杨波：各位领导、各位专家，大家上午好。我是来自运达股份技术中心叶片设计团队的杨波。我今天给大家汇报一下我们运达风电股份有限公司关于智慧运维用智能化的技术手段怎么来做这个事情。

　　我们都知道叶片的全生命周期是四个阶段，首先是设计阶段，我们运达主要通过标准、材料、工艺以及和叶片厂联合开发，甚至我们自己设计叶片来把控。第二个是叶片的生产，我们主要通过监造和采购体系对它生产的过程做一个质量把控。第三个运行和第四个回收，其实现在还没有一个非常规范的标准，尤其是第四阶段，连标准都没有，所以我觉得这两个阶段是非常值得关注的。我今天做的报告就是关于运行阶段，我们怎么做智能的运维。

　　报告主要分三个部分，分别是为什么要做这件事情，以及怎么去做，然后我们运达做的怎么样。背景我就简单概述一下，我们中国现在是全球第一大风机国，到今年底可能预计会达到三亿千瓦的容量，马上平价时代也要到来，所以这两年是一个抢装潮。

　　与此同时，国家通过这个平价政策，其实是为了从成本控制这一块儿促进我们整个风电行业的技术创新，所以这是一件很好的事情。另一方面，由于平价以及我们现在国内产能过剩，整机销售的利润其实是在进一步的压缩，整机商现在都把方向往风电服务这一块儿做进一步的发展。预计到今年，大概有11万台的风机会出质保，我们后市场的规模也是年均保持了10%的增长。预计到2023年，后市场规模将达到300亿元，这个前面的领导也做过统计，数据是很真实的，所以后市场其实是一个非常大的蓝海市场。

　　第二个部分是叶片的智能检测怎么去做。我们先看一下叶片失效的背景，就是叶片因为它的成本和它的性能的约束，目前主要是用玻璃纤维、环氧树脂和芯材等，目前因为它的成本控制，所以它的手工因素很大，所以生产过程的质量是很难把控的，然后在运输和吊装的时候也有很大的概率会有一些碰伤，再加上它的运行环境非常恶劣，强风、雨蚀、雷击等等都会造成这个叶片有一定概率的提前疲劳。

　　根据数据统计，现场服役叶片损伤故障概率是很高的，占总故障的40%。还有一个就是由于叶片损伤带来的机组发电量损失也是40%，也是一个大头。另外我们都知道叶片的生产成本很高，如果说它没办法了需要更换了，这个更换的成本也是非常的高昂。所以这个的结论就是叶片结构健康对风场的收益其实影响是很大的。

　　我们现在常见的缺陷，比如说开裂、褶皱，尤其是叶根的褶皱，还有叶片内部的异物，里面有空气、分层、发白等等，就是比较常见的缺陷，这是制造过程的。

　　那么我们为什么做智能检测呢？有几点原因，第一点是我们的叶片会越来越长，因为根据我们叶片设计的动力源理论，它的扫风叶机越大他的输出功率就越大。所以材料和工艺对我们提出了一个非常大的挑战，我们如何提前预警，在我们叶片损伤在很小的范围内提前发现它的损伤，它的意义是很大的，可以防微杜渐。

　　第二点，前面的领导也说了，现场叶片损伤的大量统计，其实这个数据是可以反哺我们前端的叶片设计的。我们最终是想尽力每支叶片的健康档案，来预测它的服役寿命，以及监测它当前的结构健康。

　　我们现在叶片的检测主要是两个部分，一个是出厂的时候的质检，第二个是平时运维的时候的运检。出厂的时候的质检主要是目视，看它的褶皱、裂纹、发白等等，还有通过超声探伤仪来检测内部胶粘状态，如果缺胶的地方刚好是在中间位置，那就很容易把这个缺陷漏掉。

　　现在是蜘蛛人和吊篮的两种形式，这两种方式的缺点也很明显，一个是精度比较低，还有一个是手持超声仪的效率也不一样，因为人受到环境和素质等等各方面的影响也很大。

　　我看到这方面做了很多工作，所以我对目前现有的技术做了一个非常详尽的调研，可以总结为两大类。一类是在线监测，一类是离线的检测，这个监测包括有声发射，它有主动和被动，振动也有主动和被动，应变现在也用的比较多，声发射和应变这两种方式就是你要完整的监测一个叶片，你就要布很多的传感器。

　　离线检测也有很多，包括涡流、红外，红外也分被动和主动，还有包括机器视觉，机器视觉包括无人机和机器人，超声有很多种类，有单点超声、相控阵超声、激光超声、空气耦合等等。还有就是X射线，因为它的成本和环境健康问题也不太适合。

