谢强

（新疆龙源风力发电有限公司，新疆 乌鲁木齐 830054）

风力发电机组的叶片长期暴露在室外恶劣的自然环境中，与多种不确定因素直接接触，随着使用寿命的增加，风电叶片发生不同程度的劣化，导致表面产生各种程度的缺陷影响风电系统的安全。据统计，风电机组叶片成本造价为整体发电设备的五分之一，叶片一旦损坏，很可能导致更深程度的机组运行故障，尤其是在风沙猛烈地带，风电机组叶片的安全状态监测尤为关键。为此，本文对于风电安全状态监测的研究将重点围绕风电机组叶片安全监测展开，联合应用物联网与机器视觉定期巡查风电叶片的缺陷，及时解决发电过程产生的安全隐患，提高风电系统运行的经济效益。

1 基于物联网的风电安全状态信息监测系统设计

物联网系统综合运用多元化数据传感器、射频识别技术、激光扫描设备等工具采集监测对象信息，以网络为连接实现数据共享与分析，对事物进行智能化管理。本文采用物联网技术构建了风电叶片安全状态监测系统，其总体布局见图1。

图1中，安全监测系统主要包括叶片图像采集模块、主控制模块、安全信息分析模块：

（1）叶片图像采集模块相当于物联网的传感层，布置数个传感器形成视觉图像传感网络，负责全方位周期性采集风电机组叶片的表面缺陷信息，作为叶片安全状态评估的依据；风电叶片缺陷采集对图像传感器具有一定的要求，例如，精度应达到0.1mm标准，图像采集的速度应达到10张/秒。……