機器視覺技術(shù)在風電機組中的應用

錢 赫 張海龍 常 偉 李 琳 崔 浩

（1.浙江運達風電股份有限公司，浙江 杭州 310012；2.浙江省風力發(fā)電技術(shù)重點試驗室，浙江 杭州 310012）

1 機器視覺技術(shù)

機器視覺技術(shù)屬于人工智能的分支，是以機器為第一人稱去辨識這個多元世界的技術(shù)，通過目前擁有的圖像識別裝置，將被測物目標轉(zhuǎn)換為視覺圖像信號，經(jīng)過專門的圖像處理系統(tǒng)對圖像進行模糊化或者離散化處理，以得到被測物的形態(tài)信息、像素分布以及顏色等特征量，通過特定的轉(zhuǎn)換單元將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字量信號，圖像處理系統(tǒng)基于自身的設(shè)定條件選取特征量，從而結(jié)合整個控制系統(tǒng)對現(xiàn)場設(shè)備進行閉環(huán)調(diào)節(jié)。如果將機器視覺看作使用機器的視角去識別這個世界，那么其中的圖像處理系統(tǒng)就是其圖像集成化處理的大腦，通過大腦內(nèi)的機器視覺處理算法或進一步的深度學習技術(shù)算法（基于CNN算法、RNN 算法以及GAN 算法的衍生算法）就可以很解決隨機性強、特征復雜的圖像識別問題，該文將深度學習技術(shù)融入傳統(tǒng)的機器視覺領(lǐng)域，以解決復雜外觀缺陷檢測問題。

目前，機器視覺廣泛運用于傳統(tǒng)制造工業(yè)生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)，推動了部件探傷、運動過程監(jiān)控、偏離預警以及產(chǎn)品質(zhì)量檢測等相關(guān)技術(shù)高速發(fā)展。

2 風電機組部件故障現(xiàn)狀

隨著大容量機組和更長的槳葉的推廣使用，風電機組在各部件中的故障率也逐漸變高。其中，電氣系統(tǒng)、葉片與變槳系統(tǒng)、齒輪箱、發(fā)電機以及控制系統(tǒng)等相關(guān)部件的故障率較高。

2.1 風電機組的葉片故障

因氣候及整體的載荷波動等因素導致在運行中容易增加葉片表面的粗糙度，長期的運動累加導致葉片內(nèi)部結(jié)構(gòu)容易出現(xiàn)松動，長期的雷擊和葉片自身的疲勞會導致葉片內(nèi)部與表面出現(xiàn)細微的裂隙，雨水通過產(chǎn)生的裂隙進入葉片內(nèi)部，最終導致葉片不平衡。在某些高海拔區(qū)域，由于氣溫較低、濕度較大，容易導致葉片出現(xiàn)結(jié)冰的現(xiàn)象，在結(jié)冰加劇[1]的情況下可能導致葉片折斷甚至倒塔，因此須對葉片進行可視化監(jiān)測。但是葉片檢測需要區(qū)分不同風況，因此需要將不同時期的風功率數(shù)據(jù)導入庫中作為儲備，以北方某一風場的監(jiān)測數(shù)據(jù)為例，風場正常采集的風功率數(shù)據(jù)如圖1 所示。

圖1 機組風速-功率散點圖

該數(shù)據(jù)為2019 年4—6 月甘肅某風場5#風機在風功率預測中[2]采集的機組運行數(shù)據(jù)，存在較多的異常數(shù)據(jù)，異常數(shù)據(jù)在整體數(shù)據(jù)中的占比較大，尤其在低風速區(qū)域，常規(guī)的數(shù)據(jù)剔除方法難以對其與正常數(shù)據(jù)進行區(qū)分，基于該數(shù)據(jù)無法對機組狀態(tài)進行相應調(diào)整，因此需要對數(shù)據(jù)進行進一步優(yōu)化處理，再通過數(shù)據(jù)的辨識了解風功率的預測狀況，從而協(xié)助機器視覺對異常狀態(tài)下葉片進行辨識。

