風電場無人機巡檢風力葉片姿態輔助監測系統設計

龍源電力集團股份有限公司寧夏公司 艾進才

隨著新能源技術的不斷發展，風力發電的價值越來越受到人們的關注，因此在發電產業中，風力發電逐步得到了重視，隨之擴大了風力發電的規模，所以對風力發電相關設備的巡檢具有重要意義，目前主要的巡檢方式是人工巡檢，這種方式存在實時性低、效率低下等問題。于是基于無人機技術的巡檢方式逐漸在電力行業嶄露頭角。然而，利用無人機進行風力發電機設備巡檢時，一般需要復雜算法對處于停機狀態的風力葉片進行姿態檢測，以便于后續的圖像采集和算法處理。本文提出一種基于嵌入式的風力葉片姿態輔助監測系統，可實時檢測風力葉片姿態，并將測得的數據通過無線網絡回傳至無人機控制中心，指導無人機進行風力葉片圖像采集，大大降低系統算法難度。

當今社會，經濟和科技迅速發展，它給人們的生活帶來翻天覆地的變化，與此同時，環境問題也亟待解決。風能作為一種新的清潔能源，人們對其的關注度越來越高，它不僅對地球生態環境友好，而且能夠在發電產業中作為能源被開發利用，因此在我國風電產業的應用相當廣泛。目前，對風機葉片的故障檢測主要由人工完成，工作人員利用相關設備對其進行檢查和維修，如望遠鏡、繩索、升降機，如圖1所示。人工檢測往往缺乏一定的準確性同時也存在一定的風險，目前無人機技術越來越成熟，在巡檢領域，人們對多旋翼無人機的研究成果頗豐，隨著相關學者與專家對無人機技術的不斷研究與探索，在無人機巡檢的技術上研究出了在自主巡檢技術。風電場無人機巡檢主要分為兩種，即宏觀巡檢和微觀巡檢。宏觀巡檢是指無人機按照制定的飛行路徑，通過無人機操作員或者自主飛行至風場上空，進行宏觀的圖像采集，進而檢測風力發電機葉片斷裂、風塔倒塌等嚴重故障。這類巡檢方式效率高，覆蓋范圍廣。微觀巡檢是指操作無人機對風塔進行近距離視頻成像，主要采集風力葉片的細節特征，例如葉片裂紋、結冰，涂層剝離等細微故障。但該種巡檢需要對風力葉片在停機狀態時的指向、姿態進行視覺算法的解析，無人機在成像過程中，需要對風力葉片的圖像進行拼接，系統的復雜程度較高。本文提出的風電場無人機巡檢風力葉片姿態輔助監測，主要是利用嵌入式硬件，搭載姿態檢測單元，檢測風力葉片的停機姿態，并最終通過無線通信終端，將檢測結果發送至無人機解算中心。當無人機飛行至待檢測風塔時，依據提前解析的葉片姿態，對葉片進行圖像采集。

1 系統

在風力發電機組中，風電機是重要的組成部分，它的主要作用是收集風能，其次進行動能——動能的轉換，即將葉片空氣流動的動能轉換為葉片旋轉的動能，使發電機工作而產生電力。隨著人們對風電技術的研究不斷深入以及對電能需求的不斷增多，對風電發電的設備的大小和機組規模有了進一步的增加和擴大。目前，風力發電的葉片長度可達到70m左右，使用壽命為30年左右，為保證風力發電機能夠長期穩定、安全正常運行，同時保證發電質量良好，因此風電公司需對風機進行不定期的巡檢和維護。據統計調查發現，對風機進行保養和維修時，其故障一方面來源于風機電氣系統，另外有相當一部分的故障于風機葉片。由于在偏遠郊區、山區和近海區域風能充足且穩定，因此風電場一般都設在這些地方以更好的利用風能，但這些地方的地理環境復雜惡劣，對風機葉片的工作系統不夠友好，缺陷故障的發生概率較高，導致風機不能正常工作。

圖1 風力發電機葉片檢修

在風電場無人機系統中，其中巡檢目標定位占據重要位置，它直接影響后續工作的展開。在巡檢目標定位過程中，需要確定出相機相關的坐標系，并對其之間進行坐標系轉換，通過視覺測量過算法完成對巡檢風力葉片位置的確定，算法實現難度較大。本文設計的基于嵌入式的風力葉片姿態檢測算法設計，主要分為四大模塊：自啟動模塊、姿態檢測模塊、姿態角換算模塊、無線通信模塊。其中自啟動模塊主要是通過串行接口讀取振動傳感器數據，依據采集的振幅值判斷風機主軸的運轉情況。姿態檢測模塊內部由慣性測量單元、磁傳感器等構成，集成卡爾曼濾波算法，提供精確的方向、姿態等角度信息。姿態角換算單元是指：設備初始安裝完畢后，需標定葉片指向與姿態傳感器數據的換算關系；無線通信模塊用于將檢測到的姿態信息遠傳至控制中心，控制中心在收到風力葉片姿態信息時，將有關數據下發至巡檢無人機，指導無人機在風塔位置時，沿著葉片方向對葉片本身進行圖像采集，大大降低無人機圖像采集的算法難度。

