基于激光扫描的风机叶片故障监测系统研究与应用

制造技术研究2009年 12月第 6期26激光跟踪仪在风机叶片外形测量中的应用王卫军李晓星方程陈赐常 (北京航空航天大学机械学院,北京 100191摘要 :将激光跟踪仪在风机叶片外形的测量中进行了应用。

研究了相应的测量规范, 制定了相应的测量步骤,并进行了实际测量。

根据实际测量数据,利用逆向反求技术,构造了精确的叶片三维模型,提取了叶片的相关参数。

关键词 :风机叶片;激光跟踪仪;测量;逆向反求Wind Rotor Blade Measurement with Laser TrackerWang Weijun Li Xiaoxing Fang Cheng Chen Cichang(School of Mechanical Engineering and Automation, BeiHang University, Beijing 100191Abstract :In this paper, a high-precision laser tracker is applied in the measurement of wind rotor blades. The corresponding measurement norms and steps are developed. Based on actual measurement data, the three-dimensional model of a wind rotor blade has been constructed by reverse forming, and its relevant parameters are extracted.Key words:wind rotor blade; laser tracker; measurement ; reverse1 引言风机叶片是风力发电机最主要的部件之一,它是风力机接收风能的关键构件。

激光扫描技术在海上风力发电风轮叶片表面缺陷检测中的应用概述：随着可再生能源的发展，海上风力发电作为一种重要的清洁能源供应方式，对提高能源利用率和减少环境污染具有重要意义。

然而，由于海洋环境的恶劣特点，风力发电风轮叶片在长期运行过程中容易受到海水、海风等因素的侵蚀和损坏，导致表面出现各种缺陷。

为了保证风力发电装置的安全性和可靠性，准确检测和及时修复这些叶片表面缺陷变得至关重要。

本文将重点介绍激光扫描技术在海上风力发电风轮叶片表面缺陷检测中的应用。

1.背景海上风力发电风轮叶片作为风力发电装置的重要组成部分，其表面缺陷会显著影响风轮的性能和寿命。

常见的表面缺陷包括裂纹、磨损、腐蚀等。

传统的检测方法往往过于繁琐、时间消耗大且结果不准确。

而激光扫描技术作为一种非接触式、高精度的检测方法，能够快速、准确地识别叶片表面的缺陷，成为海上风力发电风轮叶片表面缺陷检测的良好选择。

2.激光扫描技术的原理激光扫描技术利用激光束的扫描来获取被检测物体表面的形貌信息。

通常，激光光束通过光电检测器接收反射光，并通过计算机处理形成图像，从而实现对叶片表面缺陷的检测。

3.激光扫描技术在风力发电风轮叶片表面缺陷检测中的应用激光扫描技术在海上风力发电风轮叶片表面缺陷检测中具有以下优点：3.1 非接触式检测激光扫描技术可以在不接触叶片表面的情况下进行检测，大大减少了对叶片表面的二次损伤风险。

