机器视觉技术在风电机组中的应用

钱 赫 张海龙 常 伟 李 琳 崔 浩

（1.浙江运达风电股份有限公司，浙江 杭州 310012；2.浙江省风力发电技术重点试验室，浙江 杭州 310012）

1 机器视觉技术

机器视觉技术属于人工智能的分支，是以机器为第一人称去辨识这个多元世界的技术，通过目前拥有的图像识别装置，将被测物目标转换为视觉图像信号，经过专门的图像处理系统对图像进行模糊化或者离散化处理，以得到被测物的形态信息、像素分布以及颜色等特征量，通过特定的转换单元将其转换为数字量信号，图像处理系统基于自身的设定条件选取特征量，从而结合整个控制系统对现场设备进行闭环调节。如果将机器视觉看作使用机器的视角去识别这个世界，那么其中的图像处理系统就是其图像集成化处理的大脑，通过大脑内的机器视觉处理算法或进一步的深度学习技术算法（基于CNN算法、RNN 算法以及GAN 算法的衍生算法）就可以很解决随机性强、特征复杂的图像识别问题，该文将深度学习技术融入传统的机器视觉领域，以解决复杂外观缺陷检测问题。

目前，机器视觉广泛运用于传统制造工业生产的各个环节，推动了部件探伤、运动过程监控、偏离预警以及产品质量检测等相关技术高速发展。

2 风电机组部件故障现状

随着大容量机组和更长的桨叶的推广使用，风电机组在各部件中的故障率也逐渐变高。其中，电气系统、叶片与变桨系统、齿轮箱、发电机以及控制系统等相关部件的故障率较高。

2.1 风电机组的叶片故障

因气候及整体的载荷波动等因素导致在运行中容易增加叶片表面的粗糙度，长期的运动累加导致叶片内部结构容易出现松动，长期的雷击和叶片自身的疲劳会导致叶片内部与表面出现细微的裂隙，雨水通过产生的裂隙进入叶片内部，最终导致叶片不平衡。在某些高海拔区域，由于气温较低、湿度较大，容易导致叶片出现结冰的现象，在结冰加剧[1]的情况下可能导致叶片折断甚至倒塔，因此须对叶片进行可视化监测。但是叶片检测需要区分不同风况，因此需要将不同时期的风功率数据导入库中作为储备，以北方某一风场的监测数据为例，风场正常采集的风功率数据如图1 所示。

图1 机组风速-功率散点图

该数据为2019 年4—6 月甘肃某风场5#风机在风功率预测中[2]采集的机组运行数据，存在较多的异常数据，异常数据在整体数据中的占比较大，尤其在低风速区域，常规的数据剔除方法难以对其与正常数据进行区分，基于该数据无法对机组状态进行相应调整，因此需要对数据进行进一步优化处理，再通过数据的辨识了解风功率的预测状况，从而协助机器视觉对异常状态下叶片进行辨识。

2.2 风电机组的齿轮箱故障

齿轮箱的故障形式主要集中在以下6 个方面：1） 由铸造或者运行导致的齿形误差。2） 运行中轮与齿间的均匀磨损，这属于正常的磨损。3） 齿面点蚀（严重磨损）。即周期性地受切应力的影响，导致齿面出现细小的裂纹，长期使用会导致材质剥落，造成点蚀。4） 由润滑不到位导致齿面胶合，过高的转速会导致润滑物质被破坏，从而出现胶合的情况。5） 由生产、安装不规范导致齿轮箱的轴不对中，容易导致轴轻度或者严重弯曲，需要在各个工艺步骤中做好监管工作，以免增加后期的维护成本。6） 断齿问题。由于早期风机缺少维护，因此齿轮箱的运行状态过于疲劳，是日常运维中不可忽视的部分。上述故障大部分只有在特征加剧时才会被现场维保人员发现且已处于必须替换的状态，大大增加了机组的维护成本。

2.3 风电机组的发电机故障

目前，双馈发电机和永磁同步发电机广泛应用于风力发电机组中。由于该文的监测手段使用电机齿轮箱相结合的形式，因此该文主要以双馈机组故障为参考。双馈式风力发电机组的转速较高，其额定转速可以达到1750 r/min，因此双馈机组需要齿轮箱增速，这样使机组质量增加，另外发电机的高速运转还存在一定的噪声污染。双馈电机为异步发电机，变流器机侧连接定转子，变流器功率能够完成双向传输，机侧转子交流励磁调节的模式实现变速恒频运行，使风力发电机组在额定转速的60% ～ 110%都可以获得功率输出，利用范围很广。

