基于自动机巢的离岸常驻式海上风电无人机全自主巡检系统.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010382315.2 (22)申请日 2020.05.08 (71)申请人 中国长江三峡集团有限公司 地址 100038 北京市海淀区玉渊潭南路1号 (72)发明人 汤鹏闫俊义林琳程龙 (74)专利代理机构 宜昌市三峡专利事务所 42103 代理人 李登桥 (51)Int.Cl. G05D 1/10(2006.01) (54)发明名称 一种基于自动机巢的离岸常驻式海上风电 无人机全自主巡检系统 (57)摘要 本发明提供了一种基于自动机巢的离岸常 驻式海上风电无人机全自主巡。

2、检系统， 系统包括 前端数据采集系统及后端数据管理及处理系统。 所述前端数据采集系统包括前端无人机自动 机巢硬件平台及前端集控平台； 所述前端无人 机自动机巢硬件平台与现有海上风电场风机 良好结合， 在接收前端集控平台所下达的指令 后， 可以实现海上风电机组外观的无人机自动起 降、 自动充换电、 自动飞行以及自动巡检等功能。 相较于现有海上风电人员出海的巡检方式， 该系 统真正实现了海上风电机组外观巡检的全自主 化， 降低了运维人员出海频次， 提高了运维效率。 权利要求书2页 说明书5页 附图3页 CN 111459189 A 2020.07.28 CN 111459189 A 1.一种基于自。

3、动机巢的离岸常驻式海上风电无人机全自主巡检系统， 其特征在于： 包 括前端无人机自动机巢硬件平台、 前端集控平台系统及后端数据管理及处理系统； 所述前端无人机自动机巢硬件平台长期部署在海上风电场中， 用于执行海上风电机 组外观巡检任务； 所述前端集控平台子系统用于前端硬件平台监测、 巡检任务下发和巡检视频直播； 所述后端数据管理及处理子系统用于巡检图像数据的存储、 管理、 调阅及分析。 2.根据权利要求1所述一种基于自动机巢的离岸常驻式海上风电无人机全自主巡检系 统， 其特征在于： 所述前端无人机自动机巢硬件平台包括无人机自动机巢以及巡检无人 机； 所述前端集控平台系统包括硬件平台集控子系统；。

4、 所述后端数据管理及处理系统包括 风电机组外观巡检数据管理子系统及风机外观缺陷识别子系统； 所述无人机自动机巢用于巡检无人机的自动放飞、 自动起降以及自动充换电； 所述巡检无人机用于海上风电机组以及海上升压站的外观巡检作业； 所述硬件平台集控子系统用于根据巡检任务向前端无人机自动机巢硬件平台下发 巡检任务、 操控无人机及自动机巢、 监测无人机及自动机巢运行状态并对巡检视频进行直 播； 所述巡检数据管理子系统用于巡检图像数据的统一管理、 分类存储、 实时调阅； 所述风机外观缺陷识别子系统用于对巡检所获的风机叶片图像进行缺陷智能识别。 3.根据权利要求2所述一种基于自动机巢的离岸常驻式海上风电无人。

5、机全自主巡检系 统， 其特征在于： 所述无人机自动机巢与海上风电机组相结合， 布置在风机塔桶或机舱内， 包括供电模块、 主控模块、 充换电池模块、 起降平台模块、 自动开闭塔桶或机舱门、 差分GPS 模块和通信模块； 所述供电模块由风机或者升压站内部电源供电； 所述主控模块控制自动机巢各模块的运行并接入风电场已有天气数据， 给无人机巡检 工作提供参考； 所述充换电池模块用于给巡检无人机的电池进行充电、 换电操作； 所述起降平台模块用于将巡检无人机从风机塔桶或机舱中送出、 起飞、 降落和回收； 所述自动开闭塔桶或机舱门接入主控模块， 受自动机巢主控系统控制开闭， 用于配合 起降平台进出风机塔桶或。

6、机舱； 所述差分GPS模块用于给巡检无人机提供厘米级高精度定位服务； 所述通信模块接入风电场现有光纤网络与集控平台子系统以及数据管理子系统通信， 并搭载无线数传、 图传模块与巡检无人机通信。 4.根据权利要求2所述一种基于自动机巢的离岸常驻式海上风电无人机全自主巡检系 统， 其特征在于： 所述巡检无人机搭载激光雷达及高性能计算模块； 所述激光雷达用于对风机叶片角度、 位置、 距离信息进行实时采集， 从而根据这些信息 实时自主规划巡检路线， 以实现无人机叶片的自主巡检； 所述高性能计算模块对风机疑似缺陷进行实时智能识别、 重点拍摄。 5.根据权利要求2所述一种基于自动机巢的离岸常驻式海上风电无人。