　　所以我们运达做了详细的调研以后采用了来种方式，一种是在线的，是基于振动以及我们系统的一些动态载荷的监测来综合的评判。离线检测我们是利用机器人打在机器视觉和相控阵超声两种设备来进行检测。这两种方式，我觉得好比监测就是平时带一个心率监测、血压监测等等，离线检测相当于是你身体不舒服，或者是常规的体检，去医院做X光，做一个CT，它是非常详细的。

　　我们运达的方案也是两种，它分别的优势我刚才简单介绍了，其中我们在线监测这一块儿，它的优势就是实时监测，还有一点就是它的数据是在线的，而且通过大量数据的累计，包括我们算法的优化以及和其他系统的数据的结合，可挖掘的东西有很多，这一块儿的工作很有意义。

　　与此同时，我们定期的检测也是不可少的，因为它最大的优势是精度高，我们自己做的测试我们做的机器人可以探查到一毫米级别的裂纹以及里面的缺胶，里面的褶皱等等，都没有问题。

　　先介绍一下在线监测，在线监测，其实我们传感器都有成熟的供应商，这一块儿因为发展的时间已经很长了，我就不多做介绍了。这个是现场施工图。

　　我主要讲一下我们机器人检测的工作。机器人检测其实是一个很难的事情，包括国外也说把机器人放在叶片上做检测是一个非常大的挑战，因为我们叶片的表面是一个三维复杂曲面，你让一个机械设备在上面正常的工作，你既要保证安全，还要有一个非常稳定的动作来使它能够正常的检测，所以这个很难。

　　这个视频很多微信公众号都推过，这个机器人不是用在天上的时候检测的，它这个是叶片在地面的时候搞了一个机器人，搭了一个相控阵超声对它做的检测，它的行进是履带式的行进，所以这个不是用在天上检测的。

　　我们运达现在的检测机器人已经发展了两代了，第一代主要是做概念和设计，第二代是做了大量的实验。主要包括这几个部分，第一个是损伤探测，第二个是超声，相控阵超声，它的特点就是检测效率高，它的图像的识别率比较友好，对我们操作人员的难度比较低。第三个机器视觉主要是看叶片表面的情况。运动控制是整个研发过程的核心。我们现在的方式按照上是采用真空吸附，还有一种是用差速轮来使它前进，它最大的特点是我机器人不管是在停住检测还是在他往前移动的时候，他始终有一半的吸盘在牢牢的吸住。

　　数据处理是有两种，一种是无线WIFI，就是它摄像头拍摄的视频是用无线WIFI传输的，相控阵超声因为它的特点，所以它是有线传输的。安全保障有这几个措施，一个是多拽电缆，第二个是真空吸附，它的吸盘吸附的效果我们做了很多的实验，我后面会介绍。

　　路径规划也是我们现在正在做的一部分工作，它的主要原理是利用上面的三维激光扫描，把我们叶片的三维大致轮廓给扫出来，利用我们叶片大量的样本的学习，它能够大概评估出大梁的主要位置，因为我们现在用超声扫描主要就是检测大梁部分，所以说这个激光扫描可以减少很多我们人去找的过程。辅助系统是我们探测手段的一个特性，我们的超声需要耦合剂，所以提前要把叶片的浮灰清扫掉，这一套东西虽然是辅助，但是真正设计的时候其实是很复杂的。

　　为了加强设计合理性，我们在风场做了大量的勘测。这个过程我们始终是秉持着安全第一，然后再去尽量的提高它的效率和加强它的成本控制。这是它的第一代机器人的外形，这个是它的内部结构，这个是做的一个简单的介绍动画，可以看到它是怎么样的一个工作过程。我们的机器人是根据海上风电和陆上风电可以选择两种工作方式，一种是叶片水平，一种是叶片垂直，叶片垂直可以在陆上，海上我们一般就是采用叶片水平的方式。到叶根以后就会自动根据程序吸附，然后我们的控制可以手动也可以自动，包括急停等等我们都做了一些设计。

　　（视频）

　　杨波：这是相控阵超声的一个检测结果，非常直观，对我们操作人员的友好性非常高。这是我们第一代做的一些工作。

　　第二代主要是做了很多很多的实验，主要是为了提高它的性能，做一个安全性的加强。在实验室里面我们做了很多的测试，这个测试的目的是为了去验证我们机器人搭载的这个项目的超声能不能测出来各种类型的损伤。所以我们人为做了很多损伤，这样才会有一个直观的对比。第二个是全尺寸叶片的运行测试，就是我们机器人打在超声以后，能不能在叶片各个地方跑，跑的时候会不会滑落。第三个是安全性测试，比如说我们遇到强风、雷击了，突然下雨了，能不能经受住。第四个是去现场做了实际的高空测试。第五个是根据我们现场的测试又增加开发了一个防滑落的机器人，这个的目的就是万一人为操作失误它掉下来，我们怎么防止它掉落。

