一种基于智能识别的风机叶片悬停位置动态识别系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于智能识别的风机叶片悬停位置动态识别系统，所述风机叶片悬停位置动态识别系统包括服务器、以及至少两架无人机，所述风机叶片悬停位置动态识别系统还包括路径规划模块、交互模块、数据采集模块，所述路径规划模块用于对无人机的巡检路线进行规划，所述数据采集模块用于采集向邻近的风力发电机的叶片的图像数据，并对所述图像数据进行评估，所述交互模块用于将数据采集模块的分析结果在至少两架无人机中进行传输，以使得两架无人机中的数据同步。本发明专利技术通过采集单元和评估单元的相互配合，使得无人机的状态能够被精准确定，并配合巡检无人机对叶片进行巡检，提升对叶片的监控精度。对叶片的监控精度。对叶片的监控精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能识别的风机叶片悬停位置动态识别系统


[0001]本专利技术涉及风力发电机监控或测试
，尤其涉及一种基于智能识别的风机叶片悬停位置动态识别系统。

技术介绍

[0002]风力发电是指把风的动能转为电能，由于风能是一种清洁的可再生能源，因此越来越受到重视。风力发电所需要的装置，称作风力发电机组。风力发电机组包括风轮、发电机，风轮中含叶片、轮毂、加固件等组成，发电机设置在机舱内，叶片受风力旋转发电。可见，叶片是风力发电的过程的核心部件。
[0003]如CN108087210B现有技术公开了一种风力发电机组叶片异常识别方法及装置，叶片在旋转发电的过程中，由于长期暴露在自然环境中，在长期运行后可能出现开裂、断裂等情况，这将严重影响风力发电机组的正常运行。风力发电机组的叶片在出现裂纹到开裂、断裂的过程，是一个随着时间的积累逐步恶化的过程。当叶片出现大幅开裂或者断裂时，风机运行的平稳性受到影响，会导致风机运行的故障率增加，当出现频繁故障时，也能够发现叶片失效的问题。
[0004]另一种典型的如CN113324548B的现有技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能识别的风机叶片悬停位置动态识别系统，所述风机叶片悬停位置动态识别系统包括服务器、以及至少两架无人机，其特征在于，所述风机叶片悬停位置动态识别系统还包括路径规划模块、交互模块、数据采集模块，所述服务器分别与所述交互模块、所述数据采集模块和所述路径规划模块连接，所述路径规划模块用于对无人机的巡检路线进行规划，所述数据采集模块用于采集向邻近的风力发电机的叶片的图像数据，并对所述图像数据进行评估，所述交互模块用于将数据采集模块的分析结果在至少两架无人机中进行传输，以使得两架无人机中的数据同步；其中，所述数据采集模块设置在至少两架无人机中的一架上，形成侦查无人机，使得至少两架无人机中的其他无人机为巡检无人机，所述数据采集模块包括数据采集单元、以及评估单元，所述数据采集单元用于采集所述风力发电厂的图像数据，所述评估单元根据所述数据采集单元的图像数据对所述叶片的巡检位置进行评估；所述数据采集单元包括双目检测探头、以及数据存储器，所述双目检测探头用于采集相邻近的风力发电机的叶片的图像数据，数据存储器用于对所述图像数据进行分析；所述评估单元获取所述双目检测探头采集得到的相邻的两个叶片的图像数据，并进行处理后识别出叶片，得到叶片的二维几何信息，并将深度信息与二维几何信息进行融合得到关于叶片图像的景深信息；所述评估单元根据相邻近的两个叶片的景深信息，并根据所述双目检测探头与相邻近的叶片之间形成的相似三角形的关系，计算相邻近的叶片的前景深Front、以及相邻近的叶片的后景深back：式中，F为所述双目检测探头的光圈值，δ为单位像素边长，u为物距，f为焦距；所述评估单元获取叶片的图像数据，并对所述图像数据进行处理，以提取出各个叶片的边缘像素，所述处理包括灰度化、二值化和边缘提取，使所述风机图像形成多个叶片区域；其中，在多个叶片区域中获取相邻近的叶片尖端的边缘像素点A(x1，y1)和叶片尖端的边缘像素点B(x2，y2)；所述评估单元相邻近的叶片尖端的边缘像素点A(x1，y1)和叶片尖端的边缘像素点B(x2，y2)，计算相邻近的叶片尖端的边缘像素点A、相邻近的叶片尖端的边缘像素点B之间的距离Distant：所述评估单元获取相邻近的叶片尖端的边缘像素点A、相邻近的叶片尖端的边缘像素点B(x2，y2)之间距离、邻近的叶片的前景深Front、以及邻近的叶片的后景深back，若同...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹世鹏，倪莎，王立涛，余万金，陈杰，周文斌，郭浩，曹翠珍，
申请(专利权)人：众芯汉创北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：