2.2 風電機組的齒輪箱故障

齒輪箱的故障形式主要集中在以下6 個方面：1） 由鑄造或者運行導致的齒形誤差。2） 運行中輪與齒間的均勻磨損，這屬于正常的磨損。3） 齒面點蝕（嚴重磨損）。即周期性地受切應力的影響，導致齒面出現(xiàn)細小的裂紋，長期使用會導致材質(zhì)剝落，造成點蝕。4） 由潤滑不到位導致齒面膠合，過高的轉(zhuǎn)速會導致潤滑物質(zhì)被破壞，從而出現(xiàn)膠合的情況。5） 由生產(chǎn)、安裝不規(guī)范導致齒輪箱的軸不對中，容易導致軸輕度或者嚴重彎曲，需要在各個工藝步驟中做好監(jiān)管工作，以免增加后期的維護成本。6） 斷齒問題。由于早期風機缺少維護，因此齒輪箱的運行狀態(tài)過于疲勞，是日常運維中不可忽視的部分。上述故障大部分只有在特征加劇時才會被現(xiàn)場維保人員發(fā)現(xiàn)且已處于必須替換的狀態(tài)，大大增加了機組的維護成本。

2.3 風電機組的發(fā)電機故障

目前，雙饋發(fā)電機和永磁同步發(fā)電機廣泛應用于風力發(fā)電機組中。由于該文的監(jiān)測手段使用電機齒輪箱相結(jié)合的形式，因此該文主要以雙饋機組故障為參考。雙饋式風力發(fā)電機組的轉(zhuǎn)速較高，其額定轉(zhuǎn)速可以達到1750 r/min，因此雙饋機組需要齒輪箱增速，這樣使機組質(zhì)量增加，另外發(fā)電機的高速運轉(zhuǎn)還存在一定的噪聲污染。雙饋電機為異步發(fā)電機，變流器機側(cè)連接定轉(zhuǎn)子，變流器功率能夠完成雙向傳輸，機側(cè)轉(zhuǎn)子交流勵磁調(diào)節(jié)的模式實現(xiàn)變速恒頻運行，使風力發(fā)電機組在額定轉(zhuǎn)速的60% ～ 110%都可以獲得功率輸出，利用范圍很廣。

果實套袋能顯著提高果實的外觀品質(zhì)，果面潔凈光滑。紅色品種著色全面，色澤艷麗。套袋能防止多種病蟲的危害，減少噴藥次數(shù)，有效降低農(nóng)藥殘留，是生產(chǎn)無公害食品和綠色食品的重要措施。

而雙饋電機的故障通常集中在轉(zhuǎn)子不平衡故障、轉(zhuǎn)子不對中故障、軸承故障、定轉(zhuǎn)子繞組匝間短路以及引出線斷裂等故障上[3]；一般通過分析振動、電流以及溫度等信號就可以對電機不對中、軸承機械損壞等簡單故障進行檢測，由于目前許多電機問題是由產(chǎn)品服役時間較長或者遇到過載荷情況過多而導致的，常規(guī)技術(shù)無法在造成永久損傷前進行監(jiān)測，因此需要一個實時的監(jiān)測機制對目標機組進行預測報警。

3 運用機器視覺技術(shù)檢測風電機組故障問題

基于以上的機組部件故障，如何有效檢測部件成為解決、預知故障的關(guān)鍵。

3.1 基于風功率預測及葉片裂紋的視覺分析

現(xiàn)有的葉片檢測技術(shù)包括聲發(fā)射技術(shù)、熱成像技術(shù)、超聲導波技術(shù)以及振動模態(tài)識別技術(shù)，上述技術(shù)均存在干擾大、使用環(huán)境苛刻等缺陷。為了更好地監(jiān)測葉片損傷，須對相關(guān)技術(shù)進行探究。

