桑迪亚Sandia的爬行机器人无人驾驶飞机检测损坏以挽救风叶片李亚明

桑迪亚（Sandia）的爬行机器人，无人驾驶飞机检测损坏以挽救风叶片

桑迪亚国家实验室的研究人员说，配备有特殊扫描技术的无人机和爬行机器人可以帮助风刀片更长的使用寿命，这可以在风叶越来越大，价格更高，更难运输时降低风能成本。

作为由风能技术办公室资助的能源部叶片可靠性合作计划的一部分，桑迪亚的研究人员与能源企业合作开发了一种机器，该机器可以无创地检查风力叶片是否存在隐性损坏，同时比传统的相机检查更快，更详细。

桑迪亚风能计划的机械工程师约书亚·帕奎特表示：“风叶是世界上最大的一体式复合材料结构，甚至比任何飞机都要大，它们经常被安装在偏远地区的机器上”

“一把刀片在其一生中经历十亿次负载循环时会遭受雷电，冰雹，雨水，湿气和其他作用力，但您不能仅仅将其放在机架上进行维护。”

帕奎特说，常规检查和维修对于使这些巨型刀片保持运转至关重要。但是，当前的检查方法并不总是能够足够快地发现损坏。

桑迪亚正在利用航空电子和机器人技术研究的专业知识来改变这一现状。他说，通过在损坏变得可见之前就发现损坏，可以进行更小，更便宜的维修，从而可以固定刀片并延长其使用寿命。

在一个项目中，桑迪亚为爬行机器人配备了扫描仪，该扫描仪可以搜索风叶片内部的损坏情况。

在第二个系列项目中，桑迪亚将无人机与传感器配对，该传感器利用太阳光产生的热量来检测损坏。

现场检查，维修风叶面临巨大挑战

Paquette说，传统上，风能行业有两种主要的方法来检查风叶片。第一种选择是用相机和远摄镜头将某人送出去。

检查员在刀片之间移动，以拍摄照片并寻找可见的损坏，例如裂缝和腐蚀。第二种选择是类似的，但检查员不是站在地面上而是沿风叶片塔架向下垂降或在起重机上的平台上上下操纵叶片。

Paquette说：“在这些目视检查中，您只会看到表面损坏。” “但是，通常在看到刀片外部出现裂纹时，损坏已经非常严重。您正在寻找非常昂贵的维修工具，甚至可能需要更换刀片。”

这些检查之所以受欢迎，是因为它们价格合理，但是却错过了在造成更大问题之前发现损坏的机会，Paquette说。桑迪亚的爬行机器人和无人机旨在使风叶的无创内部检查成为该行业的可行选择。

左的汤姆·赖斯和桑迪亚国家实验室的丹尼斯·罗奇设置了爬行机器人，用于对风叶片段进行测试检查。爬行机器人发现隐藏的损坏

桑迪亚及其合作伙伴国际攀登机器公司和Dophitech建立了一个爬行机器人，其灵感来自于检查大坝的机器。机器人可以像割草的人一样在风刀上上下移动。

车载摄像头可提供实时的高保真图像，以检测表面损坏以及可能指示较大的地下损坏的细小界线。在移动时，机器人还使用一根魔杖通过相控阵超声成像扫描刀片是否损坏。

扫描仪的工作方式与医生用来观察体内的超声波机器非常相似，只是在这种情况下，它会通过发送回一系列信号来检测刀片内部的损坏。这些超声特征的变化可以自动分析以指示损坏。

桑迪亚资深科学家和机器人履带项目负责人丹尼斯·罗奇说，相控阵超声波检查可以检测到厚的复合材料叶片内部任何层的损坏。

罗奇说：“湍流的冲击或过大应力会造成表面上看不见的破坏，”罗奇说。“我们的想法是设法在损坏增长到临界尺寸之前发现损坏，并进行较便宜的维修，以减少刀片的停机时间。我们还希望避免任何故障或需要卸下刀片。”

