一种风力发电机叶片覆冰监测方法及装置

技术领域

本发明属于覆冰监测技术领域，尤其涉及一种风力发电机叶片覆冰监测方法及装置。

背景技术

我国风电场大多位于寒冷、潮湿地区，风力机叶片不可避免地会发生覆冰现象，导致翼型升阻比下降，气动性能恶化，影响风力机正常工作。因此，开展叶片覆冰监测对于风力机的稳定运行具有重要意义。目前现有的风力发电机叶片覆冰监测装置采用的方法可以分为间接监测和直接监测两大类，间接监测通过监测导致结冰的环境参数建立数学模型来预测覆冰事件，这种方法一方面对于环境专家知识过度依赖，另一方面预测模型的使用条件限制，环境和风机型号的改变将造成模型预测性能得不到保证。直接监测则是通过传感器、图像处理等技术直接监测叶片上是否覆冰，通过传感器监测，需要安装额外的监测设备，增加风机的安装及设计复杂度，并且产生了额外的维护成本，传感器的老化和故障也会影响监测的准确性。

但是现有的风力发电机叶片覆冰监测方法在风力发电机工作时高速转动，无法采集静态图像信息，只能在设备停止状态下监测，从而影响监测效率。

发明内容

本发明提供一种风力发电机叶片覆冰监测方法及装置，用于解决风力发电机工作时高速转动时无法采集图像信息的技术问题。

第一方面，本发明提供一种风力发电机叶片覆冰监测方法，方法包括：根据普通相机连续采集风力发电机叶片的动态图像信息，其中，所述动态图像信息中包含图像灰度信息；计算动态图像信息与预设的参考图像信息之间的灰度相似度，并判断某一动态图像信息与预设的参考图像信息之间的灰度相似度是否大于预设阈值；若某一动态图像信息与预设的参考图像信息之间的灰度相似度大于预设阈值，则获取风力发电机叶片由参考图像信息对应的参考位置运动至某一动态图像信息对应的某一动态位置所需的时间长度，并基于时间长度计算得到风力发电机叶片的转速；根据转速调节深度相机的快门刷新率，并基于快门刷新率获取风力发电机叶片的静态图像信息；获取深度相机至所述静态图像信息中的风力发电机叶片的第一垂直距离，并计算所述第一垂直距离与预设垂直距离的差值，得到风力发电机叶片的实际覆冰厚度，其中，所述第一垂直距离为深度相机到当前状态下风力发电机叶片的垂直距离。

第二方面，本发明提供一种风力发电机叶片覆冰监测装置，包括：采集模块，配置为根据普通相机连续采集风力发电机叶片的动态图像信息，其中，所述动态图像信息中包含图像灰度信息；判断模块，配置为计算动态图像信息与预设的参考图像信息之间的灰度相似度，并判断某一动态图像信息与预设的参考图像信息之间的灰度相似度是否大于预设阈值；第一计算模块，配置为若某一动态图像信息与预设的参考图像信息之间的灰度相似度大于预设阈值，则获取风力发电机叶片由参考图像信息对应的参考位置运动至某一动态图像信息对应的某一动态位置所需的时间长度，并基于时间长度计算得到风力发电机叶片的转速；获取模块，配置为根据转速调节深度相机的快门刷新率，并基于快门刷新率获取风力发电机叶片的静态图像信息；第二计算模块，配置为获取深度相机至所述静态图像信息中的风力发电机叶片的第一垂直距离，并计算所述第一垂直距离与预设垂直距离的差值，得到风力发电机叶片的实际覆冰厚度，其中，所述第一垂直距离为深度相机到当前状态下风力发电机叶片的垂直距离。

第三方面，提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例的风力发电机叶片覆冰监测方法的步骤。

第四方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序指令被处理器执行时，使所述处理器执行本发明任一实施例的风力发电机叶片覆冰监测方法的步骤。