上文提到該視覺技術(shù)需要風功率預測作為協(xié)助，經(jīng)過孤立森林異常數(shù)據(jù)算法對圖1 的異常數(shù)據(jù)進行處理，得到如圖2、圖3 所示的數(shù)據(jù)（深色為正常數(shù)據(jù)，淺色為異常數(shù)據(jù)）。

圖2 全局檢測后風速-功率散點圖

圖3 分區(qū)檢測處理后風速-功率散點圖

孤立森林通過二叉搜索樹結(jié)構(gòu)來孤立樣本，與聚集的點相比，它需要分割的次數(shù)較多，全局和分區(qū)的孤立算法的處理方式不同，該文使用2 種不同的分割方式對同一堆積數(shù)據(jù)進行處理。結(jié)果表明，全局監(jiān)測更適用于正常數(shù)據(jù)與異常數(shù)據(jù)堆積較嚴重的數(shù)據(jù)。該文使用的孤立森林算法中的歸一化公式如公式（1）、公式（2）所示。

式中：s（x，n）為記錄X在由n個樣本訓練數(shù)據(jù)構(gòu)成的森林的異常指數(shù)，取值為0～1；h（x）為數(shù)據(jù)樣本在孤立樹上的路徑長度；c（n）為n個數(shù)據(jù)樣本構(gòu)建成一個二叉樹的平均路徑長度；H為調(diào)和數(shù)。

當越趨向0 時，表示所得到的數(shù)據(jù)為正常數(shù)據(jù)點的可能性更高，由于異常點一般較稀疏，因此通過上述算法可以將有效數(shù)據(jù)歸結(jié)到單獨的區(qū)域內(nèi)。該算法可以通過Python 的scikit-learn 學習庫來實現(xiàn)（相關(guān)算法的細化計劃在后續(xù)葉片監(jiān)測試驗臺開發(fā)完成后提及）。

孤立森林算法對風功率數(shù)據(jù)進行處理后得到較準確的實時數(shù)據(jù)和未來數(shù)據(jù)，將其實時輸入數(shù)據(jù)庫a 內(nèi)備用，同時庫內(nèi)也需要大量的故障葉片圖片作為參考，特別是需要對裂紋處的圖片進行過圖像分割[4]和邊緣化算法處理，從而得到故障葉片庫b。最后使用高精度攝像頭每隔10 s 拍下某一葉片的完整動態(tài)運行圖并導入實時葉片數(shù)據(jù)庫c 中。根據(jù)數(shù)據(jù)庫a 的數(shù)據(jù)識別目前的風功率和未來的風功率情況，對數(shù)據(jù)庫c 內(nèi)的葉片圖像進行圖像濾波處理，具體的調(diào)整系數(shù)需要根據(jù)多次現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)來確定，處理完成后導入數(shù)據(jù)庫d。將數(shù)據(jù)庫d 的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫b 的圖像進行在線辨識，通過比對算法，檢測數(shù)據(jù)庫b 與d 之間相似度在90%以上的裂紋，并標識為異常圖集，將異常圖集導入數(shù)據(jù)庫e，對特征圖像進行區(qū)域化辨識，從而排除誤報。在確認異常后，將數(shù)字信號傳遞到風機主控，從而報警判斷，對損傷進行預警監(jiān)測，最終形成一套可信賴的葉片監(jiān)測系統(tǒng)，當然該方法對算法的處理速度和裂紋的邊界閾值[5]的設(shè)定都有極大的考驗。

3.2 基于邊緣算法的齒輪箱自動探傷檢測

針對齒輪箱出現(xiàn)的問題，能夠在機組日常運行中進行實時檢測并且對數(shù)據(jù)進行反饋就顯得格外重要，該文在原有齒輪箱振動的檢測基礎(chǔ)上結(jié)合機器視覺中的邊緣檢測技術(shù)，達到保護齒輪箱的目的。

