【技术实现步骤摘要】
一种风电机组叶片巡检叶片区域路线自动飞行方法
本专利技术属于无人机自动巡检
,具体属于一种风电机组叶片巡检叶片区域路线自动飞行方法。
技术介绍
风电机组是将风能转换为机械功,机械功带动转子旋转,最终输出交流电的电力设备。风力发电机一般有机舱(传动机构及发电机)、叶片、塔筒等部件组成。风电机组运行过程中,叶片的表面会呈现出各种损伤,例如掉漆、叶片结冰、开裂、雷击等。目前传统的风电机组叶片检测,通常采用人工爬上风力发电机,采用高空作业进行检测,不仅会花费大量的人力,而且存在较大的安全隐患。因此通过无人机搭载图像采集装置进行风电机组叶片检测,能够避免上述问题,很好的代替人工进行检测。目前无人机搭载图像采集装置进行风电机组叶片检测通常采用操作员遥控无人机飞行实现巡检,或者通过提前规划路径,以引导无人机完成自动追踪巡检。由于每次巡检风机叶片所处位置不同,因此路径也会发生较大的变化。操作员遥控难度大,并不能很好的进行操控,提前规划路径不能有效的对各种环境下的风电机组进行巡检,造成巡检结果不准确的问题。
技术实现思路
为了解决现有技术中存在的问题,本专利技术提供一种风电机组叶片巡检叶片区域路线自动飞行方法,能够自动识别风电机组叶片叶根到叶尖区域,并规划路线,从而引导无人机完成叶根到叶尖对叶片的自动追踪巡检。为实现上述目的,本专利技术提供如下技术方案:一种风电机组叶片巡检叶片区域路线自动飞行方法,包括以下步骤,步骤1,建立无人机空间定位坐标系;步骤2,依据风电机组外形 ...
【技术保护点】
1.一种风电机组叶片巡检叶片区域路线自动飞行方法,其特征在于,包括以下步骤,/n步骤1,建立无人机空间定位坐标系;/n步骤2,依据风电机组外形参数在步骤1中的空间定位坐标系中设置巡检路径点;/n步骤3,依据巡检路径点设置无人机叶片区域飞行巡检路线进行巡检;/n步骤4,在巡检过程中获取风电机组叶片的红外图像;/n步骤5,对获取的红外图像不同温度区域进行划分,构建风电机组轮廓,将风电机组轮廓设置为红外感兴趣区域;/n步骤6,巡检过程中获取拍摄图像进行精准区域分割,并采用深度学习模型对精准区域图像进行深度学习,获取叶片分割图片中,叶根、叶中、叶尖区域的置信度;/n步骤7,将步骤5获得的红外感兴趣的区域的和步骤6中精准区域图片进行融合计算,得到全局置信度;/n步骤8,依据全局置信度判断,重新生成图像;/n步骤9,依据重新生成的图像,无人机(4)实时调整位置,完成自动飞行巡检。/n
【技术特征摘要】
1.一种风电机组叶片巡检叶片区域路线自动飞行方法,其特征在于,包括以下步骤,
步骤1,建立无人机空间定位坐标系;
步骤2,依据风电机组外形参数在步骤1中的空间定位坐标系中设置巡检路径点;
步骤3,依据巡检路径点设置无人机叶片区域飞行巡检路线进行巡检;
步骤4,在巡检过程中获取风电机组叶片的红外图像;
步骤5,对获取的红外图像不同温度区域进行划分,构建风电机组轮廓,将风电机组轮廓设置为红外感兴趣区域;
步骤6,巡检过程中获取拍摄图像进行精准区域分割,并采用深度学习模型对精准区域图像进行深度学习,获取叶片分割图片中,叶根、叶中、叶尖区域的置信度;
步骤7,将步骤5获得的红外感兴趣的区域的和步骤6中精准区域图片进行融合计算,得到全局置信度;
步骤8,依据全局置信度判断,重新生成图像;
步骤9,依据重新生成的图像,无人机(4)实时调整位置,完成自动飞行巡检。
2.根据权利要求1所述的一种风电机组叶片巡检叶片区域路线自动飞行方法,其特征在于,步骤1中,以风电机组轮毂中心为坐标系原点,建立三维坐标系,三维坐标系中水平面方向为X轴、Z轴,水平面垂直方向为Y轴。
3.根据权利要求1所述的一种风电机组叶片巡检叶片区域路线自动飞行方法,其特征在于,步骤2中,以风电机组轮毂中心为坐标系原点,其坐标为(0,0,0),并根据风电机组外形参数设置巡检第一叶片(1)、第二叶片(2)、第三叶片(3)叶尖位置坐标分别为(X1,Y1,Z1)、(X2,Y2,Z2)和(X3,Y3,Z3);
设置无人机(4)距叶片距离高度为H,坐标(0,0,H)的点为路径点0,坐标(X1,Y1,Z1+H)的点为巡检路径点1;坐标(X2,Y2,Z2+H)的点为巡检路径点2;坐标(X3,Y3,Z3+H)的点为巡检路径点3。
4.根据权利要求3所述的一种风电机组叶片巡检叶片区域路线自动飞行方法,其特征在于,步骤3中,巡检路径点的顺序为路径点0、路径点1、路径点0、路径点2、路径点0、路径点3、路径点...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘汉政,冯晓东,韩建锋,马俊祥,王磊,王恩民,任鑫,童彤,王华,赵鹏程,杨晓峰,
申请(专利权)人:华能安阳能源有限责任公司,中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司,
类型:发明
国别省市:河南;41
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