相比传统的接触式检测方法，激光扫描技术更加安全可靠。

3.2 高精度测量激光扫描技术可以实现对叶片表面缺陷的高精度测量。

通过采集大量的激光点云数据并进行三维重建，可以准确恢复叶片表面形貌，精确识别出细小的缺陷，为后续的修复提供准确的位置和尺寸信息。

3.3 快速扫描速度激光扫描技术具有快速扫描的优势，可以在短时间内对叶片表面进行全面的检测。

这种高效的扫描速度使得检测工作能够得以快速完成，为风力发电装置的维护提供了良好的支持。

3.4 数据可视化和分析通过激光扫描技术获取的大量点云数据可以进行可视化和分析，从而更好地理解叶片表面缺陷的分布规律。

风机叶片检测的研究现状及进展摘要：叶片是风力单位的关键组成部分，在能量转换中发挥作用。

在风扇运行期间，必须确保叶片的安全和可靠性，以便有效地提高吸收的风力发电的转换效率，并对整个风力发电系统产生积极影响。

通过提高叶片性能，还可以保证风扇稳定运行。

但是，叶片的工作环境相对复杂，面临离心力、空气功率、热应力和弯曲应力，甚至雨雪冰侵蚀和闪电积聚破坏等现象。

在此基础上，我们必须重视风扇叶片的检测和分析，以确保准确快速地确定其疲劳程度，这是保持风扇安全运行、降低成本和提高风力利用率的有效途径。

关键词：风机叶片检测；研究现状；进展引言叶片是风力发电的关键组成部分之一。

在运行过程中可能受到强风、冲洗、空气氧化和潮湿空气腐蚀的影响。

可能会出现空气孔、裂纹、磨损和腐蚀等问题。

否则叶片可能断裂，严重威胁设备的安全运行。

因此，对风力发电机叶片进行状态检测和故障排除非常重要。

风扇叶片检测有助于避免潜在的叶片故障，减少意外丢失和停机。

降低叶片维护成本，直接影响整体稳定性和整体效率。

风力棒状态检测分为结构损伤检测和运行状态诊断，叶片结构损伤检测方法包括复制方法、电位法、显微镜直接观察和各种无损检测方法；叶片状态诊断包括监测风力发电机运行过程中产生的振动、冲击和噪声信号，用各种动态驱动器性能参数描述信号，提取故障信息，并将其用作诊断基础，以确定故障的类型、位置和原因。

与复印方法、电子定位方法、显微镜直接观察等其他传统试验方法相比，无损检测方法不需要停机，检测成本低，可以方便地在工程中使用。

1风机叶片损伤机理风机叶轮是风力发电机组中最重要的部件，造价较高，而叶片是其中的关键组成部分，长期处于复杂工作环境下，容易遇到静力风、气动力、重力和离心力等作用的影响，并形成挥舞、摆振、扭转等复杂运动，同时叶片内部也容易发生多个区域、程度不一的损伤。

在叶片上长期作用的荷载存在交变性与随机性等特点，从而导致叶片出现疲劳破坏。

此外，叶片使用中也面临沙粒冲刷、紫外线照射等影响，并存在大气氧化和腐蚀、海洋潮湿空气腐蚀等问题。

风电叶片故障分析技术研究现状发布时间：2023-03-30T06:16:59.626Z 来源：《福光技术》2023年4期作者：杨广福[导读] 风电叶片各部件在黏结过程中可能产生缺陷，如内部气泡、虚粘、空粘等。

因此，叶片健康监测已经引起全世界科研人员的关注。

四川省能投会东新能源开发有限公司四川省凉山彝族自治州 615200摘要：叶片作为大型风力发电机组的关键部件，对于风力涡轮机的可靠性至关重要。

文中回顾了检测叶片性能的3种主要技术和方法：红外热成像、光纤光栅传感及超声检测。

关键词：风机涡轮机叶片；热成像；光纤传感；超声探测；风电叶片各部件在黏结过程中可能产生缺陷，如内部气泡、虚粘、空粘等。

因此，叶片健康监测已经引起全世界科研人员的关注。

无损检测技术能够在叶片结构不受损坏、不降低性能的前提下表征其内部的质量情况，根据叶片具体的结构特点、材料特性、工况条件等合理选取适用于风力发电机组叶片的损伤故障诊断方法，当前主要包括红外热成像技术、光纤光栅传感技术、超声检测等。

1 对风力发电叶片进行运行状态监测的意义1.1 获取实际承受载荷情况在叶片设计阶段，叶片载荷状况可以由空气动力学模型计算得到，可通过叶片试验和载荷特性反映出叶片设计强度是否满足设计要求的理论值。

在实际运行过程中，叶片受各种不确定性外界环境影响所承受的载荷值，与模型计算得出的理论值都会存在偏差，理论载荷是否准确会直接影响到对叶片运行安全性的评估。

通过收集叶片运行载荷数据，可用于理论模型的评估和修正，提高叶片设计质量和可靠性。

1.2 及时发现叶片运行状态的异常（1）风轮运行动平衡监测，可以实时显示三支叶片的动平衡数据，测量偏航角度的改变、风剪切和叶片局部质量的增加对风轮出力的影响（2）覆冰监测，能够发现覆冰并及时告知，避免覆冰后引起叶片局部较高的应力水平，防止冰层脱落对风轮造成破坏，覆冰消除后及时开机运转。