該方法以振動信號為基礎(chǔ)，在日常采集齒輪箱的振動信號后，使用攝像機來了解齒輪箱的整體布局，并通過相關(guān)算法提取齒輪箱各個齒廓的位置信息[6]，信息的準確性決定了該方式得到的齒輪箱數(shù)據(jù)的真實性；在采集相關(guān)齒廓數(shù)據(jù)并做好仿真模型后，需要對采集的圖像進行進一步處理，排除噪聲造成的邊緣誤差，一般采用空域濾波或者頻域濾波[7]的方法，處理后能夠得到較清晰的齒廓，如圖4 所示。

圖4 濾波處理后的齒廓

對圖4 進行濾波后，需要對圖像邊緣的小毛刺進行處理，使圖像的呈現(xiàn)更清晰，更易分清邊界，色覺差異更大，更容易剔除無關(guān)的邊界，使用腐蝕或者膨脹算法使曲面邊界更明顯，更容易檢測到齒廓的變化，再經(jīng)過圖像增強和邊緣檢測的Roberts 交叉算子處理。該文以我司試驗平臺使用的Roberts 交叉算子算法為例，通過局部差分來檢測圖像的邊緣，Roberts 交叉算子以公式（3）為基礎(chǔ)。

式中：Sx為水平方向的濾波算子；Sy為垂直方向的濾波算子。

各方向的濾波值以公式（4）、公式（5）為基礎(chǔ)。

式中：Sx（i，j）為該像素水平方向濾波值；Sy（i，j）為該像素垂直方向濾波值；f（i，j）為整數(shù)像素坐標的輸入圖像。

最終該像素的Roberts 算子如公式（6）所示。

使用該算子得到的齒廓圖如圖5 所示。

圖5 Roberts 算子處理后的齒廓圖

使用Roberts 算子得到的圖像邊緣輪廓較粗糙，存在邊界重疊的現(xiàn)象；當然，不同的算法得到的邊界不同，判定條件也不同，Prewitt 算子、Sobel 算子以及Canny 算子也能夠得到明顯的齒廓圖。在檢出輪廓后，就可以對圖像進行識別，需要對故障齒輪箱的圖片進行入庫處理，然后在后續(xù)的在線監(jiān)測中加入評判機制，當圖像與故障齒輪箱圖片的相似度達到一定數(shù)值時，進行報警，通知運維人員進行停機監(jiān)測。

3.3 基于發(fā)電機熱成像的視覺監(jiān)測技術(shù)

目前，風電機組電機的監(jiān)測還是以主控系統(tǒng)的監(jiān)測為主，結(jié)合加速度和速度傳感器對發(fā)電機整體的運行進行監(jiān)測，閾值的設(shè)置也較寬泛，對電機內(nèi)部結(jié)構(gòu)的監(jiān)測很少。該文提出的是針對發(fā)電機內(nèi)部連接件的在線監(jiān)測裝置，許多長期服役的機組出現(xiàn)過橋線斷裂、轉(zhuǎn)子引出線裂紋的故障，其原因是過橋線所受離心力過大且過橋線的支撐點較少[8]，失衡后就容易斷裂，從而造成電機故障。

