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风电场风电机组叶片无人机自动巡检技术

作者:   发布时间:2020-12-04

一、创新成果概述

风机叶片是风电机组的重要组成部分,是关键部件之一,也是捕获风能的装置,因此,叶片的安全性和可靠性显得尤为重要,它是保障风机正常运行的关键所在。应用无人机技术对风机叶片的巡检,能够快速地进行故障检查和故障信息确认,实现叶片表面损伤初筛的目标。

风电场风电机组叶片无人机自动巡检技术,是一项以人工智能机器视觉和智能飞行机器人技术为核心,融合了激光雷达、自动路径规划、自动影像调校等技术于一体,具有高度自主化作业的巡检技术。该巡检技术借助无人机飞行平台载体,搭载高分辨率可见光相机观察记录叶片表面状态,巡检作业人员通过“一键巡检”功能即可完成风电机组所有叶片表面状态的图像采集,实现风机叶片100%全自动巡检,完成叶片表面状态360度全面覆盖照片的采集,清晰分辨叶片表面毫米级裂纹缺陷,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。

二、主要做法

为了实现风电机组叶片无人机的自动巡检,本课题通过在大疆无人机平台基础上,设计了一些列的主题性测试,通过软硬件的开发,实现无人机的自动巡检。

无人机巡检路径测试

通过无人机自身的GPS惯性导航技术和激光雷达测距技术,实现无人机的实时定位;在无人机上加装机载电脑,通过处理及分析挂载传感器传回的数据,计算出风机相对方位,姿态等信息,运用计算机视觉、深度学习等算法模型,实现风机叶片跟踪,避免目标物的丢失,自动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,控制无人机飞行方向,保持与风机的距离,确保完成全部拍摄任务。

高性能安全测试

无人机采用领先的MEMS固态激光雷达技术,通过红外激光传感器,可探测到无人机前方水平60°,垂直3°范围,30m距离之内的所有障碍物。以此来计算无人机飞行的轨迹,并保证无人机的安全。此外,通过激光雷达测距实时报告无人机距离风机叶片位置,通过设定距离阈值为10m,当无人机巡检叶片的距离小于阈值,将启动报警功能,并自动向相反方向飞行,自动恢复预设距离,实现无人机安全飞行。

自动采集高质量清晰图片

无人机安装APS-C相机,通过85mm镜头,可在10m处清晰地拍到可分辨1mm*3mm缺陷的照片。同时借助高精度磁传感云台,通过遥控系统自主控制方式实现云台高精度旋转,控制拍摄角度;设置APS-C相机曝光参数,系统可根据当前光照条件,自主调整确保达到最佳的拍摄效果,无人机可稳定拍摄叶片清晰完整高精度缺陷图像。

飞行操作流程简介

 ①飞行条件及限飞区;

为保障巡检无人机正常作业,需在满足以下环境条件:

a. 作业时间段内平均风速不超过8m/s,极限瞬时风速不应超过10m/s

b. 雨雪,大雾,雷电或严重雾霾(PM2.5<150)天气严禁起飞

c. 工作温度范围40℃~-10℃

d. 最低光照环境要求不得低于6000Lux

e. 无外界任何干预作业因素,无线信道差或磁罗盘异常严禁起飞

f. 详情参考大疆禁飞/限飞区定义(摘录:距机场跑道4.5km范围内禁飞区,距机场跑道

g. 20km范围内为限飞区,限高120m);

②停机要求及准备工作;

为保障安全作业,风机状态及周边环境需满足以下条件。

a. 风机处于停机状态,且风轮处于液压刹车或机械锁锁定状态;

b. 风机叶片应处于倒“Y”字形状(某一支叶片垂直向上);

c. 风机叶片桨距角为停机状态(近90度);

d. 巡检过程中要避免阳光直射风轮平面。适当调整风机偏航位置,推荐光照环境为阳光与

e. 风机三支叶片组成的风轮平面在同一平面中,正负偏差45°;

f. 风机机头朝向正前方20m内,无高压线,无箱变;

g. 风机机头朝向正前方6-15m左右,有至少3mх3m大小,坡度小于-15°范围的空地。

h. 地面无超过5cm的杂草,无明显石块。空地上空,5mх5m范围内,无集电线路,无树木遮挡;

i. 起飞平面应不高于或低于风机塔筒基础环平面5m以上;

