张 静

(上海电气集团股份有限公司中央研究院，上海 200070)

0 引 言

近年来，国家为了推动能源转型和提高非化石能源的消费比重，风力发电领域迅猛发展。同时，风机作为风力发电的重要组成部件，定期检测其叶片和螺栓的可靠性和稳定性尤为重要。传统上，针对风机检测采取人工操作的方式，主要是利用了维护人员中的视觉功能。同时，维护人员通过工具拧动螺栓来判断风机中螺栓是否有松动的情况，存在安全隐患和测量误差。

文献[1-2]提出通过主动轮、从动导向轮和导向带，帮助维护人员攀爬风机省力的方法。这种方法仍是针对传统的人工操作进行改善，只能减小维护人员跌落风险。文献[3]提出一种通过智能头盔和智能工作服，保障维护人员长时间作业时的舒适度的方法。但是，只能作为维护人员的辅助工具，仍然无法避免人员跌落的风险，也无法避免维护人员带来的检测误差。文献[4]提出了一种舒适、平稳和安全的救助平台方法。该方法通过主船体、步桥以及运动补偿平台，实现了人员和物资的转移，降低了运维船自身的维护成本。但是，无法解决风机检测中人身伤害的风险问题。文献[5]分析了海上风电运维安全管理的主要风险因素和难点。海上风电运维主要风险点主要包括人员登乘落水、挤压风险和高处坠落风险。文献[6]提出一种适用于农业田间作业的远程控制检测系统。基于Qt5.0开发平台构建一个上位机界面，并融合数传模块与图传模块，使该界面实现实时的数据传输与图像传输，最终实现远程监控旅行家IV号机器人。……