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而双馈电机的故障通常集中在转子不平衡故障、转子不对中故障、轴承故障、定转子绕组匝间短路以及引出线断裂等故障上[3]；一般通过分析振动、电流以及温度等信号就可以对电机不对中、轴承机械损坏等简单故障进行检测，由于目前许多电机问题是由产品服役时间较长或者遇到过载荷情况过多而导致的，常规技术无法在造成永久损伤前进行监测，因此需要一个实时的监测机制对目标机组进行预测报警。

3 运用机器视觉技术检测风电机组故障问题

基于以上的机组部件故障，如何有效检测部件成为解决、预知故障的关键。

3.1 基于风功率预测及叶片裂纹的视觉分析

现有的叶片检测技术包括声发射技术、热成像技术、超声导波技术以及振动模态识别技术，上述技术均存在干扰大、使用环境苛刻等缺陷。为了更好地监测叶片损伤，须对相关技术进行探究。

上文提到该视觉技术需要风功率预测作为协助，经过孤立森林异常数据算法对图1 的异常数据进行处理，得到如图2、图3 所示的数据（深色为正常数据，浅色为异常数据）。

图2 全局检测后风速-功率散点图

图3 分区检测处理后风速-功率散点图

孤立森林通过二叉搜索树结构来孤立样本，与聚集的点相比，它需要分割的次数较多，全局和分区的孤立算法的处理方式不同，该文使用2 种不同的分割方式对同一堆积数据进行处理。结果表明，全局监测更适用于正常数据与异常数据堆积较严重的数据。该文使用的孤立森林算法中的归一化公式如公式（1）、公式（2）所示。

式中：s（x，n）为记录X在由n个样本训练数据构成的森林的异常指数，取值为0～1；h（x）为数据样本在孤立树上的路径长度；c（n）为n个数据样本构建成一个二叉树的平均路径长度；H为调和数。

当越趋向0 时，表示所得到的数据为正常数据点的可能性更高，由于异常点一般较稀疏，因此通过上述算法可以将有效数据归结到单独的区域内。该算法可以通过Python 的scikit-learn 学习库来实现（相关算法的细化计划在后续叶片监测试验台开发完成后提及）。

孤立森林算法对风功率数据进行处理后得到较准确的实时数据和未来数据，将其实时输入数据库a 内备用，同时库内也需要大量的故障叶片图片作为参考，特别是需要对裂纹处的图片进行过图像分割[4]和边缘化算法处理，从而得到故障叶片库b。最后使用高精度摄像头每隔10 s 拍下某一叶片的完整动态运行图并导入实时叶片数据库c 中。根据数据库a 的数据识别目前的风功率和未来的风功率情况，对数据库c 内的叶片图像进行图像滤波处理，具体的调整系数需要根据多次现场实测数据来确定，处理完成后导入数据库d。将数据库d 的数据与数据库b 的图像进行在线辨识，通过比对算法，检测数据库b 与d 之间相似度在90%以上的裂纹，并标识为异常图集，将异常图集导入数据库e，对特征图像进行区域化辨识，从而排除误报。在确认异常后，将数字信号传递到风机主控，从而报警判断，对损伤进行预警监测，最终形成一套可信赖的叶片监测系统，当然该方法对算法的处理速度和裂纹的边界阈值[5]的设定都有极大的考验。

3.2 基于边缘算法的齿轮箱自动探伤检测

针对齿轮箱出现的问题，能够在机组日常运行中进行实时检测并且对数据进行反馈就显得格外重要，该文在原有齿轮箱振动的检测基础上结合机器视觉中的边缘检测技术，达到保护齿轮箱的目的。

该方法以振动信号为基础，在日常采集齿轮箱的振动信号后，使用摄像机来了解齿轮箱的整体布局，并通过相关算法提取齿轮箱各个齿廓的位置信息[6]，信息的准确性决定了该方式得到的齿轮箱数据的真实性；在采集相关齿廓数据并做好仿真模型后，需要对采集的图像进行进一步处理，排除噪声造成的边缘误差，一般采用空域滤波或者频域滤波[7]的方法，处理后能够得到较清晰的齿廓，如图4 所示。

图4 滤波处理后的齿廓

对图4 进行滤波后，需要对图像边缘的小毛刺进行处理，使图像的呈现更清晰，更易分清边界，色觉差异更大，更容易剔除无关的边界，使用腐蚀或者膨胀算法使曲面边界更明显，更容易检测到齿廓的变化，再经过图像增强和边缘检测的Roberts 交叉算子处理。该文以我司试验平台使用的Roberts 交叉算子算法为例，通过局部差分来检测图像的边缘，Roberts 交叉算子以公式（3）为基础。