該文采用熱成像技術(shù)[9]與機器視覺結(jié)合的方式有針對性地對電機的內(nèi)部連接件進行在線監(jiān)測。首先，采用采樣頻率可調(diào)節(jié)的紅外成像儀觀察正常運行電機的熱循環(huán)，并將圖像傳遞給上位機進行圖像處理，在數(shù)據(jù)庫內(nèi)做好溫度與圖像的對應辨識。其次，將設(shè)備放置在需要監(jiān)測的電機周邊，每隔10 s 拍下快照并傳輸給上位機進行圖像辨識，上位機內(nèi)的圖像處理系統(tǒng)通過識別得到的部件溫度值的最高值與平均值的差與庫內(nèi)的圖片預設(shè)參數(shù)進行比對，超出閾值范圍內(nèi)的歸類為故障圖并進行下一步處理。再次，通過圖像增強算法對故障圖進行處理，調(diào)取特定引出線的溫度信息，對其進行閾值分割，找出與圖庫內(nèi)溫升異常的部位進行增強分析，判定其損壞的可能性，從而達到在線監(jiān)測引出線或者監(jiān)測內(nèi)部結(jié)構(gòu)的運行情況的目的。最后，集成化的數(shù)據(jù)能夠在小模塊內(nèi)自動處理完成，并轉(zhuǎn)換為數(shù)字量傳回風機主控系統(tǒng)，串接在風機的安全鏈內(nèi)，起到一體式的保護作用。該方法的關(guān)鍵在于設(shè)置辨識閾值，需要大量的故障模型來構(gòu)建故障模型庫。

4 搭建基于視覺技術(shù)的多部件檢測試驗臺

該文通過Labview 開發(fā)了一套多部件的在線監(jiān)測平臺，平臺界面如圖6 所示。

圖6 多部件在線監(jiān)測試驗平臺界面

該試驗平臺是基于機器視覺技術(shù)在葉片、齒輪箱以及發(fā)電機部件中的運用而集成的，可以在左側(cè)按鈕區(qū)域?qū)朐紙D像，通過圖像算法將經(jīng)過Roberts 交叉算子、視覺增強以及孤立森林算法處理得到的有效視圖呈現(xiàn)在處理后的右側(cè)區(qū)域，并通過后臺的數(shù)據(jù)匯總在子VI 界面的圖表內(nèi)對處理結(jié)論進行統(tǒng)計。該集成化試驗臺[10]能夠?qū)χ饕考M行辨識和監(jiān)測，整個在線監(jiān)測模組由信號源、采集裝置以及信號處理系統(tǒng)/上位機3 個部分組成，上位機內(nèi)可以展示采集的實時數(shù)據(jù)/波形并呈現(xiàn)在界面內(nèi)，通過處理整個原始信號提取特征量，根據(jù)信號源分別處理不同組的數(shù)據(jù)，對各組特征量進行實時提取，并對通過不同算法得到的邊界閾值進行去噪算法處理，優(yōu)化閾值的界線，排除由擾動造成的誤報現(xiàn)象，平臺具體識別流程如圖7 所示。

圖7 具體流程圖

基于風功率預測及葉片裂紋的視覺分析、齒輪箱的自動探傷檢測及發(fā)電機熱成像識別均需要以視覺算法為基礎(chǔ)，通過實時處理捕獲的數(shù)據(jù)波形，從數(shù)據(jù)庫中調(diào)用靜態(tài)的部件指標，對比部件在靜態(tài)與動態(tài)上的差異，后續(xù)擬通過攝像頭的采集卡將視頻的采集信號集成到上位機圖像處理系統(tǒng)中，并最終傳回機組的主控上，達到對風電機組部件進行預警監(jiān)測的目的。

5 結(jié)語

該文對機器視覺在各個風機部件上的運用技術(shù)和算法進行舉例，并對正在開發(fā)的集成化試驗平臺進行說明，該平臺可以對風力發(fā)電機組部件進行可視化辨識，可以有效預防風機在運行中的隱患。但是還需要進一步優(yōu)化邊緣算法，在此基礎(chǔ)上通過機器訓練模式進一步構(gòu)思有保證的特征量識別技術(shù)。基于該文的平臺構(gòu)想，后續(xù)準備搭建一個更大型的試驗平臺，通過現(xiàn)場的試驗數(shù)據(jù)對理論仿真結(jié)果進行驗證，進一步驗證該方式的可行性，對后續(xù)的機組部件進行預警及可靠性驗證，更深入地對各部件故障/疲勞進行遠期預測。