【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉振动测量的漂浮式风机状态监测方法
[0001]本专利技术涉及漂浮式风机状态监测
,尤其涉及一种基于视觉振动测量的漂浮式风机状态监测方法。
技术介绍
[0002]漂浮式风机在服役期间将面临长时间、连续性各类海洋环境载荷,严重影响漂浮式风机运行的稳定性和安全性,为及时发现安全隐患,对其系统状态响应进行监测是十分必要的。
[0003]漂浮式风机将风力发电机组安装漂浮式平台上,再通过系泊系统实现平台相对定位。漂浮式平台的运动会引起风机较大的动力学响应,而运动的稳定性与风轮发电机组的发电量效率及系统安全性密切相关。塔筒作为漂浮式风机的重要支撑结构,搭载大型风轮发电机组并连接漂浮式平台,其结构的可靠性关系到风力发电机的稳定运行。因此,漂浮式平台和塔筒结构的可靠性和稳定性是漂浮式风机系统的安全运行的基础,也是整个漂浮式风机能否长时间的稳定运行的关键。漂浮式风机长期运行在环境恶劣的远海地区,面临复杂的风浪流载荷,在运行期间会不断经受环境侵蚀、材料老化、疲劳效应、载荷效应等,结构的损伤将不断产生和累积,发生突发事故的可能性也不断增大。
[0004]漂浮式风机的系统响应可通过多项指标,如倾斜角度、加速度等反应。传统的监测系统采用的加速度计、光纤等传感器,往往需要安装在被测物体上,这不仅需要耗费大量的人力物力财力,还会对被测物体产生质量负载,进而影响结构动态特性。而非接触式传感器一般依靠某种电磁辐射传输振动信息,常用的有基于微波干涉仪的振动测量、基于毫米波传感器的振动测量、激光测量法等等,但这类方法都受到
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于视觉振动测量的漂浮式风机状态监测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、根据浮式风机监测需求确定视觉相机布设位置和数量,对浮式风机运行状态进行拍摄,并对原始视频进行裁剪、去噪前处理,输出前处理后的视频信号;步骤2、对步骤1中输出的视频信号中每一帧每一个像素点位的运动位移进行求解,获得全场运动信息;步骤3、通过空间多点联合求解,以进一步实现漂浮式平台运动和塔筒振动的精确计算。2.如权利要求1所述的基于视觉振动测量的漂浮式风机状态监测方法,其特征在于,所述步骤1中,所述根据浮式风机监测需求确定视觉相机布设位置和数量包括根据实际波浪方向以及风机叶片方向来确定。3.如权利要求2所述的基于视觉振动测量的漂浮式风机状态监测方法,其特征在于,当视觉相机布设位置选在风机叶片正前方或正后方时,能够对漂浮式平台横荡、垂荡、横摇运动以及塔筒左右方向振动进行监测;当视觉相机布设位置选在风机叶片正侧方时,能够对漂浮式平台纵荡、垂荡、纵摇运动以及塔筒前后方向振动进行监测。4.如权利要求1所述的基于视觉振动测量的漂浮式风机状态监测方法,其特征在于,所述步骤2中,所述对步骤1中输出的视频信号中每一帧每一个像素点位的运动位移进行求解,基于相位的视频运动估计方法采用复数方向可控金字塔算法。5.如权利要求4所述的基于视觉振动测量的漂浮式风机状态监测方法,其特征在于,所述步骤2包括以下步骤:步骤2.1、根据步骤1中输出的视频信号确定2D Gabor滤波器中的Gabor小波的一组参数,所述一组参数包括Gabor小波的波长、方向、相位偏移、高斯带宽、长宽比;步骤2.2、将Gabor小波与视频图像卷积得到具有幅值和相位的复数图像;步骤2.3、通过相位不变假设得到每个像素点的相位差分;步骤2.4、通过最小二乘优化准则计算、输出全场运动信息。6.如权利要求5所述的基于视觉振动测量的漂浮式风机状态监测方法,其特征在于,所述步骤2.1中,Gabor小波是一种高斯调制的复正弦函数:式中,(x,y)为像素坐标;x
′
=xcosθ+ysinθ,y
′
=
‑
xsinθ+ycosθ;λ,θ,ψ,σ,γ分别为代表2D Gabor小波的波长、方向、相位偏移、高斯带宽、长宽比的一组参数;j为虚数符号,j2=
‑
1。7.如权利要求6所述的基于视觉振动测量的漂浮式风机状态监测方法,其特征在于,所述步骤2.2具体包括:在t时刻图像亮度值为I(x,y,t),通过与不同尺度、不同方向的2D Gabor小波进行卷积运算,将图像I(x,y,t)分解到空间频率域,得到具有幅值和相位的复数图像:式中:Q为输出的复数图像,C
θ
为2D Gabor滤波器中的Gabor小波函数;A
r,θ
为复数图像...
【专利技术属性】
技术研发人员:温斌荣,唐一皓,田新亮,彭志科,周归勇,毛锦成,李庆,王辉,
申请(专利权)人:新疆伊犁库克苏河水电开发有限公司,
类型:发明
国别省市:
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