7、机全自主巡检系 统， 其特征在于： 所述前端集控平台子系统接入硬件系统的无人机飞控数据、 自动机巢主控 数据以及视频图像数据并实时直播， 所述前端集控平台子系统具有自动巡检及手动巡检两 权利要求书 1/2 页 2 CN 111459189 A 2 种控制模式； 所述自动巡检模式下， 前端无人机自动机巢硬件系统根据下达的巡检任务全自主进 行巡检作业； 所述手动巡检模式下， 前端无人机自动机巢硬件系统将受操作人员实时操控进行巡 检作业。 6.根据权利要求2所述一种基于自动机巢的离岸常驻式海上风电无人机全自主巡检系 统， 其特征在于： 所述巡检数据管理子系统包括数据存储服务器以及数据管理客户端； 所。

8、述巡检数据管理子系统主要功能点有： 每一台风机分别编号并各自存储历史巡检数 据， 巡检数据中包括风机叶片、 机舱、 塔桶等部分的外观的历史照片数据、 叶片维护历史数 据、 历史天气数据； 所述机组外观历史照片数据中会将缺陷处标记。 7.根据权利要求2所述一种基于自动机巢的离岸常驻式海上风电无人机全自主巡检系 统， 其特征在于： 所述风机外观叶片缺陷识别子系统集成在数据管理子系统中， 通过图像识 别算法对风机叶片图像上存在的腐蚀、 掉漆、 雷击损伤等缺陷点进行智能识别， 并对缺陷进 行标记。 8.根据权利要求2所述一种基于自动机巢的离岸常驻式海上风电无人机全自主巡检系 统， 其特征在于： 所述无。

9、人机自动机巢硬件平台可以是一台无人机对应多个自动机巢， 采 用链式接力工作模式， 无人机在多个自动机巢之间切换， 达到风电场全覆盖的目的。 权利要求书 2/2 页 3 CN 111459189 A 3 一种基于自动机巢的离岸常驻式海上风电无人机全自主巡检 系统 技术领域 0001 本发明涉及海上结构物巡检领域， 具体涉及一种基于自动机巢的离岸常驻式海上 风电无人机全自主巡检系统。 背景技术 0002 目前， 海上风电机组外观巡检主要方式依旧是传统的人工巡检， 依靠运维人员乘 运维船到现场， 通过使用高倍望远镜观察或者利用 “蜘蛛人” 高空绕行下降目测等手段进行 机组外观巡检工作。 这种人工巡检。

10、方式耗费人力严重， 效率低下， 且人员安全风险高。 近年 来， 随着风电机组外观的无人机巡检逐步投入应用， 无人机的应用大大降低了风电机组外 观巡检的成本及安全风险， 提高了巡检工作效率。 0003 然而， 当前阶段， 海上风电无人机巡检的技术依旧不够成熟， 存在较多缺陷： 一是 现有无人机巡检模式依旧依靠运维人员乘船到海上风电场进行现场放飞无人机， 人员出海 频次高， 成本高， 安全风险大， 运维效率低； 二是当前无人机巡检作业依靠人工操控飞行， 可 能存在人员操作失误、 巡检路径规划不合理、 无人机续航不足、 数据采集半径小导致炸机等 问题； 三是数据回传受海上通讯网络限制， 时效性及稳定。

11、性较差； 四是缺陷识别受人工专业 素质影响， 准确性也需要进一步提高， 且人工成本较高。 0004 因此海上风电机组外观巡检迫切需要一种更加安全、 高效的作业模式， 以实现海 上风电巡检的智能化， 提升海上风电机组巡检效率。 发明内容 0005 针对现有海上风电机组外观巡检技术的不足， 本发明旨在提供一种基于自动机巢 的离岸常驻式海上风电无人机全自主巡检系统， 以解决现有技术中存在的自动化程度不 高、 运维效率低的问题， 实现海上风电机组外观巡检的全智能化。 0006 为了实现上述的技术特征， 本发明的目的是这样实现的： 一种基于自动机巢的离 岸常驻式海上风电无人机全自主巡检系统， 包括前端无。

