隨著風力發電企業風機出質保數量的不斷增多,大部分企業均面臨著風機設備安全與運維的雙重壓力,尤其在風機設備葉片巡檢方面,因風機分散、輪轂較高,葉片損壞不易察覺等現狀,帶來風力發電機組的設備安全隱患以及高空作業帶來的人員安全隱患,如何減少或避免安全隱患的發生,已經成為所有新能源風力發電企業破待解決的管理瓶頸。
本項目采用葉片遠距監測技術、圖像識別技術、缺陷專家知識庫技術,利用超高精度光學鏡頭及遠距離光路成像方式獲取葉片表面信息,通過圖像識別系統進行葉片缺陷大小、面積、厚度、長度的精確計算,并通過缺陷專家知識庫對相應缺陷問題提出維護、檢修建議,最終自動生成包含缺陷描述、問題圖片、解決建議的智能監測報告。該項目改變了傳統的人工登機、高空回型平臺檢查,高倍望遠鏡查看和無人機檢查等巡檢方式,有效防范了因葉片缺陷帶來的設備安全隱患和高空作業帶來的人身安全隱患的發生,同時減少了停機巡檢帶來的經濟損失,降低了巡檢、定檢的工作成本,同時提高了巡檢的工作效率,提升了事故預防和應急處置能力。
2.創新實施
高清成像是基于高清信息采集、編碼、傳輸、顯示等為一體的技術;圖像識別是以圖像的主要特征為基礎,識別各種不同模式的目標和對像的技術,兩種技術在各自領域中都有較快的發展,技術也相對成熟,但在新能源風力發電企業中融合應用于葉片巡檢工作的研究與應用,尚未發現有相關報道。
2.1 國內外同類技術研究
平臺升空葉片檢查方式。該方式優點在于現場工作人員利用安裝后的升降平臺升空到葉片表面附近,直接人眼觀察進行巡檢,檢查直接、全面,發現問題能夠當場解決;缺點在于:設備需要車載、安裝拆卸、多人協作、工作周期長,同時該項工作為高空作業,存在一定人身安全隱患。
蜘蛛人登機檢查方式。該方式優點在于無需大型設備,通過特殊技能的檢查人員,佩戴安裝安全保護裝置后升空到葉片表面進行檢查,能夠對葉片進行全面、細致的檢查工作,發現缺陷問題可以當場判斷是否需要維修;缺點在于對檢查人員專業技能要求高,需經過特殊培訓且考核通過的人員方可采取該方式進行檢查工作,同時屬于高空作業具有一定的安全隱患。
無人機葉片巡檢方式。該方式優點在于可以飛到半空中對葉片進行近距離拍照和觀測,也可留存圖像記錄。缺點在于:首先是續航能力很差,一般連續飛行時間為30~40分鐘,較短時間內很難完成一臺機組的葉片巡檢工作;如要繼續巡檢需飛回地面更換電池后放可開展工作。其次是拍攝的圖像因飛行抖動、抗風能力等原因造成拍攝的圖像不夠清晰,細微缺陷問題容易遺漏;再有無人機巡檢需要對操作人員技能要求高,需進行專門的技術培訓,若操作失誤會造成機器的毀損;最后是經濟投入大,質量較好的無人機一般需要60~80萬元一架,質量中等的也需10萬元左右。
2.2 主要做法
高清圖像獲取,及時發現毫米級葉片缺陷。采用遠距離高清成像設備對葉片表面進行視覺檢查,可實現在距離風機300米以內對葉片進行觀測,獲取的高清圖像識別精度可達毫米級(距離被測目標300米內可識別出1mm寬度的缺陷);觀測的缺陷主要是膠衣脫落、沙眼、磨損、雷擊、表面裂紋、前緣保護層脫落、葉尖損傷等已出現的視覺特征問題,獲取葉片表面的高清圖像后并存儲。相關設備主要包括主機(鏡頭、光路系統、高清相機等)、二維云臺、快門線、測距望遠鏡、調節把手、三腳架等部分。
