桑迪亚研究人员与能源企业合作开发了一些机器

桑迪亚国家实验室的研究人员表示，配备特殊扫描技术的无人机和爬行机器人可以帮助风力叶片延长使用寿命，这可能有助于降低叶片变得更大，更昂贵和更难运输时的风能成本。

作为由能源技术办公室资助的能源部刀片可靠性协作工作的一部分，桑迪亚研究人员与能源企业合作开发了一些机器，这些机器可以无创地检查风力叶片是否存在隐藏损坏，同时比传统的相机检测更快更细致。

“风力叶片是世界上最大的单件式复合结构 - 甚至比任何飞机都要大，它们经常被放置在偏远地区的机器上，”桑迪亚风能项目的机械工程师Joshua Paquette说。“ 刀片在其使用寿命期间经历十亿次负载循环时会受到闪电，冰雹，雨水，湿气和其他力量的影响，但您不能将其放在吊架中进行维护。”

但Paquete说，例行检查和维修对于保持这些兆叶片的使用至关重要。但是，目前的检查方法并不总是很快就会受到损害。

桑迪亚正在利用航空电子和机器人研究的专业知识来改变这种状况。他说，通过在损坏变得可见之前捕获损坏，更小更便宜的维修可以修复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，可以搜索风力叶片内的损坏。

在第二系列项目中，桑迪亚将无人机与传感器配对，传感器利用阳光产生的热量来检测损坏。

在现场检查，修理风力叶片是一项巨大的挑战

Paquette说，传统上，风能行业有两种主要方法来检查风力叶片。第一个选择是派人带着相机和长焦镜头。检查员从刀片移动到刀片拍摄照片并寻找可见的损坏，如裂缝和侵蚀。第二种选择是类似的，但是检查员不是站在地面上，而是沿着风力叶片塔下降，或者在叶片上下操纵起重机上的平台。

“在这些视觉检查中，你只能看到表面损伤，”Paquette说。“通常情况下，当你看到刀片外侧的裂缝时，损坏已经非常严重。你正在寻找一个非常昂贵的维修，或者甚至可能需要更换刀片。”

Paquette说，这些检查很受欢迎，因为它们价格实惠，但是在它们成为一个更大的问题之前，它们错过了发现损坏的机会。桑迪亚的爬行机器人和无人机旨在使风力叶片的无创内部检查成为行业的可行选择。

Sandia和合作伙伴International Climbing Machines和Dophitech建立了一个爬行机器人，灵感来自检查水坝的机器。机器人可以从风向叶片上下左右移动，就像割草坪的人一样。车载摄像机提供实时，高保真的图像，以检测表面损坏，以及可能发出较大的地下损坏信号的小分界线。在移动时，机器人还使用棒来扫描刀片，使用相控阵超声成像进行损坏。

扫描仪的工作原理与医生用来观察体内的超声波机器非常相似，除非在这种情况下它通过发回一系列信号来检测刀片的内部损坏。可以自动分析这些超声波签名的变化以指示损坏。

桑迪亚资深科学家和机器人履带项目负责人Dennis Roach表示，相控阵超声波检测可以检测厚复合材料叶片内任何一层的损伤。

“湍流造成的冲击或过度应力会造成表面下的损伤，这在视觉上并不明显，”罗奇说。“我们的想法是在损坏达到临界尺寸之前尝试找到损坏，并允许更便宜的维修，减少刀片停机时间。我们还希望避免任何故障或需要拆卸刀片。”

Roach将机器人履带作为风力叶片一站式检修解决方案的一部分。

罗奇说：“想象一个维修团队在一个平台上推进风力刀片，机器人向前爬行。” “当机器人发现某些东西时，远程检查员可以让机器人标记该位置，以便明显地发现地下损坏的位置。维修团队将磨损损坏并修复复合材料。这一站式购买检查和维修可以让刀片快速恢复使用。“

无人机利用阳光产生的热量来揭示叶片的损坏

Sandia与一些小型企业合作，在一系列项目中为无人机配备红外摄像机，该摄像机利用阳光产生的热量来探测隐藏的风叶损坏。这种称为热成像的方法可以检测到刀片内部半英寸深的损坏。

桑迪亚机械工程师Ray Ely说：“我们开发了一种方法，可以在阳光下加热叶片，然后将其投入阴凉处。” “阳光向下扩散到刀片中并均衡。当热量扩散时，你希望刀片表面冷却。但是瑕疵往往会破坏热流，使表面高于热。红外相机会读取这些热点检测损坏。“

地面热成像系统目前用于其他行业，例如飞机维护。因为相机安装在无人机上用于这种应用，所以必须做出让步，Ely说。

“你不想要一架可能会发生故障的无人机昂贵的东西，而且你不想要耗电，”伊利说。“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更多信息。”

激光雷达，就像雷达，但用光而不是射频波，测量光线返回某个点以确定物体之间距离所需的时间。从美国宇航局的火星着陆器计划中获取灵感，研究人员使用激光雷达传感器并利用无人机运动来收集超分辨率图像。

“当他们告诉技术人员”增强，增强“计算机上的图像时，我戏剧性地将超级分辨率描述为电视犯罪剧中的侦探。

检查风力叶片的无人机在拍摄图像时会移动，并且该移动可以收集超分辨率图像。

“你用这个动作来填充额外的像素，”伊利说。“如果你有一个100×100像素的摄像头或激光雷达并拍摄一张照片，你可以拥有这种分辨率。但如果你在拍照时四处走动，按子像素数量，你可以填补这些空白和创建一个更精细的网格。几个帧的数据可以拼凑在一起，形成一个超分辨率的图像。“

使用激光雷达和超分辨率成像还可以精确地跟踪刀片上的损坏位置，激光雷达也可用于测量刀刃上的腐蚀。

自主检查是未来

桥梁和电力线路的自动检查已经成为现实，Paquette认为它们也将成为确保风力叶片可靠性的重要部分。

“鉴于叶片的大小和位置，自动检测将是一个巨大的领域，在风能行业中确实很有意义。” 帕奎特说。“想象一下检查过程是否自动化，而不是需要走路或从刀片走到刀片以寻找损坏的人。”

Paquette表示，从简单的地面摄像检查到无人机和履带式挖掘机，各种解决方案和检查方法都有空间，所有这些都可以共同确定刀片的健康状况。

“我可以想象每个风力发电厂都有无人机或无人机每天起飞，绕着风力涡轮机飞行，进行所有检查，然后回来上传他们的数据，”帕奎特说。“然后风电厂运营商将进入并查看数据，这些数据已经被人工智能读取，该数据可以查找先前检查中刀片的差异并记录潜在问题。然后，操作员将在刀片上部署机器人履带因涉嫌损坏而得到更详细的外观和计划维修。这将是该行业的重大进步。“