　　基本参数目前的二代的基本参数是这个，它的重量是55公斤，机器人本体的速度很快，是一米多，它的检测深度是6厘米，超声频率用的是一兆赫兹的频率，检测声波6厘米的概念就是完全传统目前我们大梁的主要部分。检测精度是4毫米的直径圆，直径圆是比较难检测的，防风阵风是25米，工作电源是220伏，也就是我们直接现有的电源。

　　介绍一下实验室环境我们怎么做的一些大量的测试和人为的损伤跟它做对比。我们的方案是截取了一段四米的从现场拉回来的退役的叶片，在叶片的背部做了很多人为的切割的损伤，在叶片的正面就是机型在没有做任何标记的情况下做一个检测，然后把两个数据做一个对比。

　　损伤一共分为五类，分别做一下介绍，这个视频是我们在实验室做测试的时候拍摄的，下面黑色的就是相控阵超声的一个探头，旁边那个水就是提供的耦合剂。第一类是竖状裂纹，就是它的裂纹的方向是和我们叶片的展向是平行的，我们做了五条竖状的，从上面的图可以看出来，我们做的2毫米的裂纹，一号和二号都可以非常直观的查出来，四号和五号很明显，为什么中间是红的，两边是蓝的，它的原理是因为中间红的部分它是大梁位置，大梁位置我们相控阵超声发射超声以后，它的超声波返回，它的信号是很强的，所以是红色的。如果说中间大梁位置有比较明显的条状或者是圆柱状的返回波信号很弱，那这个很大概率是损伤，就像图中的一、二、四、五。这两侧为什么是深蓝色呢？因为两侧是我们腹板和大梁的结构胶区域，结构胶对超声波返回的是很少的，所以两种判断的依据是不一样的。

　　然后横状裂纹是我们跟叶片的弦向是平行的，根据测试结果，我们发现它的横向的裂纹也是可以非常有效地测出来的，包括六号、七号、八号、九号、十号，十号是圆孔，大概是四毫米的圆孔，很明显可以看出来。

　　包括斜向的裂纹，这个裂纹都是一毫米级别的，是很小的。我们在图中的十二、十三也可以很明显的看出来它把裂纹都测出来了。

　　第四类是缺胶，缺胶我们这个样件做的不是很理想，没有真实的反应它的状态，我们是把那个孔打在那个中间，这样的话那个声波测试到这个胶的位置的时候其实已经产生了很大的影响了。但是我们最后还是测出来了，非常好的是我们这个样品在生产的时候就有缺胶的地方，这个地方它就很快的测出来了。就是我讲的，他如果有胶，它的回波就会很弱，但是如果缺胶它的回波就会增强。

　　我们超声的检测速率是有一个边界的，如果你速率高了，耦合性就很差，检测的结果就得不到保证。我们做了几个不同下的，最后得出的是0.18米每秒的时候它可以达到一个稳定性和多目标的优化状态。

　　第二个部分是我们对一个在地面上的全尺寸叶片做的一个测试，在叶片从叶尖跑到叶根，叶根跑到叶尖，都做了一个完整的模拟。这个视频是它在检测的真实拍摄，它行进的时候中间还是吸住的，就是来回往复的检测。

　　（视频）

　　杨波：我们再看一个进程，等他检测完就会复位，复位以后中间松开，然后再往前行进，这就是一个保障，他始终有吸盘吸住。然后在强风情况下，我们做的测试是一个吸盘吸住的时候，它从侧面、正面去吹，我们用了二十米每秒的风去吹，他依然非常的稳定。

　　通讯中断也是一个很重要的科目，我们的PC端、终端对机器人控制，如果说它突然中断了，他会不会直接掉下去？我们就通过程序的优化，就是让它一旦通讯中断，就在原地所有吸盘吸住，等待恢复通讯以后再进行操控。包括防雷也是，这个防雷的线路是和机组的防雷地线是接在一起的。这个是我们在现场做的一个测试的小视频，在嘉兴平湖的一个五兆瓦的我们自己的一个风场。

　　（视频）

　　杨波：目前我们自己是在内部测试，在不断的测试和改进，所以有很多东西我们是在按越简便越好的原则来操作。我们现在正在做的工作就是对它的结构和各个方面辅助的部件做不断的优化。我们现在设计的装置就是直接可以把机器人组装好了以后，从地面直接运到机舱顶，而且这个工作现在已经做完了。