本申请的风力发电机叶片覆冰监测方法及系统，通过计算叶片动态图像与参考图像之间的相似度，在相似度大于预设阈值时，获取风力发电机叶片由参考图像信息对应的参考位置运动至某一动态图像信息对应的某一动态位置所需的时间长度，使得到风力发电机叶片的转速，实现了非接触式测速，并且通过风力发电机叶片的转速调节深度相机的快门刷新率，从而能够得到工作状态下风力发电机叶片的静态图像，实现了能够在风力发电机工作时采集叶片的深度信息，通过和无覆冰状态的深度信息对比，得到实际覆冰厚度的目的。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一实施例提供的一种风力发电机叶片覆冰监测方法的流程图；

图2为本发明一实施例提供的一种风力发电机叶片覆冰监测装置的结构框图；

图3是本发明一实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，其示出了本申请的一种风力发电机叶片覆冰监测方法的流程图。

如图1所示，风力发电机叶片覆冰监测方法具体包括以下步骤：

步骤S101，根据普通相机连续采集风力发电机叶片的动态图像信息，其中，所述动态图像信息中包含图像灰度信息。

在本实施例中，通过普通相机连续捕捉工作状态下风力发电机叶片的图像。当叶片旋转时，其图像灰度分布发生周期性变化。通过对图像序列的连续处理，图像序列可转化为一维的相似度信号。该相似度信号的周期性实际上等于风力发电机叶片旋转一整圈的时间。

步骤S102，计算动态图像信息与预设的参考图像信息之间的灰度相似度，并判断某一动态图像信息与预设的参考图像信息之间的灰度相似度是否大于预设阈值。

在本实施例中，在采集的图像序列中选择一个典型的图像作为参考，其余的图像作为待测集，然后计算参考图像与每个测试图像之间的相似度。

需要说明的是，将动态图像和参考图像的尺寸均缩小为

具体地，计算动态图像信息与预设的参考图像信息之间的灰度相似度的表达式为：

式中，

步骤S103，若某一动态图像信息与预设的参考图像信息之间的灰度相似度大于预设阈值，则获取风力发电机叶片由参考图像信息对应的参考位置运动至某一动态图像信息对应的某一动态位置所需的时间长度，并基于时间长度计算得到风力发电机叶片的转速。

在本实施例中，选取阈值

步骤S104，根据转速调节深度相机的快门刷新率，并基于快门刷新率获取风力发电机叶片的静态图像信息。

在本实施例中，根据风力发电机叶片转速调节Kinect深度相机快门刷新率，由Kinect深度相机实现旋转物体的静态摄影，能够在风力发电机工作时采集风力发电机叶片的静态图像信息。

步骤S105，获取深度相机至所述静态图像信息中的风力发电机叶片的第一垂直距离，并计算所述第一垂直距离与预设垂直距离的差值，得到风力发电机叶片的实际覆冰厚度，其中，所述第一垂直距离为深度相机到当前状态下风力发电机叶片的垂直距离。

