叶片数字化管理平台,自动判别缺陷类型、尺寸及严重等级,实现叶片运行状态趋势分析和修复效果评价,开创叶片“状态检修”运维新模式。

风电机组叶片无人机巡检自动技术,是一项汇集了人工智能机器视觉、智能飞行机器人、激光雷达等多项技术于一体的智能技术。该技术智能化程度高,可以实现“一键起飞”智能巡检作业。经过多次技术升级迭代,叶片无人机巡检技术已具备规模化推广应用条件。目前,中能公司正在起草风电场无人机技术应用规范,积极推进叶片无人机巡检标准化应用,填补风电行业叶片无人机巡检技术应用空白。

 


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