12、人机自动机巢硬件平台、 前端集 控平台系统及后端数据管理及处理系统； 所述前端无人机自动机巢硬件平台长期部署在海上风电场中， 用于执行海上风电机 组外观巡检任务； 所述前端集控平台子系统用于前端硬件平台监测、 巡检任务下发和巡检视频直播； 所述后端数据管理及处理子系统用于巡检图像数据的存储、 管理、 调阅及分析。 0007 所述前端无人机自动机巢硬件平台包括无人机自动机巢以及巡检无人机； 所述 前端集控平台系统包括硬件平台集控子系统； 所述后端数据管理及处理系统包括风电机组 外观巡检数据管理子系统及风机外观缺陷识别子系统； 所述无人机自动机巢用于巡检无人机的自动放飞、 自动起降以及自动充换电；。

13、 所述巡检无人机用于海上风电机组以及海上升压站的外观巡检作业； 说明书 1/5 页 4 CN 111459189 A 4 所述硬件平台集控子系统用于根据巡检任务向前端无人机自动机巢硬件平台下发 巡检任务、 操控无人机及自动机巢、 监测无人机及自动机巢运行状态并对巡检视频进行直 播； 所述巡检数据管理子系统用于巡检图像数据的统一管理、 分类存储、 实时调阅； 所述风机外观缺陷识别子系统用于对巡检所获的风机叶片图像进行缺陷智能识别。 0008 所述无人机自动机巢与海上风电机组相结合， 布置在风机塔桶或机舱内， 包括供 电模块、 主控模块、 充换电池模块、 起降平台模块、 自动开闭塔桶或机舱门、 差。

14、分GPS模块和 通信模块； 所述供电模块由风机或者升压站内部电源供电； 所述主控模块控制自动机巢各模块的运行并接入风电场已有天气数据， 给无人机巡检 工作提供参考； 所述充换电池模块用于给巡检无人机的电池进行充电、 换电操作； 所述起降平台模块用于将巡检无人机从风机塔桶或机舱中送出、 起飞、 降落和回收； 所述自动开闭塔桶或机舱门接入主控模块， 受自动机巢主控系统控制开闭， 用于配合 起降平台进出风机塔桶或机舱； 所述差分GPS模块用于给巡检无人机提供厘米级高精度定位服务； 所述通信模块接入风电场现有光纤网络与集控平台子系统以及数据管理子系统通信， 并搭载无线数传、 图传模块与巡检无人机通信。。

15、 0009 所述巡检无人机搭载激光雷达及高性能计算模块； 所述激光雷达用于对风机叶片角度、 位置、 距离信息进行实时采集， 从而根据这些信息 实时自主规划巡检路线， 以实现无人机叶片的自主巡检； 所述高性能计算模块对风机疑似缺陷进行实时智能识别、 重点拍摄。 0010 所述前端集控平台子系统接入硬件系统的无人机飞控数据、 自动机巢主控数据以 及视频图像数据并实时直播， 所述前端集控平台子系统具有自动巡检及手动巡检两种控制 模式； 所述自动巡检模式下， 前端无人机自动机巢硬件系统根据下达的巡检任务全自主进 行巡检作业； 所述手动巡检模式下， 前端无人机自动机巢硬件系统将受操作人员实时操控进行巡 。

16、检作业。 0011 所述巡检数据管理子系统包括数据存储服务器以及数据管理客户端； 所述巡检数据管理子系统主要功能点有： 每一台风机分别编号并各自存储历史巡检数 据， 巡检数据中包括风机叶片、 机舱、 塔桶等部分的外观的历史照片数据、 叶片维护历史数 据、 历史天气数据； 所述机组外观历史照片数据中会将缺陷处标记。 0012 所述风机外观叶片缺陷识别子系统集成在数据管理子系统中， 通过图像识别算法 对风机叶片图像上存在的腐蚀、 掉漆、 雷击损伤等缺陷点进行智能识别， 并对缺陷进行标 记。 0013 所述无人机自动机巢硬件平台可以是一台无人机对应多个自动机巢， 采用链式 接力工作模式， 无人机在多。

17、个自动机巢之间切换， 达到风电场全覆盖的目的。 0014 本发明有如下有益效果： 说明书 2/5 页 5 CN 111459189 A 5 1、 本发明提出了一种基于自动机巢的离岸常驻式海上风电无人机全自主巡检系统， 将 巡检无人机及自动机巢长期布置在海上风电场内， 实现巡检无人机的自动起降、 自动充换 电、 自动换巢、 自主飞行、 自主巡检、 数据自动回传等功能， 从而解决目前海上风电机组外观 巡检自动化程度不高、 运维效率低下的问题。 附图说明 0015 下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。 0016 图1是根据本发明一个实施例的基于自动机巢的离岸常驻式海上风电无人机全自 主巡检系统。

