数字图像相关算法研究及在风力发电叶片健康诊断中的应用

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风力发电机的维护往往需要耗费大量的人力物力,非接触的检测方法是一种潜在的检测技术,可以有效地控制维护成本。数字图像相关作为一种全场、非接触的光学测量技术,可以测量物体受力时全场的表面位移和应变,具有设备简单、高精度、测量范围广等优点,并成功地应用在机械、汽车、航空航天、生物工程等行业的材料测试分析中。本文研究了数字图像相关算法及在风力发电叶片中的健康诊断方法,提出了数字图像相关实时应变测量技术,解决了大旋转变形测量的去相关问题,并实现了旋转风力发电叶片的全场测量。其主要内容包括:(1)提出了一种实时的快速跟踪算法,实现了材料的动态应变测试,其应变测试速率高达60帧/秒。同时在此基础上结合快速的相关匹配策略,获得了三维位移和应变的实时测量。(2)克服了大旋转角度变形测量的局限,提出了一种考虑旋转的数字图像相关方法,该方法能够准确获得物体在发生任意旋转角度下的全场变形测量。(3)为了满足野外大视场测量的需求,本文详细阐述了一种基于物体表面散斑场的大视场标定方法。该方法只需匹配左右相机的散斑图像即可完成双相机的内外参数标定,操作简单,精度可靠。(4)提出了基于叶片三维运动的故障检测方法。在实验室中模拟了叶片多种故障,测量了叶片的三维运动,并结合运动的频谱分析,验证了该方法的可行性。(5)提出了基于相对变形的风力机叶片故障检测方法。在实验室模拟了叶片裂纹故障,通过测量叶片全场相对变形,提取了裂纹故障的应变特征。并将该方法应用到了5kw的真实风力机叶片测量与故障诊断中。提出的方法可望在实际大型风电设备在线检测中发挥重要作用。
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