式中：Sx为水平方向的滤波算子；Sy为垂直方向的滤波算子。

各方向的滤波值以公式（4）、公式（5）为基础。

式中：Sx（i，j）为该像素水平方向滤波值；Sy（i，j）为该像素垂直方向滤波值；f（i，j）为整数像素坐标的输入图像。

最终该像素的Roberts 算子如公式（6）所示。

使用该算子得到的齿廓图如图5 所示。

图5 Roberts 算子处理后的齿廓图

使用Roberts 算子得到的图像边缘轮廓较粗糙，存在边界重叠的现象；当然，不同的算法得到的边界不同，判定条件也不同，Prewitt 算子、Sobel 算子以及Canny 算子也能够得到明显的齿廓图。在检出轮廓后，就可以对图像进行识别，需要对故障齿轮箱的图片进行入库处理，然后在后续的在线监测中加入评判机制，当图像与故障齿轮箱图片的相似度达到一定数值时，进行报警，通知运维人员进行停机监测。

3.3 基于发电机热成像的视觉监测技术

目前，风电机组电机的监测还是以主控系统的监测为主，结合加速度和速度传感器对发电机整体的运行进行监测，阈值的设置也较宽泛，对电机内部结构的监测很少。该文提出的是针对发电机内部连接件的在线监测装置，许多长期服役的机组出现过桥线断裂、转子引出线裂纹的故障，其原因是过桥线所受离心力过大且过桥线的支撑点较少[8]，失衡后就容易断裂，从而造成电机故障。

该文采用热成像技术[9]与机器视觉结合的方式有针对性地对电机的内部连接件进行在线监测。首先，采用采样频率可调节的红外成像仪观察正常运行电机的热循环，并将图像传递给上位机进行图像处理，在数据库内做好温度与图像的对应辨识。其次，将设备放置在需要监测的电机周边，每隔10 s 拍下快照并传输给上位机进行图像辨识，上位机内的图像处理系统通过识别得到的部件温度值的最高值与平均值的差与库内的图片预设参数进行比对，超出阈值范围内的归类为故障图并进行下一步处理。再次，通过图像增强算法对故障图进行处理，调取特定引出线的温度信息，对其进行阈值分割，找出与图库内温升异常的部位进行增强分析，判定其损坏的可能性，从而达到在线监测引出线或者监测内部结构的运行情况的目的。最后，集成化的数据能够在小模块内自动处理完成，并转换为数字量传回风机主控系统，串接在风机的安全链内，起到一体式的保护作用。该方法的关键在于设置辨识阈值，需要大量的故障模型来构建故障模型库。

4 搭建基于视觉技术的多部件检测试验台

该文通过Labview 开发了一套多部件的在线监测平台，平台界面如图6 所示。

图6 多部件在线监测试验平台界面

该试验平台是基于机器视觉技术在叶片、齿轮箱以及发电机部件中的运用而集成的，可以在左侧按钮区域导入原始图像，通过图像算法将经过Roberts 交叉算子、视觉增强以及孤立森林算法处理得到的有效视图呈现在处理后的右侧区域，并通过后台的数据汇总在子VI 界面的图表内对处理结论进行统计。该集成化试验台[10]能够对主要部件进行辨识和监测，整个在线监测模组由信号源、采集装置以及信号处理系统/上位机3 个部分组成，上位机内可以展示采集的实时数据/波形并呈现在界面内，通过处理整个原始信号提取特征量，根据信号源分别处理不同组的数据，对各组特征量进行实时提取，并对通过不同算法得到的边界阈值进行去噪算法处理，优化阈值的界线，排除由扰动造成的误报现象，平台具体识别流程如图7 所示。

图7 具体流程图

基于风功率预测及叶片裂纹的视觉分析、齿轮箱的自动探伤检测及发电机热成像识别均需要以视觉算法为基础，通过实时处理捕获的数据波形，从数据库中调用静态的部件指标，对比部件在静态与动态上的差异，后续拟通过摄像头的采集卡将视频的采集信号集成到上位机图像处理系统中，并最终传回机组的主控上，达到对风电机组部件进行预警监测的目的。

5 结语

该文对机器视觉在各个风机部件上的运用技术和算法进行举例，并对正在开发的集成化试验平台进行说明，该平台可以对风力发电机组部件进行可视化辨识，可以有效预防风机在运行中的隐患。但是还需要进一步优化边缘算法，在此基础上通过机器训练模式进一步构思有保证的特征量识别技术。基于该文的平台构想，后续准备搭建一个更大型的试验平台，通过现场的试验数据对理论仿真结果进行验证，进一步验证该方式的可行性，对后续的机组部件进行预警及可靠性验证，更深入地对各部件故障/疲劳进行远期预测。