18、架构示意图。 0017 图2是根据本发明一个实施例的自动机巢布置结构示意图。 0018 图3是根据本发明一个实施例的海上风电场前端无人机自动机巢硬件平台子系 统示意图。 0019 图4是前端数据采集系统工作时序图。 具体实施方式 0020 下面结合附图对本发明的实施方式做进一步的说明。 0021 如图1所示， 基于自动机巢的离岸常驻式海上风电无人机全自主巡检系统包括了 前端无人机自动机巢硬件平台子系统、 前端集控平台子系统及后端数据管理及处理子系 统。 由于现有海上风电场与陆上集控中心内部的光纤网络采用一用一备的形式架设， 光纤 带宽有足够的冗余， 因此无人机巡检系统直接接入现有光纤网络， 以。

19、满足各子系统之间的 数据传输及图像传输的通信需要。 0022 进一步的， 所述前端无人机自动机巢硬件平台子系统包括无人机自动机巢、 巡 检无人机以及中继通信站。 0023 如图2所示， 所述无人机自动机巢与现有风电机组相结合， 放置在风机塔桶底部平 台中或者机舱中， 由风机内现有电源供电。 在风机塔桶或机舱内部放置能够有效利用现有 风机塔桶或机舱内的防盐雾腐蚀环境， 从而有效解决无人机及自动机巢在海上风电场高盐 雾环境下长期布置的环境适应性问题。 并且从成本上来说， 放置在塔桶或机舱内部， 自动机 巢及无人机本身的防腐蚀处理就相对容易很多， 从而节省了整套系统成本。 0024 为了方便无人机起。

20、降平台进出塔桶或机舱， 实现巡检无人机的自动起降功能， 在 如图2所示的本发明实施例中， 风电机组塔桶或机舱门以及自动机巢机舱门都设计为可控 电动门， 并且与自动机巢通信， 受自动机巢控制， 当需要起降巡检无人机时， 塔桶或机舱门 将同时打开。 无人机起降平台将随着自动机巢内部机械臂进出风机塔桶或机舱进行巡检无 人机的放飞及回收工作。 0025 进一步的， 所述无人机自动机巢接入现有海上风电场的风速、 风向以及雨雪情况 等天气数据。 在自动巡检模式下， 天气数据作为自动巡检的必要条件， 当天气数据满足巡检 无人机作业条件时无人机才能够出发进行自动巡检工作。 在手动巡检模式下， 天气数据作 为参。

21、考提示提供给运维操作人员， 由运维操作人员自主判断是否操控无人机出发进行巡检 作业。 0026 由于巡检无人机自动起降需要高精度定位， 所述无人机自动机巢配备RTK差分GPS 说明书 3/5 页 6 CN 111459189 A 6 基站， 基站布置在自动机巢附近， 给巡检无人机提供厘米级高精度定位服务。 0027 进一步的， 所述自动机巢内部配置机械臂， 以对巡检无人机进行拆换电池操作， 拆下来的电池由机械臂放置到充电位， 自动机巢内配置有快充充电器以对电池进行快速充 电。 0028 进一步的， 所述自动机巢由于长期布置在海上风电场中， 虽然放置在风机塔桶或 机舱内， 但是依旧需要通过喷覆三。

22、防漆、 大量使用防腐蚀材料等手段对自动机巢进行防腐 处理以增加设备可靠性。 0029 进一步的， 所述海上风电机组外观巡检无人机为多旋翼结构， 无人机主体结构采 用碳纤维材料在保证系统轻量化的同时具有较高的结构强度以及耐腐蚀性。 无人机内电 机、 飞控及搭载设备采用密封结构， 电路板喷覆三防漆， 接插件的接触点进行镀金处理。 0030 进一步的， 所述巡检无人机搭载高清变焦摄像头对风电机组叶片、 机舱、 塔桶等结 构组件外观对象进行视频及照片数据采集。 0031 进一步的， 所述巡检无人机搭载激光雷达及高性能计算模块， 能够实时计算风机 叶片当前角度、 位置、 距离等信息， 从而根据这些信息进。

23、行单台风机巡检路线的自主规划及 风机的自主巡检。 通过高性能计算模块在前端对风机叶片疑似缺陷进行图像识别、 重点拍 摄， 提高了风电机组外观巡检的质量及效率。 0032 进一步的， 所述海上风电巡检无人机及自动机巢在海上风电场采用多套自动机巢 加少数台巡检无人机的组合形式在海上风电场长期布置。 在本发明实例所应用的风电场 中， 风机以多行形式排布， 行间距在1200m-1600m之间， 行内风机间距在600m-800m之间， 简 化为如图3所示的风机排布图， 其中风机共分三行排布， 行间距平均为1400m， 行内风机间距 平均为700m。 考虑目前主流四旋翼巡检无人机的续航时间为30min-4。

