基于无人机获取图像的风机叶片表面故障的检测与分析

发布时间：2020-08-04 15:21

【摘要】：风能是现代社会最重要的可再生能源之一,风机叶片是捕获风能并将其转化为电能的主要装置。由于我国商业风场安装的各种风机暴露于恶劣的自然环境中,承受着高频变化的机械载荷,经历着各种极端天气的侵蚀,风机叶片极易产生各种故障;再加上一些不合理的设计工艺和材料选择等因素的影响,这些故障如果不及时处理,很快在短时间内就会形成事故,给整个风场的运行带来极大的经济损失,因此对风机叶片表面故障的及时检测和分析显得尤为重要。目前,我国风机叶片表面故障总体来分主要是裂纹和腐蚀性面两大类。本课题使用无人机对风机叶片表面的各种故障进行采集成像,通过相应的图像处理算法对采集的图像进行了去运动模糊化、消除噪声、图像增强、图像分割、特征提取和故障分类等操作,及时检测了叶片表面故障的区域和类别。相比传统的人工检测方法更加方便、快捷、安全;与现在流行的各种传感器检测方法相比,省去了传感器的安装和供能等方面的工作。本课题主要研究工作如下:1、分析了目前全球风能发展现状,详细介绍了风机叶片表面的各种故障和形成原因,通过对比阐述了各种检测方法的优劣,提出了基于无人机获取图像的风机叶片表面故障的检测与分析方案;2、认真考虑了风机运行的环境特征,仔细分析了无人机的主要构造以及飞行控制原理,制定了一套风机叶片故障图像采集方案;结合无人机成像特点,设计了一套采集图像清晰化预处理研究方案,为后续的图像分析提供了保障;3、提取了故障图像几何、纹理、灰度,三大类特征,建立了一个12维度的特征池,结合“维度灾难”理论进行了特征选择性降维研究,并采用常规分类器进行了验证;4、构建了一套基于孪生支持向量机的偏二叉树分类系统,极大的解决了部分故障分类困难的问题;同等条件下,将分类准确率提升为92.5%,分类效率也得到了极大提升。
【学位授予单位】：上海电机学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;TK83
【图文】：

1.2 风机叶片表面常见故障状态的形成分析c) 2017 年全球新装机容量前 10 名和装机总量前 10 名c)Global top 10 new installed capacity and cumulative capacity2017图 1-1 2001-2017 年全球风电发展状况[1]Fig.1-1 Global wind power development in the past 2001-2017 years[1]

图 1-2 风电机组各组成部分故障率Fig.1-2 Failure rate of each component of wind turbine通过对叶片定期常规检测的结果统计发现，叶片表面缺陷主要有：风机安期出现的斑点和擦痕，风机安装中、后期出现的砂眼、裂纹、边缘腐蚀和开面涂层脱落以及恶劣天气下的雷击损伤和叶片结冰；一般情况下，斑点、擦

图 1-3 各种风机叶片表面缺陷图Fig.1-3 Various fan blade surface defect images2.1 叶片断裂g)砂眼聚集的麻面g)Corrosive pittingh)叶片结冰h)Frozen bladesi)遭受雷击的叶片i)Leaves struck by lightning

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本文编号：2780731