风电设备的智能检测方法及相关产品技术

本申请实施例公开了一种风电设备的智能检测方法及相关产品，应用于振动检测设备，方法包括：获取目标风电设备的机舱在工作状态下的第一目标视频；根据所述第一目标视频确定所述目标风电设备的叶片的第一位置区域；获取第二目标视频，所述第二目标视频包括所述叶片的第一位置区域在工作状态下的视频；根据预设视频处理策略处理所述第二目标视频，得到所述第一位置区域的第二参考振动信息；根据所述第二参考振动信息判断所述目标风电设备的状态。本申请实施例提供的风电设备的智能检测方法，降低了风电设备的检测难度和复杂度，提升了检测的效率，提升了振动检测设备的智能性。

【技术实现步骤摘要】
风电设备的智能检测方法及相关产品
本申请涉及互联网
，具体涉及一种风电设备的智能检测方法及相关产品。
技术介绍
互联网Internet属于传媒领域，又称国际网络，是网络与网络之间所串连成的庞大网络，这些网络以一组通用的协议相连，形成逻辑上的单一巨大国际网络。这种将计算机网络互相联接在一起的方法可称作“网络互联”，在这基础上发展出覆盖全世界的全球性互联网络称互联网，即是互相连接一起的网络结构。“互联网+”是创新2.0下的互联网发展的新业态，是知识社会创新2.0推动下的互联网形态演进及其催生的经济社会发展新形态。“互联网+”是互联网思维的进一步实践成果，推动经济形态不断地发生演变，从而带动社会经济实体的生命力，为改革、创新、发展提供广阔的网络平台。通俗的说，“互联网+”就是“互联网+各个传统行业”，但这并不是简单的两者相加，而是利用信息通信技术以及互联网平台，让互联网与传统行业进行深度融合，创造新的发展生态。它代表一种新的社会形态，即充分发挥互联网在社会资源配置中的优化和集成作用，将互联网的创新成果深度融合于经济、社会各域之中，提升全社会的创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。传统的振动监测系统一般是采用本地化检测设备，如在专用房间布置激光多普勒测振仪LDVs，通过该设备进行本地化的振动检测，以及故障预测等，但是LDVs存在价格昂贵，使用环境受限(测试环境的温度、光照等环境影响会使测量结果严重变坏)，测试区域小、难以实现远程监控等缺点，难以满足户外等使用环境多变的场景中的智能化的振动检测需求。随着社会的进步，生活水平的提高，人们的环境保护意识也越来越高；为了在保护环境的同时满足人类对能源的需求，人们对可再生能源的重视程度越来越高。风能资源较为丰富，风电设备也越来越多的投入使用。当前风力发电机的塔高约40至60米，每个叶片的长度约为20米，在针对风力发电机进行维护或检测的过程中，需要工作人员攀登到一定的高度进行检测；检测过程较为复杂，耗时较长。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种风电设备的智能检测方法及相关产品，以期降低风电设备检测过程中的复杂度，提高针对风电设备进行检测的检测效率。具体的，本申请实施例所公开的风电设备的智能检测方法中的数据传输流程可以基于互联网+技术，形成本地+云端或服务器的分布式智能化风电设备的智能检测系统，一方面本地可以通过采集装置采集精确的风电设备的原始影像并通过数据处理装置进行预处理，另一方面云端或服务器可以基于获取到的分布式数据，结合通过大数据技术统计分析得到风电设备的各类专用故障检测模型，预测被检测的风电设备的故障，实现互联网与振动监测系统的深度融合，提高监测的智能性和准确度，满足日益增多的各类场景中的智能化的振动检测需求，实现了应用于风电设备检测的智能检测系统，提高了针对风电设备进行检测的检测效率。第一方面，本申请实施例提供一种风电设备的智能检测方法，应用于振动检测设备，所述方法包括：获取目标风电设备的机舱在工作状态下的第一目标视频；根据所述第一目标视频确定所述目标风电设备的叶片的第一位置区域；获取第二目标视频，所述第二目标视频包括所述叶片的第一位置区域在工作状态下的视频；根据预设视频处理策略处理所述第二目标视频，得到所述第一位置区域的第二参考振动信息；根据所述第二参考振动信息判断所述目标风电设备的状态。第二方面，本申请实施例提供一种风电设备的智能检测方法装置，包括处理单元和通信单元，其中，所述处理单元，用于通过所述通信单元获取目标风电设备的机舱在工作状态下的第一目标视频；以及用于根据所述第一目标视频确定所述目标风电设备的叶片的至少一个位置区域；以及用于通过所述通信单元获取第二目标视频，所述第二目标视频包括所述叶片的第一位置区域在工作状态下的视频；以及用于根据预设视频处理策略处理所述第二目标视频，得到所述第一位置区域的第二参考振动信息；以及用于根据所述第二参考振动信息判断所述目标风电设备的状态。第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行本申请实施例第一方面任一方法中的步骤的指令。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。可以看出，本申请实施例中，振动检测设备获取目标风电设备的机舱在工作状态下的第一目标视频；根据所述第一目标视频确定所述目标风电设备的叶片的第一位置区域；获取第二目标视频，所述第二目标视频包括所述叶片的第一位置区域在工作状态下的视频；根据预设视频处理策略处理所述第二目标视频，得到所述第一位置区域的第二参考振动信息；根据所述第二参考振动信息判断所述目标风电设备的状态。可见，振动检测设备可根据机舱的振动情况判断出叶片的一个较小的区域，进而根据较小的区域的振动情况判断叶片是否存在故障，整个检测过程只需根据风电设备在工作状态下的视频即可完成，无需人工攀爬至风电设备针对风电设备的各部位进行检测，提升了检测效率，缩短了检测时长。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本申请实施例提供的一种风电设备的智能检测系统的架构图；图2A是本申请实施例提供的一种风电设备的智能检测方法的流程示意图；图2B为本申请实施例提供的一种位置区域的划分示意图；图2C为本申请实施例提供的一种位置关系和位移向量的示意图；图3是本申请实施例提供的一种振动检测设备的结构示意图；图4是本申请实施例提供的一种风电设备的智能检测装置的功能单元组成框图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种风电设备的智能检测方法，其特征在于，应用于振动检测设备，所述方法包括：/n获取目标风电设备的机舱在工作状态下的第一目标视频；/n根据所述第一目标视频确定所述目标风电设备的叶片的第一位置区域；/n获取第二目标视频，所述第二目标视频包括所述叶片的第一位置区域在工作状态下的视频；/n根据预设视频处理策略处理所述第二目标视频，得到所述第一位置区域的第二参考振动信息；/n根据所述第二参考振动信息判断所述目标风电设备的状态。/n

