[发明专利]用于风力发电机组的涡激振动的监测方法和设备

说明书

本发明提供了一种用于风力发电机组的涡激振动的监测方法和设备，所述监测方法包括以下步骤：采集风力发电机的塔筒的图像数据；从图像数据识别设置在塔筒预定位置处的标记的图像，并对识别的标记的图像进行追踪以获取标记的位移数据；根据标记的位移数据对涡激振动进行监测。本发明实现了对风力发电机组的涡激振动的监测，有效避免了经济损失和安全事故发生，提高了风力发电机组吊装的效率。

技术领域

本发明涉及风电技术领域，具体地讲，涉及一种用于风力发电机组的涡激振动的监测方法和设备。

背景技术

风电技术现在已经成为全球日益增长的清洁电力市场的主要贡献。风力发电机在吊装过程中会出现很多严重的问题，涡激振动则是其中问题之一。涡激振动的发生会导致机组吊装时间的延长因而造成经济损失，并且涡激振动的发生也可能会造成安全事故发生。

现有技术中，对于涡激振动的抑制装置的开发，比较突出和广泛使用的是扰流装置，扰流装置的核心功能部件为扰流块或者扰流条，扰流块或者扰流条通过自身的几何特征依附在塔筒表面，有效的控制涡流的分离位置，从而达到将整个原始的规律流场破坏的效果。根据现有的塔架吊装工艺，在吊装过程中需要对其上1/3的位置缠绕扰流条，根据现有技术的限制，目前没有较好的方法可以对涡激振动进行监测，也无法对抑制涡激振动的装置进行效果监测。

发明内容

本发明提供了一种用于风力发电机组的涡激振动的监测方法和设备，通过采集风力发电机的塔筒位置的图像数据以及对图像数据进行处理，实现对涡激振动的监测。

本发明的一方面提供了一种用于风力发电机组的涡激振动的监测方法，所述监测方法包括以下步骤：获取风力发电机的塔筒的图像数据；从图像数据识别设置在塔筒预定位置处的标记的图像，并对识别的标记的图像进行追踪以获取标记的位移数据；根据标记的位移数据对涡激振动进行监测。

优选地，所述从图像数据识别设置在塔筒预定位置处的标记的图像，并对识别的标记的图像进行追踪以获取标记的位移数据的步骤包括：通过对采集的图像数据进行模板匹配处理来识别标记的敏感区图像；通过对识别的敏感区图像进行边缘检测处理来获取标记的边缘轮廓数据；基于标记的边缘轮廓数据来计算标记的位移数据。

优选地，所述通过对采集的图像数据进行模板匹配处理来识别标记的敏感区图像的步骤包括：读取一定时间长度内的每一帧图像数据；将标记的模板分别叠放在所述每一帧图像数据上进行模板匹配；通过相关系数匹配法判断模板匹配程度，并根据模板匹配程度来识别敏感区图像。

优选地，所述通过对识别的敏感区图像进行边缘检测处理来获取标记的边缘轮廓数据的步骤包括：对识别的敏感区图像进行滤波处理；求取滤波处理后的敏感区图像的梯度，并根据求取的梯度进行非极大值抑制来对敏感区图像进行边缘增强；通过阈值算法对边缘增强后的敏感区图像进行边缘检测以获取标记的边缘轮廓数据。

优选地，所述基于标记的边缘轮廓数据来计算标记的位移数据的步骤包括：将标记的边缘轮廓数据放入坐标系中，读取边缘轮廓的像素点的像素值，在像素值非零时读取下一行像素点的像素值，由此得到标记的边缘坐标；对标记的边缘坐标求取坐标平均值并记录坐标平均值的纵坐标数据，对记录的每一帧图像数据的所述纵坐标数据进行差值计算得出标记的边缘坐标的位移数据。

优选地，如上述任意一个所述的监测方法，其特征在于，所述图像数据包括对呈90度夹角的两处标记进行拍摄获取的两组图像数据，所述图像数据通过呈90度夹角放置的两个图像采集器采集获取。

优选地，所述基于标记的边缘轮廓数据来计算标记的位移数据的步骤还包括：将得出的两个左侧或右侧边缘坐标的位移数据进行合位移计算求取标记的位移数据。

优选地，所述监测方法还包括：根据标记的位移数据和采集图像数据时的风速数据确定发生涡激振动的风速条件。