（3）叶片结构破坏监测，实时显示出叶片结构的变化如叶片后缘开裂的变化，防止叶片损坏区域扩大化。

基于机器视觉的风机叶片表面缺陷检测与诊断随着风能的广泛应用，风机的运行质量越来越受到关注。

风机叶片的表面缺陷会影响其运行效率和寿命，因此及时发现和修复叶片缺陷是保证风机正常运行的重要环节。

传统的叶片缺陷检测方法往往依赖于人工检查，费时费力且容易出错。

而基于机器视觉的风机叶片表面缺陷检测与诊断技术的发展，为叶片缺陷的快速准确检测提供了一种新的解决方案。

一、机器视觉的原理机器视觉是一种模拟人眼视觉系统的技术，通过相机和图像处理算法来获取、处理和解释图像信息，实现对目标的自动检测、识别和测量。

它主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和目标识别等步骤，具有高效、精确和自动化的特点。

二、风机叶片表面缺陷检测的挑战风机叶片表面缺陷的检测面临着以下挑战：1. 叶片表面复杂多变：叶片表面的凹凸不平、颜色变化、光照变化等因素都会对缺陷检测造成干扰。

2. 缺陷类型多样：叶片表面的缺陷类型多种多样，包括划痕、裂纹、鼓包等，需要针对不同类型的缺陷进行准确识别。

3. 大规模数据处理：风机叶片通常需要大规模的图像数据进行处理，对计算资源和算法效率提出了更高要求。

三、风机叶片缺陷检测与诊断技术为了克服上述挑战，研究人员提出了一系列基于机器视觉的风机叶片缺陷检测与诊断技术。

1. 图像增强与去噪：通过图像增强和去噪算法，有效减少图像噪声和干扰，提高叶片表面细节的可见性。

2. 特征提取与选择：针对不同缺陷类型，选取合适的特征，例如纹理特征、边缘特征等，通过特征提取和选择算法进行缺陷识别。

3. 分类与诊断：采用机器学习和深度学习等算法，构建缺陷分类和诊断模型，实现对叶片缺陷的自动识别和定位。

4. 实时监测与报警：结合传感器技术，对风机叶片进行实时监测，并通过报警系统及时发现缺陷并采取相应措施。

四、案例应用：风机叶片缺陷检测系统基于上述技术，已经有一些风机叶片缺陷检测系统被研发出来。

这些系统一般包括图像采集设备、图像处理软件和缺陷识别算法等模块。

基于对风力发电叶片实时监控故障预警系统的研究摘要：随着科技的不断发展，风力发电技术已经变得十分成熟，并且技术在实际应用过程中具有改善生态环境、优化能源结构的作用，对经济发展具有促进作用，这也是该项技术得到广泛应用的一项重要原因。

在风力发电过程中，叶片经常会出现问题，这对整个风力发电机组的安全运行造成危害，因此，要做好对风力发电叶片的动监测，降低故障的发生几率。

本文在对风力发电叶片要求进行介绍的基础上，应用一种基于PLC的检测预警系统，完成对风力发电叶片应用情况的实时监测，避免故障的发生，使风力发电叶片的作用能够得到充分发挥。

关键词：风力发电叶片；实时监测；叶片故障；叶轮1 风力发电叶片的基本要求叶片是风力发电机中一项关键部件，其在实际应用过程中具有可靠的质量、优越的性能，从而可以保障机组在实际运行过程中的稳定性。

叶片长期在恶劣的环境中应用，这也对其性能提出更高的要求，对叶片的要求主要体现在以下4个方面：(1）密度轻，抗疲劳性强，教学的力学性能，能够在暴风等级恶劣的条件下作业。

(2）叶片表面需要保光滑性，这能够达到减小叶片表面阻力的作用，确保其在应用过程中的稳定性，有效降低事故的发生概率。

(3）实际应用期间，不得出现强烈的光反射、电磁波干扰、较大噪音。

(4）具有加强的耐紫外线照射、耐附属，以及较强的雷击性。

在风力发电机中的叶片只有具有以上性能才能被应用，但是需要注意的是，即使具备以上性能，风力发电发电叶片在实际应用期间，也会由于受各种因素影响而出现故障。

因此，要做好相应实时监控预警，通过对实时监控故障预警系统的应用，对风力发电机叶片的运行情况进行监控，一旦其在运行过程中出现问题，要及时采取相应的措施对问题进行处理，避免故障进一步扩大，造成更为严重的影响。