Roach设想将机器人履带作为风叶片一站式检查和维修解决方案的一部分。

罗奇说：“想象一下一个维修团队在平台上爬上一个风叶片，使机器人向前爬。”

“当机器人发现某物时，位于远程的检查员可以使机器人在该点上做标记，从而可以明显看到地下损坏的位置。维修团队将消除损坏并修理复合材料。这种一站式的检查和采购修理可使刀片迅速恢复使用。”

无人机利用太阳光加热来揭示叶片损坏

桑迪亚与数家小型企业合作开展了一系列项目，为无人机配备了红外摄像头，该红外摄像头利用太阳光产生的热量来检测隐藏的风叶损坏。这种称为热成像的方法可以检测出刀片内部长达半英寸的损坏。

桑迪亚机械工程师Ray Ely说：“我们开发了一种在阳光下加热叶片，然后将其倾斜到阴凉处的方法。”

“阳光扩散到刀片中并达到平衡。随着热量的扩散，您期望刀片的表面冷却。但是缺陷往往会破坏热量流动，使表面处于高温之上。然后，红外热像仪将读取这些热点以发现损坏。”

目前，地面热成像系统已用于其他行业，例如飞机维修。Ely说，由于为此应用将摄像机安装在无人机上，因此必须做出让步。

桑迪亚国家实验室的雷·伊利检查使用热成像技术检测无人驾驶飞机叶片损坏的无人机上要测试的摄像机。图片来源：Randy Montoya

Ely说：“您不希望昂贵的无人机撞上飞机，也不需要强力猪。” “因此，我们使用符合我们标准的小型红外摄像机，并使用光学图像和激光雷达提供其他信息。”

激光雷达就像雷达一样，但是带有光而不是射频波，它测量光返回到一个点以确定物体之间的距离需要多长时间。研究人员从美国宇航局的火星着陆计划中汲取灵感，使用激光雷达传感器并利用无人机的运动来收集超分辨率图像。

“我开玩笑地将超分辨率描述为就像电视犯罪剧中的侦探，当他们告诉技术人员“增强，增强”计算机上的图像时。”

检查风叶片的无人驾驶飞机在拍摄图像的同时会移动，并且该运动使得可以收集超分辨率的图像。

“您可以使用移动来填充其他像素，” Ely说。“如果您有一个100 x 100像素的相机或激光雷达并拍摄一张照片，则只有该分辨率。但是，如果在拍摄时四处移动，则以亚像素数量填充，可以填补这些空白，创建更好的网格。可以将来自多个帧的数据拼凑在一起，以获得超分辨率的图像。”

使用激光雷达和超分辨率成像还可以精确跟踪叶片损坏的位置，并且激光雷达还可用于测量叶片边缘的腐蚀。

自主检查是未来

桥梁和电力线的自主检查已经是现实，Paquette认为它们也将成为确保风电叶片可靠性的重要组成部分。

“自主检查将是一个很大的领域，考虑到叶片的尺寸和位置，这在风能行业中确实很有意义。” 帕奎特说。“可以想象检查过程是否是自动化的，而不是一个人需要在刀片之间行走或开车寻找损坏的情况。”

帕奎特说，从简单的地面摄像机检查到无人机和履带，各种解决方案和检查方法都有余地，所有这些都可以共同确定刀片的运行状况。

帕奎特说：“我可以想象每个风力发电厂都有一架无人驾驶飞机或无人驾驶飞机，它们每天起飞，绕着风力涡轮机飞行，进行所有检查，然后返回并上传数据。”

“然后，风力发电场的操作员将进入并浏览数据，这些数据已经被人工智能读取，以查找先前检查中叶片之间的差异并记录潜在问题。

然后，操作员将在叶片上部署机器人履带具有可疑的损坏，以获得更详细的外观和计划维修。这对整个行业来说将是一个重大进步。”

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