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