2 分析叶片断裂原因与检测原理2.1 叶片断裂原因叶片运输到风场的距离较长，并且交通环境差，在实际运输过程中，受交通环境影响，叶片可能会受到破坏，导致叶片上出现一些细微的伤痕，这些伤痕的存在，当叶片在运转时，可能会演变成安全事故。

风机叶片故障诊断与健康监测系统研究在现代工业中，风机是一种重要的设备，广泛应用于发电厂、炼油厂、化工厂等众多领域。

风机的叶片是其核心部件之一，对其进行故障诊断和健康监测，可以确保风机的正常运行，提高生产效率和安全性。

本文将对风机叶片故障诊断与健康监测系统的研究进行探讨。

1. 前言在风机的运行过程中，叶片可能会因为磨损、断裂、结构松动等原因出现故障，导致风机性能下降、噪声增加甚至是设备损坏。

因此，建立风机叶片故障诊断与健康监测系统，实时监测风机叶片的状态，对故障进行诊断和预警，具有重要意义。

2. 故障诊断方法2.1 传统方法传统的风机叶片故障诊断方法主要依靠人工观察和经验，通过观察叶片表面的磨损、断裂情况，判断叶片的健康状况。

这种方法存在主观性较强、效率低下的问题，无法满足现代工业对高效准确诊断的需求。

2.2 基于数据分析的方法近年来，随着传感器技术和数据分析技术的发展，基于数据分析的故障诊断方法成为研究的热点。

这种方法通过使用加速度传感器、振动传感器等设备采集风机叶片的振动数据，结合数据处理和模式识别算法，实现对风机叶片故障的自动诊断。

3. 健康监测系统设计3.1 数据采集与传输健康监测系统首先需要采集风机叶片的振动数据，包括叶片的振动频率、幅值和相位等信息。

采集到的数据可以通过有线或者无线方式传输到数据处理中心。

3.2 数据处理与分析数据处理与分析是风机叶片故障诊断的关键步骤。

通过对采集到的振动数据进行数字滤波、特征提取和数据降维等处理，可以得到反映叶片健康状况的有效特征参数。

然后，利用数据挖掘和机器学习算法，建立故障模型，实现对风机叶片故障的诊断和预测。

3.3 故障诊断与预警在风机叶片的健康监测系统中，故障诊断和预警是非常重要的功能。

一旦监测到叶片出现故障，系统会及时发出警报，同时提供详细的故障类型和位置信息，以便维护人员进行及时维修和更换。

4. 实验与应用为了验证风机叶片故障诊断与健康监测系统的有效性，研究人员通常会进行一系列的实验。

高频激光测距仪对风力发电机叶片运行状态监测研究摘要：随着叶片尺寸的增大，叶片的变形量越来越大，给风机运行带来较大风险，安全净空已成为行业内的一个共同问题，如果现场运行的风机真实存在净空不足，轻则造成叶片打到塔筒造成叶片断裂，重则造成塔筒折断的后果。

本文采用高频脉冲激光测距仪，放置于风机迎风面前若干距离，成一定仰角打在叶片的下叶尖高度位置，通过激光测距仪输出的测距值可以监测风机叶片运行状态，依据激光测距仪这一高频测距功能可以监测风机叶片扫过塔筒时叶尖距离塔筒的距离，保证风机的运行安全，对于行业具有较大意义。

关键词：激光测距仪；风机；叶片；监测前言随着风电行业的发展，国内外风电机组都在往大功率方向发展，风轮、塔筒等结构的尺寸都越来越大，叶片尺寸的增大，会导致叶片的变形量也增大，进而可能导致叶片的净空不足，威胁到风机的安全运行，如果现场运行的风机真实存在净空不足，轻则叶片打到塔筒造成叶片断裂，重则造成塔筒折断，安全净空已成为行业内的一个共同问题[1]。