【技术特征摘要】
1.一种风电设备的智能检测方法，其特征在于，应用于振动检测设备，所述方法包括：
获取目标风电设备的机舱在工作状态下的第一目标视频；
根据所述第一目标视频确定所述目标风电设备的叶片的第一位置区域；
获取第二目标视频，所述第二目标视频包括所述叶片的第一位置区域在工作状态下的视频；
根据预设视频处理策略处理所述第二目标视频，得到所述第一位置区域的第二参考振动信息；
根据所述第二参考振动信息判断所述目标风电设备的状态。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一目标视频确定所述目标风电设备的叶片的第一位置区域，包括：
获取所述第一目标视频对应的第一转速，所述第一转速包括所述第一目标视频中每个时间点对应的转速；
根据所述预设视频处理策略处理所述第一目标视频以得到所述机舱的第一参考振动信息；
以所述第一参考振动信息为查询标识，查询所述第一转速对应的数据库，获取所述查询标识对应的第一参考位置信息，所述数据库包括振动信息和位置信息之间的对应关系；
根据所述第一参考位置信息确定所述叶片的所述第一位置区域。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二目标视频包括N帧图像，所述根据预设视频处理策略处理所述第二目标视频，得到所述第一位置区域的第二参考振动信息，包括：
确定所述N帧图像中的第一帧图像，N为正整数；
根据所述第一帧图像中所述机舱的中心位置点和所述目标风电设备的预设尺寸参数确定所述第一帧图像中的所述第一位置区域；
根据预设的分区策略划分所述第一位置区域为Z个分区，Z为正整数；
针对所述Z个分区执行振动检测步骤，以确定所述Z个分区的振动情况；
根据所述Z个分区的振动情况确定所述第二参考振动信息。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预设的分区策略划分所述第一位置区域为Z个分区，包括：
根据所述机舱的中心位置点和所述目标风电设备的预设尺寸参数确定所述第一位置区域的第一中心点；
以所述第一中心点为圆心，将所述第一位置区域划分为X个圆环，并确定每个圆环内的H个参考特征点，所述H个参考特征点平均分布在所述X个圆环内,H＝Z/X；
确定以所述每个圆环内的H个参考特征点为圆心，预设距离为直径的圆为所述Z个分区；所述预设距离小于所述圆环之间的环宽。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，针对所述Z个分区执行振动检测步骤，以确定所述Z个分区的振动情况，包括：
针对所述Z个参考特征点执行振动检测步骤；
确定出所述Z个参考特征点中处于振动状态的F个参考特征点的，F为正整数，且F小于Z；
确定所述F个参考特征点对应的F个分区；
确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：高风波，
申请(专利权)人：深圳市广宁股份有限公司，深圳市豪视智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44