葉片是風電產業數字化運維管理的薄弱環節
1.風機作為最高端的loT設備 ，除葉片外核心部件如齒輪箱 ，發電機的運行與狀態信息己實現數字化與智能化
2.及時定期 ，完整 ，清晰的數字化葉片運行與狀態信息的獲取 ，是實現數字化運維管理的關鍵 ，目前的采集手段都不能滿足 ，包括望遠鏡目測檢查 ，蜘蛛人 ，用籃 ，地面系統等
3.數字化 ，自動化 ，智能化的管理葉片資產 ，了解工作狀態與可能損傷進而安排可預見性的運維作業 ，最終使風機與風場的后運維可以降本增效是葉片數字化運維的目標
無人機運維巡檢的操作流程
自動機場：實現飛機的釋放與回收，對無人機進行換電池與充電。
無人機：搭載可變焦攝像頭與激光雷達，進行風機全自主路徑規劃與圖像拍攝;
后端控制中心：自動巡檢系統運行中樞，調度無人機與機場，并獲了實時視頻;
AI識別與處理：通過深度學習進行故障檢測;
1.風機停機需求
風機運行過程中40m長度風葉尖端，轉動速度達80m/s，現有無人機性能無法跟隨拍攝;
高動態下由于風葉在視場位置變化，難以對焦，導致成像效果差，影響視頻分類處理的準確率;
停機狀態，風機低速旋轉，無人機可進行跟蹤拍攝。
2.無人機路徑規劃
后端處理軟件規劃巡檢路線;
機場自動換電，無人機釋放;
無人機飛行至指定風機上方。
3.風機偏航角度測試
無人機飛行到風機正上方;
攝像頭從上往下拍攝風機俯視圖;
檢測風機與機艙位置，確認風機在地理坐標系下朝向角度。
4.風機機艙輪轂定位
根據風機偏航與角度，飛行到風機正前方，安全距離20m;
識別機艙輪轂中心，無人機逼近到風機正前方10m處;
5.采用定制化載荷進行葉片定位導航
云臺對無人機載荷增穩;
面陣激光雷達對風機距離與邊沿檢測;
變焦相機鎖定拍照目標。
6.葉片全方面檢測方案
無人機與風葉平臺距離10m，分別沿葉片兩側飛行;
無人機與風葉兩側成45度夾角。
7.故障識別與處理
支持風機14種缺陷類型，初始模型識別準確率85%;
支持系統自學習。
無人機運維巡檢需要的核心技術
客服1