【技术实现步骤摘要】
一种视觉雷击监测方法及系统
[0001]本专利技术属于故障诊断
，特别涉及一种视觉雷击监测方法及系统，可用于监测风力发电机组在遭受雷击后的叶片损伤故障状态。
技术介绍
[0002]人类社会的发展进步，离不开能源的高效利用。当今社会人类利用能源主要还是以化石燃料的燃烧为主，将化学能转换为电能，但是同时带来了一系列的环境问题。人们迫切的希望用清洁可再生的能源来代替不可再生的化石燃料，从而带来能源结构的变革。风力发电机技术日趋成熟，由于其可规模化、易工程实现等因素，得到了世界各国的大力发展。
[0003]风电场一般建设在高山、平原及丘陵等相对空旷的地方。由于风力发电机组(风电机组)容量日益增加，为了获取足够的风能，塔筒的高度也不断增加，从而遭受雷击的概率也远高于其相对地区。当叶片遭受雷击损伤过后，只能够通过事后停机人工排查。但是通常都是在叶片被雷击过后很长一段时间，尤其在海上风电风电机组尤为突出。这种滞后的排查方式，对风电机组遭受雷击过后，叶片损伤故障运行，这非常有可能将故障进一步的扩大。从而带来维修成本的增加，甚至...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种视觉雷击监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1：获取雷击数据，并对获取的雷击数据进行分析处理获取雷击次数，根据雷击次数判断是否形成雷击报警信号，形成则执行步骤S2，反之则循环执行步骤S1；步骤S2：获取包括被击物图像数据的视觉信息数据，进行分析、处理，通过图像差异性对比算法，将获取的视觉信息数据中图像数据与被击物正常状态下的图像数据进行对比，判断被击物是否存在损伤，如存在则生成包括被击物视觉信息数据的运维工单信息报告；反之则执行步骤S1。2.根据权利要求1所述的视觉雷击监测方法，其特征在于：所述步骤S2对获取的视觉信息数据通过以下步骤进行处理：步骤S21：图像预处理，对获取的视觉信息数据中的图像进行边缘监测、滤波操作、图像缩放及图像分割；步骤S22：特征提取，对所述步骤S21预处理后的图像提取ho
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特征；步骤S23：图像质量分类，采用机器学习的方法或拟合SVM模型对所采集到的图像进行分类。3.根据权利要求1或2所述的视觉雷击监测方法，其特征在于：还包括用于存储雷击数据和视觉信息数据的存储步骤，该步骤将每次雷击数据以及与之对应的视觉信息数据进行存储。4.一种视觉雷击监测系统，其特征在于，该系统包括：第一获取终端，用于获取雷击数据；第二获取终端，用于获取视觉信息数据；主控装置，分别与所述第一获取终端和所述第二获取终端信号连接，接收所述第一获取终端获取的雷击数据，并所述雷击数据进行处理分析，以判断是否形成雷击报警信号，根据雷击报警信号触发所述第二获取终端获取包括被击物图像数据的视觉信息数据进行处理分析后生成包括被击物视觉信息数据的运维工单信息报告。5.根据权利要求4所述的视觉雷击监测系统，其特征在于：还包括用于存储雷击数据和视觉信息数据的存储装置，用于数据提供。6.根据权利要求4或5所述的视觉雷击监测系统，其特征在于，所述主控装置包括雷击数据处理模块、雷击报警模块、控制模块、视觉数据处理模块和损伤报警模块，所述雷击数据处理模块用于对所述第一获取终端形成的雷击数据进行处理，获取雷击发生的次数；所述雷击报警模块，依据所述雷击数据处理模块获取的雷击次数判断是否形成雷击报警信号，如形成雷击报警信号则输入所述控制模块，所述控制模块在所述雷击报警模块存在输出时触发所述第二获取模块获取包含被击物图像数据的视觉信息数据传输至所述视觉数据处理模块利用视觉识别算法对获取的视觉信息数据进行分析、处理，判断被击物遭受雷击后的状态，生成被击物雷击损伤报告；并输入所述损伤报警模块，所述损伤报警模块对接收到的雷击损伤报告通过图像差异性对比算法，将获取的视觉信息数据中图像数据与被击物正常状态下的图像数据进行对比，判断被击物是否存在损伤，...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏坤林，杨鹤立，曾一鸣，宁琨，付斌，郭自强，王秉旭，李玉霞，廖茹霞，张坤，
申请(专利权)人：东方电气风电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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