圖像智能識別,自動判斷缺陷類型。采用相關的圖像處理軟件系統,實現對葉片表面進行拍攝的同時,通過軟硬件間的無線信號,將拍攝到的圖像實時傳輸到圖像處理軟件中,對葉片的每一個面的圖像,實現成組存儲,容易區分;監測完畢可在軟件中迅速對圖像進行甄別并識別出缺陷特征,同時對發現的缺陷進行標記,系統還會自動計算出缺陷的大小、寬度、表面積以及在葉片上的位置等信息,最終形成可量化的葉片缺陷巡檢報告。軟件功能主要包括圖像采集模塊、無線通信模塊、圖像編碼解碼模塊、圖像處理模塊和智能巡檢報告模塊等幾部分。
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圖1:葉片缺陷圖
![](http://www.al-hams.com/file/upload/202207/05/140229611.png)
圖2:風機葉片遠距巡檢報告圖
2.3 主要創新點
采用地面獲取圖像方式,有效避免高空作業帶來的人身安全隱患。本項目可在地面進行人工操作,同時具備遠距離獲取葉片表面清晰圖像的能力,無需利用傳統設備攀爬到葉片表面進行檢查,大大減少了該項工作造成的安全事故隱患。
采用高清圖像智能識別方式,有效提高葉片細微缺陷的發現能力。本項目基于圖像識別及圖像處理技術,將硬件系統在葉片檢測過程中獲取到的高清圖像為輸入,進行葉片表面缺陷的識別及處理,并對缺陷進行量化,用以進一步判斷確定解決方案。
本項目系統通過超高精度光學鏡頭清晰捕捉到葉片表面毫米級缺陷,使用圖像自動識別系統對缺陷的類型、位置及尺寸進行精準判定;通過圖像拼接技術自動生成帶有缺陷標記的可視化全葉片圖形,并通過專家知識庫對缺陷進行問題進行分析,智能提供維護、檢修建議,同時自動生成風機葉片的檢測報告。
2.4 應用實踐
本項目系統可在地面進行人工操作,通過超高精度光學鏡頭清晰捕捉到葉片表面毫米級缺陷,并使用圖像自動識別系統對缺陷的類型、位置及尺寸進行準確判定;通過圖像拼接技術自動生成帶有缺陷標記的可視化全葉片圖形,并自動生成風機葉片的檢測報告。自2020年使用至今,公司所屬三個風電場的812臺風力發電機組進行了全部的葉片巡檢檢查工作,共發現葉片缺陷89項,缺陷消缺率達到100%,避免了設備與人身安全事故的發生。
3.效果成績
本項目在我公司所屬風電場的812臺風機日常巡檢、定檢工作中使用,有效的降低了因葉片缺陷帶來的風機安全事故,保障了公司連續五年未發生重大安全事故及持續穩定的安全生產局面,在新能源風力發電企業具有一定的使用和推廣價值。
?。?)有效避免了葉片缺陷的擴大帶來的風機安全事故隱患。由于公司位于寧夏回族自治區多風沙天氣,葉片的風沙磨損情況比較常見,由于葉片缺陷問題不能及時發現帶來葉片的整體損壞,同時造成風機倒塔事故的發生,本項目有效避免了該安全隱患的發生。
?。?)有效避免了葉片巡檢、定檢工作的高空作業人身安全事故隱患的發生。采用傳統的巡檢方式需要現場人員進行高空作業,本項目采用地面遠距離巡檢及監測,有效的避免了高空作業的人身傷亡事故的發生。
?。?)降低了葉片巡檢工作的成本,提高了企業經濟效益。采用傳統的葉片巡檢方式需要停機并采用大型設備以及多人組成的人工團隊協作開展工作,相關成本少則幾十萬,多則上百萬,平均每臺風機的成本也在十幾萬元,本項目只需2-3人進行現場巡檢檢查,有效減少了該項工作的企業成本。
作者:華電國際寧夏新能源發電有限公司 許新華