24、0min， 巡检单台风机的 作业时间为20-25min， 预留起降裕量时间， 单个自动机巢覆盖的作业半径不超过2km。 因此 在图3所示的排布方案中， 将自动机巢布置在中间第二排风机机位中， 并且每套自动机巢覆 盖周围9台风机。 巡检无人机采用一用一备的形式在海上风电场布置， 根据巡检任务需要， 无人机在海上风电场内部将自主更换停留机巢。 考虑海上没有广泛分布的无线网络环境， 如果采用无人机与自动机巢直接通信的方式， 巡检无人机所需要搭载的数传及图传模块体 积重量就会相对较大， 从而影响巡检无人机整体续航时间。 为了尽量减小无人机载荷增加 续航时间， 在图3所示的本发明实例中， 通过在上下两行。

25、风机机位增设通信中继站的形式， 使得巡检无人机的通信距离保持在1km以内。 0033 进一步的， 所述前端无人机自动机巢硬件平台通过自动机巢接入风电机组现有 光纤网络与陆上前端集控平台子系统通信。 0034 进一步的， 所述前端集控平台子系统为前端无人机自动机巢硬件子系统的集中 控制平台， 集控平台通过风电场光纤网络接入硬件系统的无人机飞控， 自动机巢主控数据 及视频图像数据。 其中无人机飞控数据主要包括无人机飞行位置、 高度、 姿态、 电池状态、 气 压计、 罗盘、 陀螺仪等传感器数据， 自动机巢主控数据包括机巢供电状态、 机械臂状态、 无人 机充电器状态、 以及塔桶或机舱门状态等数据。 从。

26、而实时监测前端硬件平台子系统工作状 态， 并对故障进行报警。 0035 进一步的， 所述前端集控平台子系统具备自动巡检及手动巡检两种控制模式， 两 种模式通过机械开关切换。 在自动巡检模式下， 由运维人员下达运维指令， 前端无人机自 说明书 4/5 页 7 CN 111459189 A 7 动机巢硬件系统将根据当前海上风速、 湿度以及降雨等天气信息自主判断工作条件， 在气 象条件允许的前提下巡检无人机将根据自身所处自动机巢位置自主规划最佳巡检路线， 出 发进行巡检作业， 并将巡检所或风机图像数据实时回传到陆上后端数据管理系统服务器 中。 单台风机巡检工作完成后， 巡检无人机将返回自动机巢进行换。

27、电操作， 换电完成后无人 机将继续判断气象条件出发进行下一台风机的巡检工作。 0036 进一步的， 在手动模式下， 运维人员完全掌握硬件系统控制权， 通过控制界面及所 配备的无人机操控杆控制巡检无人机出发进行巡检作业。 手动模式通常用于运维人员需要 对风电场的某些特殊情况进行观察的场合， 此时海上气象状况只作为显示数据提供给运维 人员参考， 而不作为是否出发巡检的决定判断条件。 在运维人员进行巡检无人机操控的同 时， 巡检无人机所采集视频、 无人机飞行状态等前端信息也将实时回传到集控平台界面供 运维人员参考。 0037 所述前端数据采集系统工作时序如图4所示。 0038 进一步的， 所述后端数。

28、据管理及处理系统包括风电机组外观巡检数据管理子系统 及风机外观缺陷智能识别子系统。 0039 进一步的， 所述风电机组外观巡检数据管理子系统通过光纤网络接入前端数据采 集系统， 自动接收前端系统采集的海上风电机组外观图像数据。 0040 进一步的， 所述风电机组外观巡检数据管理子系统主要功能点有： 每一台风机分 别编号并各自存储历史巡检数据， 巡检数据中包括风机叶片、 机舱、 塔桶等部分的外观的历 史照片数据、 叶片维护历史数据、 历史天气数据。 所述机组外观历史照片数据中会将缺陷处 标记。 0041 进一步的， 所述风机叶片缺陷智能识别子系统通过算法形式集成在数据管理子系 统中， 通过图像识别算法对风机外观图像上存在的腐蚀、 掉漆、 雷击损伤等缺陷点进行智能 识别， 并对缺陷进行标记。 说明书 5/5 页 8 CN 111459189 A 8 图 1 说明书附图 1/3 页 9 CN 111459189 A 9 图 2 图 3 说明书附图 2/3 页 10 CN 111459189 A 10 图 4 说明书附图 3/3 页 11 CN 111459189 A 11 。