风力发电机组叶片智能巡检系统

风力发电站,在运维过程中存在大量的巡检、维护工作,传统的人工巡检方式存在着效率低下、风险高等诸多问题,急需一种通用的巡检手段和方法,提高电站工作人员的作业效率。

监测类型: 风能电厂、故障巡检

解决方案

首先,以工业级无人机作为飞行平台,通过搭载高清相机、激光扫描雷达等设备实现叶片巡检的安全距离控制、叶片图像采集;利用视觉建模技术结合差分GPS,在获取风机位姿后自动生成巡检航线,实现无人机对叶片进行自动巡检。其次,采用卷积网络、迁移学习技术开发叶片故障分析模块,实现故障叶片图片的自动识别、故障分类以及故障分级。最后,建立叶片信息管理系统,对巡检任务及检查结果进行有效管理,最终实现风机叶片巡检的智能化、数字化。

通过无人机飞行平台携带任务载荷,完成对风机的巡检任务,大幅度提高风力发电运维过程中的巡检的工作速度和效率,是一种安全、快速、高效、应用前景广阔的技术方式。此应用系统不仅可有效减低人工作业量强度,提高测量效率,从而提高电力生产的经济效益。系统主要由无人机飞行平台、20倍变焦载荷、高清相机载荷、工业遥控器和云端监测系统共同组成,具备灵活机动、成本低、操作简单、风险性低等特点。