　　根据现场测试的经历我们又开发了一个防滑落的微型机器人，这个灵感来自于INNORA公司，他用了一个吊带把机器人吊在上面，这种方式它的经济性肯定是不可行的，因为这个成本特别高。而我们通过他的灵感，我们就设计了一个套环机器人，我们不是把吊环和机器人套在一起，我们是把机器人和叶片套在一起，这种方式是用在海上风电，我们需要把机器人从机舱顶部转移过去，叶片是水平的，这个时候就是把机器人和叶片套在一起，我就算人为操作失误，机器人从叶片掉了，掉了之后他也会悬挂在叶片下面，保证了我们本体和叶片风机的安全。

　　这个防滑落的我们已经做了一些实验，它主要的原理很简单，我们首先手动通过一个伸缩杆就可以完成，把防滑落的机构固定在我们的防御罩上，然后他会走一圈，刚好绕一圈，就把我们的机器人套在叶片上，这个过程很简单，但是意义非常重要。因为从我个人的亲身经历，当你在一百多米的高空去操作一个机器人，在叶片上爬行的时候，如果你没有一个最保障的底线来保护你的机器人的安全的时候，你的心理负担是非常大的，所以我们就开发了这个，来提供最底层的保障。

　　对比一下，智能检测和人工检测的差异，人工检测的精度是比较低的，如果是肉眼看的话，望远镜有很多细节看不到，而且因为角度原因，很多地方也看不到。用吊篮人工手持超声去检测，它的最大的缺点一个是受环境因素影响比较大，稍微来一点风就不能测了，工人比较累了也测不了了，要休息，还有一个就是手拿着超声去测的时候，我有没有可能漏测或者是重复测，我测完的数据有没有很连续的保存出来，这是它的缺陷。

　　我们机器人测的最大的优点，第一个是我人不用吊篮了，避免了高空安全，我们知道风电场一旦发生坠落事件绝对会成为一个大新闻。第二个就是我们是通过程序控制它去检测哪些范围，检测完以后，它会拼接成一个完整的从叶根到叶尖的超声的数据库，你可以二维成相，也可以三维的展示出来，都可以。所以说它是一个连续的数据，对于我们后期去详细的分析是很有帮助的。

　　第三个，我们是通过机械的方式来压紧超声的探头，所以它的耦合程度比我们人工手持的耦合程度是要更加稳定的。所以我们经过测试，至少50米，也就是我们这一代它还是比人工手持检测的效率是提高很多的。我们机器人可以避免很多天气环境的影响，检测效率非常高，我们现在50米一套，我们现在在测试阶段，大概是八个小时，就是一天肯定能干完，所以这个效率提升是很明显的。

　　总结一下，我们叶片的智能检测是非常有意义的，因为它可以防微杜渐，因为我们都知道裂纹的扩展是一个过程，他不可能一下子裂的很大，它的现场的大量的数据累计其实是可以帮助我们叶片的优化设计的。所以我总结了几点。

　　第一点是用机器人打在相控阵超声和摄像头，对叶片的内部和表面的损伤做一个探测，这个技术是完全可行的，因为我们已经做了大量的测试，而且我相信是叶片智能运维的一个非常重要的方向，而且我们现在做的一个重要的工作，也是通过机器学习的方式，对它超声的数据做一个深度处理，我们也希望能够实现什么效果呢？就是它自动辨识它的内部的缺陷，然后通过人工再去复检，这样的话它检测的可靠性、准确率会大幅度提高。

　　第二点是我们通过多重测试以及加固，我们现在检测机器人已经有非常高的安全性和可靠性，我刚才介绍了，如果是陆地上，我们叶片可以完全垂直，完全不用担心它滑落的风险，如果是在海上风电，叶片水平，但是我们还有一个防滑落的套绳，所以也不用担心它滑落的问题。

　　第三点是我们检测机器人的精度非常高，可以进行一毫米裂纹的探测，我们可以对数据反复的扫查，它的数据是完全一样的，说明它的耦合性非常稳定。

　　第四点是我们的检测效率很高，检测效率目前的优化程度是在0.18米每秒，这是我们目前测试阶段的效率。

　　下一步，我也已经都联系好了，就是准备跟我们国内的超声的供应商，我们一起合作去开发一款完全适用于叶片探伤的相控阵超声。

　　以上就是我包括的全部内容，同时欢迎各位专家去运达股份指导工作，多做一些交流。

　　谢谢。（内容来自现场速记，未经本人审核，如有不妥请联系修改）