“小卫星”——无人机介绍为提高风机叶片巡检效率，龙源电力中能用大疆M600PRO无人机为机体，通过加装机载电脑、激光雷达、工业相机等硬件设，辅以人工智能机器视觉和深度学习算法技术，成功研发叶片无人机智能巡检设，实现风电机组叶片全自动巡检。

　　为什么要对叶片进行巡检？叶片作为风电机组直接捕风装置，其状态好坏直接影响风机出力，与机组经济效益产出直接相关。叶片损伤若没有及时发现，带病运行下存在安全隐患，同时影响机组的气动性能，造成捕风性能下降。由于传统叶片巡检依靠望远镜、蜘蛛人吊篮等进行观察，安全性差、工作量大、巡检效率低、停机发电量损失大......还会造成漏检漏诊等情况。无人机是怎么进行巡检的呢？简单来说

　　巡检前准巡检开始前，检查无人机及硬件状态；同时还需检查风电机组状态，确保机组轮毂锁死，叶片为倒“Y”字形。

　　开始巡检作业无人机起飞后进入自动巡检模式，在视觉与激光雷达融合计算的辅助下，自动计算风机的朝向和风塔高度，自动寻找风机轮毂导流罩的中心点，作为巡检作业的起始点。起始点确认后，无人机从支叶片的条路径（迎风面前缘位置）自动采集。接着将该路径结束点，作为下个路径的起始点，依次对其它位置进行采集，直至全部完成整个叶片的采集工作。无人机将自动重复以上过程，完成3支叶片的采集过程。风机

　　降落作业结束后，无人机将自动返航。巡检人员手动接管无人机，离开现场后将采集数据上传平台进行智能分析。

　　利用无人机进行巡检，启动快，效率高，机动灵活。随着无人机巡检普及，积累的图像资料，结合机器视觉、机器学习等技术，可以实现叶片缺陷的快速自动识别，从而避免人为因素导致的检测误差。这套无人机智能巡检设，风机实现风机叶片全自动“一键式”智能巡检，巡检精度可达毫米级，巡检效率较传统人工检查手段提升5倍！

　　目前，龙源电力已完成国内56个风电场3000多台风电机组近10000支叶片巡检。此外，龙源电力中能自主研发的叶片数字化运维管理平台，具叶片缺陷智能筛选能力，自动判别缺陷类型、尺寸及严重等级，分析效率大幅提升，实现了叶片运行状态趋势分析和修复效果评价，开创叶片“状态检修”运维新模式！

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