本文采用高频脉冲激光测距仪，放置于风机迎风面前与风机机位点相距一定距离，与风轮旋转平面成一定仰角打在叶片的下叶尖附近的高度位置，通过激光测距仪输出的距离值可以监测风机叶片运行状态，依据激光测距仪这一高频测距功能可以用于风机叶片扫过塔筒时的净空监测，保证风机的运行安全，对于行业具有较大意义。

激光测距仪频率要求目前风机的叶片半径越来越大，叶尖的线速度会非常快，很多大尺寸叶片的叶尖线速度能达到90m/s，比高铁的速度还快。

而叶尖的宽度又比较窄，为了保证叶片每次通过时激光测距仪尽可能够捕捉两个及两个以上的点，测距仪激光接收频率要求要达到600Hz以上，同时又基于测距仪的测距原理，发射激光头发射出去的激光因为距离、激光发射角度、被测试物料的材料属性，被接收激光头接收的激光会少于发射的激光数，所以测距仪激光接收频率最终选取1000Hz左右[2] [3]。

高频激光测距仪性能验证将高频激光测距仪放置在距离风机迎风面方向一定距离的地面，与风轮旋转平面成一定仰角打在叶片的下叶尖高度位置，测试时的天气为晴天，风速5-8m/s，风轮转速达到而定转速9RPM，选取白天和夜间时间段分别进行测试。

第26卷第3期2010年9月北京建筑工程学院学报Journal o f Be iji ng U n i versity o f C i v il Eng i neering and A rch itectureV o.l 26N o .3Sep .2010文章编号:1004-6011(2010)03-0025-04基于激光跟踪测量系统的叶片平整度检测黄 浩, 王晏民, 范 亮, 王三立(北京建筑工程学院代表性建筑与古建筑数据库教育部工程研究中心,北京 100044)摘 要:根据某厂风机叶片平整度的检测项目实例,研究新型三维工业测量系统 激光跟踪仪应用于大型工业产品成果质量的检验.首先运用激光跟踪仪测量待测截面上均匀分布的离散点三维坐标,其次利用最小二乘法计算出离散点的最佳拟合平面,最后计算出各离散点到此平面的距离作为评价的指标,进而确定待截面平整度是否满足设计要求.实践证明激光跟踪测量系统完全满足截面平整度检测亚毫米级精度的要求,对于其它工业产品平整度检测有很好的借鉴意义.关键词:激光跟踪测量系统;截面平整度;最小二乘法;三维坐标中图分类号:P215;TH 744文献标志码:AD etecting of the B lade F l atness Based on Laser T racki ng M easure m ent Syste mH uang H ao ,W ang Y an m i n ,Fan Liang ,W ang Sanli(Engi n eeri ng Research C enter for Typ ical Bu il d i ng and Ancient Bu ilding Database ,M i n istry of Educati on,BUCEA ,Be iji ng 100044)Abstract :I n the paper ,m ostly according to the detecting prog ra m exa m p l e o f the blade flatness o f a factory ,the ne w t h ree -di m ensional industrial m easure m ent syste m s laser track i n g syste m is researched and decided w hether it could be used i n detecti n g o f the quality o f industrial products .Firstly ,the t h ree -di m ensional coordi n ates of the unifor m d iscrete po i n ts w hich are d istri b uted on the tested secti o n are m easured by using the laser tracker .Second l y ,the error equati o n to ca lculate the best fitting plane o f the discrete po ints i s estab lished by using the least square m ethod .Fi n a lly ,the d istances bet w een the discrete po ints and this p lane as the evaluati o n i n dex are calcu lated ,and t h en whether t h e tested secti o n flatness m eet the design requ ire m ents is deter m ined.The test proved that the laser track i n g m easure m ent syste m not only m et t h e sub-m illi m eter accuracy requ ire m ents o f the cr oss -secti o n flatness ,but also so lved the issue o f the trad itional t h ree coord i n ate m easuring m achine wh ich has a short distance and mov i n g is not conven ien;t it also has a good reference for flatness detecting o f other m anufactured products .Key w ords :laser track i n g m easure m ent syste m;cr oss -secti o n flatness ;least square m ethod ;t h ree -di m ensional coordi n ate收稿日期:2010-07-08基金项目:北京市自然科学基金重点项目(KZ200910016001)作者简介:黄 浩(1987 ),男,硕士研究生,研究方向:精密工程与工业测量.某厂生产的风力发电机的扇叶长约40m 、宽约3m 、高约4m,其材质为玻璃纤维增强环氧树脂.为了保障安装时扇叶和圆轮的高精度的衔接,设计方要求待测截面精度为0 2mm,即测量的各测点到最佳拟合平面的距离小于0 2mm.传统工业模具和产品的平整度的检测都是利用三坐标测量机.其方法是将三坐标测量机装置固定在待测物体附近,确保测头或探针能够触及到待测北京建筑工程学院学报2010年物体的表面.这种方法测量距离短,一般半径1 5m 左右,挪动不方便,往往难以应用于大型工业产品质量检测.本文采用的激光跟踪测量技术通过双频激光干涉来进行距离测量,测距精度可达几个 m.而测量距离可达60m.此外,激光跟踪测量可以把测量人员从繁重的瞄准过程中解放出来,极大地提高效率.其方法是利用激光跟踪仪采集离散点的三维坐标,利用最小二乘法计算离散点的最佳拟合平面,将各离散点到此平面的距离作为检测的依据.1 激光跟踪仪的测量原理和精度检校1 1 激光跟踪仪的测量原理激光跟踪仪主要由跟踪头、目标反射镜、控制电箱和测量软件等构成.激光跟踪仪跟踪头由一个装在轴上的激光干涉仪、编码器和伺服电机组成.控制箱用来控制激光跟踪仪,包括操纵仪器和处理以下跟踪环节的反馈信息:1)跟踪头的编码器位置;2)跟踪头的伺服系统;3)跟踪头的激光干涉仪的距离测量;4)用来确定目标运动的方位角(水平)和俯仰角(垂直)的双轴跟踪传感器;5)气象站数据.目标反射镜S MR分为实心靶球和空心靶球两种,如图1所示。