在本实施例中，以风力发电机底座为坐标原点建立三维模型，采用搭载Kinect深 度相机的无人机在风力发电机叶片正面进行水平拍摄，

则叶片的覆冰厚度如公式（4）所示：

式中，

综上，本实施例的方法，首先由无人机在风力发电机叶片正面使用普通相机进行 拍摄，读取风力发电机叶片的图像信息，基于动态时间规整算法找到两张

请参阅图2，其示出了本申请的一种风力发电机叶片覆冰监测装置的结构框图。

如图2所示，风力发电机叶片覆冰监测装置200，包括采集模块210、判断模块220、第一计算模块230、获取模块240以及第二计算模块250。

其中，采集模块210，配置为根据普通相机连续采集风力发电机叶片的动态图像信息，其中，所述动态图像信息中包含图像灰度信息；判断模块220，配置为计算动态图像信息与预设的参考图像信息之间的灰度相似度，并判断某一动态图像信息与预设的参考图像信息之间的灰度相似度是否大于预设阈值；第一计算模块230，配置为若某一动态图像信息与预设的参考图像信息之间的灰度相似度大于预设阈值，则获取风力发电机叶片由参考图像信息对应的参考位置运动至某一动态图像信息对应的某一动态位置所需的时间长度，并基于时间长度计算得到风力发电机叶片的转速；获取模块240，配置为根据转速调节深度相机的快门刷新率，并基于快门刷新率获取风力发电机叶片的静态图像信息；第二计算模块250，配置为获取深度相机至所述静态图像信息中的风力发电机叶片的第一垂直距离，并计算所述第一垂直距离与预设垂直距离的差值，得到风力发电机叶片的实际覆冰厚度，其中，所述第一垂直距离为深度相机到当前状态下风力发电机叶片的垂直距离。

应当理解，图2中记载的诸模块与参考图1中描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作和特征以及相应的技术效果同样适用于图2中的诸模块，在此不再赘述。

在另一些实施例中，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序指令被处理器执行时，使所述处理器执行上述任意方法实施例中的风力发电机叶片覆冰监测方法；

作为一种实施方式，本发明的计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令设置为：

根据普通相机连续采集风力发电机叶片的动态图像信息，其中，所述动态图像信息中包含图像灰度信息；

计算动态图像信息与预设的参考图像信息之间的灰度相似度，并判断某一动态图像信息与预设的参考图像信息之间的灰度相似度是否大于预设阈值；

若某一动态图像信息与预设的参考图像信息之间的灰度相似度大于预设阈值，则获取风力发电机叶片由参考图像信息对应的参考位置运动至某一动态图像信息对应的某一动态位置所需的时间长度，并基于时间长度计算得到风力发电机叶片的转速；

根据转速调节深度相机的快门刷新率，并基于快门刷新率获取风力发电机叶片的静态图像信息；

获取深度相机至所述静态图像信息中的风力发电机叶片的第一垂直距离，并计算所述第一垂直距离与预设垂直距离的差值，得到风力发电机叶片的实际覆冰厚度，其中，所述第一垂直距离为深度相机到当前状态下风力发电机叶片的垂直距离。

计算机可读存储介质可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据风力发电机叶片覆冰监测装置的使用所创建的数据等。此外，计算机可读存储介质可以包括高速随机存取存储器，还可以包括存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，计算机可读存储介质可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至风力发电机叶片覆冰监测装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

图3是本发明实施例提供的电子设备的结构示意图，如图3所示，该设备包括：一个处理器310以及存储器320。电子设备还可以包括：输入装置330和输出装置340。处理器310、存储器320、输入装置330和输出装置340可以通过总线或者其他方式连接，图3中以通过总线连接为例。存储器320为上述的计算机可读存储介质。处理器310通过运行存储在存储器320中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例风力发电机叶片覆冰监测方法。输入装置330可接收输入的数字或字符信息，以及产生与风力发电机叶片覆冰监测装置的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置340可包括显示屏等显示设备。

上述电子设备可执行本发明实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施例所提供的方法。

作为一种实施方式，上述电子设备应用于风力发电机叶片覆冰监测装置中，用于客户端，包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够：

根据普通相机连续采集风力发电机叶片的动态图像信息，其中，所述动态图像信息中包含图像灰度信息；

计算动态图像信息与预设的参考图像信息之间的灰度相似度，并判断某一动态图像信息与预设的参考图像信息之间的灰度相似度是否大于预设阈值；

若某一动态图像信息与预设的参考图像信息之间的灰度相似度大于预设阈值，则获取风力发电机叶片由参考图像信息对应的参考位置运动至某一动态图像信息对应的某一动态位置所需的时间长度，并基于时间长度计算得到风力发电机叶片的转速；

根据转速调节深度相机的快门刷新率，并基于快门刷新率获取风力发电机叶片的静态图像信息；

获取深度相机至所述静态图像信息中的风力发电机叶片的第一垂直距离，并计算所述第一垂直距离与预设垂直距离的差值，得到风力发电机叶片的实际覆冰厚度，其中，所述第一垂直距离为深度相机到当前状态下风力发电机叶片的垂直距离。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。