③起飞前系统检查及放置准备

a. 系统展开:

现场操作人员携带无人机到风车机位,检查无人机设备状态并选取合适的起飞点展开无人机,起飞点要求参考停机要求及准备工作;

将飞机从运输箱中取出,并安装脚架;

安装6块48s动力电池,安装1块47s挂载电池;

取出并打开相机:检查相机电源指示灯是否为绿色常亮,若为绿色闪烁,则更换电池;检查相机TF卡是否安装到位;检查相机镜头是否清洁;

² 将相机安装至云台,并连接数据线至机载电脑;

b. 系统检查

飞行前请按下述清单进行检查,确保硬件结构及连接状态正常。

检查螺旋桨是否松动

检查螺旋桨是否有损伤

检查机臂卡扣是否安装到位

检查机臂叶根处是否松动

检查机臂是否有损伤

检查挂载连接是否稳定

检查线路打胶处是否开胶

检查云台卡扣是否取下

检查相机线路是否连接稳定

c. 放置准备:

操作人员将无人机放置在风机轮毂正前方平坦空地(3m*3m),并且放置满足以下要求:

飞机应距离风机10m左右(不小于5m,不超过20m);

飞机机头方向正对风机(目测机舱两侧对称,飞机机头正对轮毂),与风轮平面垂直;

起飞点周边应无杂物;

起飞点周边应无其他人员;

起飞点上空无障碍物;

④飞行作业过程操作及注意事项

a. 系统启动及自检:

在起飞前系统检查及放置准备工作完成之后,请按下述步骤启动系统,请注意上电顺序;

系统启动上电

打开飞机遥控器,并连接至操作平板,并打开 APP;

打开飞机电源,等待飞机自检完成;

打开挂载电源,等待挂载系统自检完成;

执行系统自检

自检通过,进入下一步操作(新建任务或自定义任务);

自检报错,参见附录常见问题解决;

b. 新建任务或自定义任务:

新建任务

点击新建任务,并根据提示,确认相关环境因素是否符合工作条件;确认无误后,在点“确认”起飞前,应告知全体人员,“准备起飞”;

自定义任务,

根据提示,确认相关环境因素是否符合工作条件;确认无误后,在点击“确认”起飞前,应告知全体人员,“准备起飞”;

c. 作业环节:

爬升阶段:

无人机在起飞后进行自动测高,同时自动计算风机的朝向和轮毂中心高度,无人机将持续爬升超过轮毂中心高度后,逐渐下降到轮毂中心高度正前方15米距离处悬停。

扫描叶片阶段:

轮毂中心确认完成后,无人机进入叶片巡检状态,无人机执行指定巡检指令,进行12条路径叶根到叶尖的巡检并完成叶片表面的状态拍摄;

自动降落:

3支叶片12条路径飞行全部完成后(自定义任务为1支叶片4条路径,或2支叶片8条路径),飞机将回到轮毂正前方,自动降落到起飞点。

系统关机

飞机安全降落后,请点击软件界面的关机按钮,将挂载系统关闭。

数据读取;

无人机安全降落后,检查数据,存在数据异常及时安排复检。

三、主要创新点

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。

四、应用成效

自2017年起,中能公司已在龙源电力13个省份、32个风电场累计完成风机叶片无人机巡检1300多台,主要包括金风、远景、联合动力、华锐、歌美萨等机型,发现严重缺陷475处,涉及风机285台,缺陷主要类型包括前缘腐蚀、叶根裂纹、前后缘开裂,雷击造成叶尖炸裂等,带来直接、间接经济效益1900余万元。

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。

五、可推广性

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。(供稿单位:中能电力科技开发有限公司