基于视觉与热成像的风电叶片故障检测与评估风能作为一种清洁、可再生的能源，越来越受到关注和应用。

然而，随着风力发电设备的不断增加，风电叶片故障问题也日益突出。

为了保障风电叶片的安全运行，提高发电效率，基于视觉和热成像的风电叶片故障检测与评估成为研究的热点。

一、引言风电叶片作为风力发电机组的核心部件之一，承担着将风能转化为机械能的重要任务。

然而，常年暴露在恶劣的天气环境中，受到风力、腐蚀、老化等多种因素的影响，风电叶片容易出现疲劳、裂纹、腐蚀等故障，直接影响发电效率和设备寿命。

因此，如何准确快速地检测和评估风电叶片的故障成为研究的重点。

二、基于视觉的风电叶片故障检测与评估视觉技术是一种以图像处理和分析为核心的感知与认知技术，已广泛应用于工业检测领域。

在风电叶片故障检测与评估中，基于视觉的方法可以通过获取风电叶片表面的图像信息，识别出裂纹、腐蚀等故障点，实现对叶片的实时监测和评估。

首先，基于视觉的风电叶片故障检测与评估通常会利用高分辨率的摄像头获取叶片表面的图像。

然后，通过图像处理算法，如边缘检测、纹理分析等，提取出故障区域的特征。

最后，根据特征的变化和分布规律，进行故障判定和定位，评估叶片的损伤程度。

三、基于热成像的风电叶片故障检测与评估热成像技术是一种利用物体自身发出的红外辐射来实现热量分布图像的技术。

在风电叶片故障检测与评估中，基于热成像的方法可以通过检测叶片表面的温度分布，发现潜在的故障点。

损伤区域通常会因为疲劳、裂纹等问题导致局部温度升高，从而在热成像图像中显示出较高的亮度。

通过分析热成像图像中的亮度变化，结合其他环境参数如风速、环境温度等，可以定位和评估叶片的故障。

四、综合应用与展望基于视觉与热成像的方法在风电叶片故障检测与评估中各有优势，但也存在一些不足之处。

视觉方法受光照条件和摄像头性能的限制，容易受到环境因素的影响；而热成像方法需要考虑到环境温度、风速等因素的干扰。

为了克服单一方法的局限性，降低误报率和漏报率，未来的研究可以将基于视觉和热成像的方法进行融合，以提高风电叶片故障的检测和评估能力。