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在役叶片损伤智能检测机器人研制及产业应用

2020-10-15 11:57来源:北极星风力发电网关键词:风电叶片风电运维2020北京风能展收藏点赞

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2020年10月14日,浙江运达风电股份有限公司主任工程师杨波博士在2020北京国际风能大会暨展览会(CWP 2020)上发表了关于“在役叶片损伤智能检测机器人研制及产业应用”主题演讲。

以下为发言实录:

杨波:今天跟大家汇报一下,在役叶片损伤智能检测机器人它的研制。我们怎么会把机器人用到我们叶片运维上面,因为叶片运维其实是比较难的,首先叶片的材料传感器是很难把它准确信息采集出来,所以现在对于叶片结构健康的掌控,是很失控的状态,叶片运行的健康还是不健康,目前还是用肉眼观测。

叶片主要分为四个阶段,设计阶段,生产阶段,运行阶段和回收阶段,前两个阶段发展的比较成熟,有很高的标准规范它,但是运行阶段和回收阶段,特别是运行阶段,很多事情不太明确,需要我们去克服和探讨,今天讲三个标题,分别是为什么要做这个事情,怎么做这个事情,这个工作做得怎么样。

第一,为什么要做这个事情,大家都知道,这两年是抢装潮,情况非常特殊,一开始我们叶片包括整机销量都会下滑,这是一个大背景,但是由于国家推动,使得我们整个机组,包括叶片的成本都在持续下降。其实以后的平价还是非常值得期许的,在产能过剩和风火同价的趋势下,很多企业都在把方向往后市场方面来转,所以专业运维也是一个很重要的发展方向。到了2020年有11万台风机出了质保,出了质保业主会怎么做运维,叶片、发动机大部件怎么得到保养,让它能够保证实现我们20年的服役,甚至更长时间,是很重要的一个问题。而且这个市场现在是规模非常大,预计2023年会突破300亿元一个规模,所以存量市场是一个规模很大的蓝海市场,智慧运维是保障发电收益的重要问题,包括叶片在内的智能检测,是一个很具体的操作方式。

第二,怎么做?先了解一下叶片,根据统计现场服役的发电机当中总故障,因为叶片失效导致的发电量损失超过40%以上,另外叶片本身生产、采购成本占整机的比占超过20%,所以说它是机组里面最重要的一个部件。一旦我们服役的叶片出现问题,小则修复,大则更换,甚至成本会更高,一天几万的处理成本。最后就是比如说停机导致的一些损失等等,另外运输等等这些都会产生一些损伤,这是叶片失效的现状,失效的原因其实有很多,在生产过程中一些小的缺陷,褶皱等等,另外在运行过程中长期一些周期性的疲劳,雨石,雷击,冰冻,鸟撞等等。总结一下,目前对于在役叶片的损伤一个发展机理、损伤位置统计以及损伤后的定量评估,这方面有很多研究可以做,只不过以前关注度比较少。

我们做检测进行的技术背景,还要看叶片以后的发展趋势,叶片是越来越长,它对一个材料工艺提出了更高的要求,还有对它进行检测希望能够提前实现一个预警,我们通过大量的检测数据,实时在线和离线的数据,为我们前端叶片的数据和智能预警平台做一个数据积累,我们希望很多数据可以在线,模型数据可以实时优化,希望最终建立结构健康的档案,实时预测大部件的寿命,这是我们的目的。我们现在叶片运维的一个现状,主要是通过吊兰就是用手持超声设备去检测,还有在塔底拿望远镜瞭望,这两种方式比较多,现在对于出质保的叶片,很多业主会委托比较专业的第三方公司做专业的检测,用的这种比较专业的相控阵超声设备。

第三,做得怎么样?我们根据现有的技术,在这个基础上去思考这个问题,最后提出了这么一个方案,用一个机器人搭载,一个检测设备,相控阵超声,还有我们机器视觉,就是摄像头,以及背后的算法,来完成这个事情,实现我们叶片表现的裂纹,以及叶片内部结构损伤的一个检测。因为我们现在内部的损伤是目前还测不了,这个事情还是比较超前,我们也是一步步在做。这个机器人现在发展到第二代,它主要的组成就是这几部分,一个是损伤探测,损伤探测包括了我们超声探测,它是在下面的,来回的这样扫动,通过程序控制递进对叶片阻拦区域进行一个探测,探测内部的裂纹,里面比较明显的褶皱,还有缺焦。第二是运动控制,运动控制是非常困难的,我们在非常复杂的三维曲面做一个高安全性轮式和吸盘的保障,这个是很难,是比较关键的地方,驱动主要通过插术轮来驱动,后面用真空吸附的吸盘进行精确控制,数据处理分为几部分,一个用无线来传递,另一个用超声是也就是它的双脚线来传递信号。