本文依據慣性測量單元的方法進行檢測，其工作原理為：無人機當前的加速度速率由一個或幾個加速度感應器探測得到；其在方向、翻滾角度和傾斜姿態上的變化由一個或幾個偏航陀螺儀計算得到。

2 系統硬件設計

本文利用磁吸方式將風力葉片姿態輔助監測裝置安裝于風力發電機旋轉主軸上，并在非旋轉部件上設置激光校準零位點。當風力葉片旋轉式，該裝置亦隨之轉動，從而獲取實時的姿態角度，并通過無線通信單元，將實時姿態數據回傳至無人機控制中心。該風力葉片姿態輔助監測系統的中央處理器是STM32，它通常有六個組成部分，分別是IMU姿態傳感單元、功耗供能單元、IPS硬屏顯示單元、激光校準單元、4G通信單元、FLASH存儲模塊。通過振動傳感器獲取當前風機葉片的運行狀態，只有當風機處于停機狀態時，才進行姿態檢測，以延長蓄電池使用壽命。

2.1 中央處理器

中央控制器選用的處理器是STM32，CPU主頻350MHz，指令集是32，其外設接口和IO資源相對非常豐富，當需要進行功能的擴展時，是非常便捷的。其主要由三部分電路組成，分別是電源、仿真接口以及通訊接口，在這三部分電路中，電源電路部分一般使用的是芯片，它選用的芯片是TPS70351，它可以輸出兩種電壓，一個是1.8V，一個是3.3V，芯片內核的工作電壓是1.8V，外設和IO引腳的工作電壓是3.3V。當芯片工作是，會產生相當大的熱量影響其正常工作，但是該芯片的散熱功能相對完善，保障芯片的溫度不超過工作溫度，使設備可以正常可靠的運行。

因本裝置采用蓄電池供電方案，為了延長該裝置的續航時，控制STM32處于低功耗模式，在非巡檢時段時，裝置處于待機狀態，并通過繼電器回路控制相關外設處于停機狀態；當無人機開啟巡檢任務時，裝置檢測到風力葉片處于停機狀態，隨即開機檢測，獲取姿態數據。

2.2 IMU姿態傳感單元

選取的姿態傳感器是基于MEMS技術的，它的測量系統具有高性能的特點，能夠測量物體的三維運動姿態。它一般由三個運動部分組成，分別是陀螺儀、加速度計、電子羅盤等，它們都是三軸的，將傳感器獲得的數據通過在其中嵌入的低功耗ARM處理器進行處理，并通過溫度補償，得到物體的三維姿態與方位等數據。姿態傳感器獲取的物體三維姿態方位數據通常用四元數、歐拉角表示，這些數據根據基于四元數的三維算法和特殊數據融合技術獲得。姿態傳感器的已經得到了十分廣泛的應用，如：無人機、機器人、機械云臺、車輛船舶、地面及水下設備、虛擬現實、人體運動分析等相關產品設備中。本文選用微型姿態傳感器，可內嵌于嵌入式主板，實現葉片姿態檢測。

2.3 IPS硬屏顯示單元

當初次將風電場無人機巡檢風力葉片姿態輔助監測系統安裝成功后，系統中的原始參數和姿態角可能并不滿足現場的實際情況，因此對于其參數應該進行重新設置。一般進行參數設置借助于鼠標和鍵盤，但是在輸煤現場中環境相對惡劣，鼠標和鍵盤的使用不夠方便，因此本系統選用的顯示屏支持觸控操作，它是IPS電容屏，其與中央處理器的連接借助于USART串行接口，當對其進行二次開發時，由于在其內部部分控制功能的存在，使得中央處理器的負荷降低，因此容易對其進行二次開發。

2.4 振動檢測單元

本文在設計時兼具低功耗設計，因此只有在風力葉片處于停機狀態時才進行姿態檢測，因此利用振動傳感器作為風機是否停機的判斷依據。振動傳感器選用常開高靈敏度震動開關SW-18010P。它有兩種工作狀態，開路OFF狀態和導通ON狀態。當開關處于OFF狀態時，它處于靜止狀態，當開關處于ON狀態時，往往是外力對于傳感器的觸碰而達到震動力閾值，或者是傳感器檢測到物體的移動速度變化而使達到離（偏）心力閾值。當ON狀態的作用力消失時，恢復為OFF狀態。

2.5 4G通信單元

因風電場地處偏遠，采用無線通信方式最為切合實際，本文采用的無線通信模塊是基于4G的自組網技術，在該模塊中主要集成了兩個器件，低功耗射頻收發器和微處理器，它們的使用使得在通信過程中的耗能降低，同時保障了通信質量的穩定，在組網過程中還，簡單易行，操作方便，因此可實現點對點的數據傳輸；可組成星型和MESH型的網狀網絡結構。可在風塔之間實心信號的中繼，提高整個無線網絡的魯棒性。

小結：本文設計的基于嵌入式的風電場無人機巡檢風力葉片姿態輔助監測系統，集成化程度高，安安裝簡便，續航持久，可及時采集風力發電葉片在停機狀態下的姿態數據，并將該數據發送至巡檢無人機，大大降低了無人機對風力葉片的定位難度，為進一步的圖像采集以及利用機器視覺實現葉片缺陷檢測奠定了基礎。