安全保障是最根本的也是第一位的,我们现在有三重安全保障,第一,是真空吸盘,有四个吸盘,使得它在运行和作业过程中有两个吸盘是牢牢吸住叶片的。第二,脱曳电缆。第三,路径规划,目前主要还是以手动控制为主,路径规划是将来一个方向,辅助系统,比如说长期运行的叶片表面会有一些浮灰,前面设计了一个简单的对浮灰的清扫,还有就是我们水供应、汽供应,因为在超声偶合是需要水,但是吸盘吸附的时候是要把水去掉,所以有一个系统,专门处理这个事情,其实做这个事情有几个关键技术,吸盘对叶片这个曲面一个柔顺吸附技术,这是在不同的曲率和位置下,完全适应它的吸附,同样超声探头对表面要有一个吸附。

机器人如何在叶片表面这么一个复杂曲面实现一个稳定的爬行,我们建立几个相应的模型,还有开发相应的技术。这是机器人的动画演示。它有两种作业模式,叶片可以水平也可以竖直,水平比较好吊装,竖直是最安全,首先就是就位,就位以后要定位大梁,在叶片厂里面可以看到大梁的边缘,但是现场服役的叶片看不到大梁在哪儿,首先要通过超声数据来去类似于图像处理,对它进行边缘的查找,找到大梁以后,来对大梁进行一个扫查,现在我们是又对原来设备进行了改进,提升了很多性能,也做了非常多的测试,在实验室内部、在地面的叶片、风电现场,专门针对安全性做了测试,针对安全性又做了一个微型机器人的开发。右边这个表格是机器人的参数,它的工作空间,有效空间,还有本体质量,还有一些保障等等。

看一下实验室环境做了哪些措施,我们对它很多种类型的损伤,一段我们从现场拉回来的叶片,我们人工做了很多损伤,不同类型的,有裂纹的,有缺焦的等等,第一类树状裂纹,做了很多测试,对不同尺寸的损伤做了人工模拟,结果显示,它可以非常好模拟出来一些损伤,尤其树状裂纹,横状裂纹也是可以比较直观的显示出来,这个过程都是我们用机器人搭载了相控阵超声在叶片上做的检测,说明对于偶合性能做得非常好的,包括斜状的裂纹可以非常清晰的检测出来。这是模拟两个腹板和缺焦,由于切割机有限,切在焦上,其实它事实上缺的往往是主梁,就贴着主梁那边切,不会在中间切,自动情况下还是把缺口找出来了,这个区别就在于焦对于超声波,它波的能量吸收是很强烈的,如果是正常的缺焦是紧贴着主梁交接面去的,我们对超声设备的检测速率做了测试,我们在不同速度下对它的测试,发现最后0.18米每秒的时候,它既能够实现稳定的偶合,又能够实现最高的一个检测效率,这是在地面叶片上做的一个测试,左下示图就是检测机器人在操作的过程,上面就是它的摄像头,上面就是一个清扫装置,通过我们程序的控制,它是这样往前走,每次在行进和操作过程中吸盘都是牢牢非常柔顺贴合叶片表面。

安全性是对强风,比如检测的时候突然来一阵强风、通讯突然中断、突然打一个雷,也在实验室做了一个测试,这是在5兆瓦风机上做了一个现场的测试,拿无人机拍了一个小视频,跟大家分享一下,先把设备吊上去,然后壳子比较大,我们在机装顶上把包装组装一下,再吊运到叶片上,再做到检测以后再运回来。我们为了保障机器人绝对安全,所以说在最近一个月我们开始着手设计叫防滑落的微型机器人,这两个图是国外一个公司开发的机器人,原理上跟我们很相似,用的相控阵超声,还有采用轮式+吸盘的组合方式,他们测试的时候拿了一台汽车吊瓦,这个成本我们商业化过程中是无法承受的,所以我们设计了一种新的方式,把机器人和整个叶片套在一起,采用了最轻至,又有足够强度的缆绳,目的就是使得本身非常低概率,机身滑落这种状态,还有最后一道电缆给它脱住,防止它掉下去,宕到塔筒说把机器人砸坏,因为塔筒本身40公斤,主要怕把机器人砸坏,主要是挂在叶片上面,最后找个吊篮再取下来,保证万无一失,这是微型机器人的设计图,右边是实验室做的一个测试。它很巧妙,把小型的机器人夹在宇梅上,沿着转一圈,就把缆绳套一圈,再套到机器人上面再进行后面的作业,所以是检测过程的第一道。

智能检测现在关注的很少,包括国内外一样,是走在前面的一件事情,做起来也非常难,因为要把一个机器人放到叶片上,大家坐在会议室里没什么感觉,但是坐在机器人顶上去遥控的时候,你觉得任务责任非常重大,不能出现任何闪失。

我们做了一系列测试以后总结几条,第一点,这种技术路线是完全可行的,而且也是叶片的一个运维非常重要的方向。第二点,经过多重的测试发现,这种设计形式具有非常高的安全性和可靠性。第三点,用检测机器人代替人工对叶片主梁的一些损伤或者测试,具有精度高,数据可服线,还有检测精度非常高,达到一点几毫米这样一个优势。第四,它的检测效率很高,因为用机器机械去压紧那个探头,稳定性和压力比人手持要好很多,而且它的扫查的过程有一个双轴编码器去负责,我设备去检,它所有各个坐标位置都存储起来,对于以后反哺叶片的设计是有好处的。我就介绍到这儿,谢谢各位。

(根据速记整理,未经本人审核)

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