ロボット、ドローン、センサーは現在、検査に役立ち、それほど遠くない将来に完全に自動化される可能性があります。

特別なスキャナーを装備したドローンとクロールするロボットは、風の刃がより長く稼働するのに役立つ可能性があります。そのために、DOEのブレード信頼性の共同研究者とSandia国立研究所の研究者は、カメラを使用した従来の人間の検査よりも速く、より詳細であると同時に、風の刃を非侵襲的に検査する方法に取り組んできました。

風の刃は、世界に建設された最大のシングルピース複合構造であり、どの飛行機よりも大きく、遠隔地の機械に置かれます。ブレードは、生涯に数十億の負荷サイクルを走りながら、稲妻、あられ、雨、湿度、その他の力の影響を受けますが、メンテナンスのためにハンガーに着陸することはできません。

ただし、日常の検査と修理は、タービンブレードを使用するために重要です、とPaquetteは言います。ただし、現在の検査方法は、常にすぐにダメージを受けるとは限りません。 Sandiaは、それを変えるためにアビオニクスやロボット研究の専門知識を利用しています。ダメージが見えるようになる前にダメージをキャッチすることにより、より小さく、より安価な修理がブレードを固定し、その寿命を延ばすことができると彼は言います。

あるプロジェクトでは、サンディアは、風の刃の内部でのダメージを検索するスキャナーをクロールするロボットを装備しました。 2番目のプロジェクトでは、Sandiaはドローンをセンサーとペアリングし、日光からの熱を使用して損傷を検出しました。

伝統的に、風力産業には風の刃を調べるための2つの主要なアプローチがありました、とパケットは言います。最初のオプションは、カメラと望遠レンズで誰かを送ることです。検査官は、刃から刃の写真を撮り、亀裂や侵食などの目に見えるダメージを探しています。 2番目のオプションは似ていますが、地面に立っている代わりに、インスペクターは風の刃の塔にぶつかるか、刃を上下にクレーンのプラットフォームを操作します。

これらの目視検査では、表面損傷のみが表示されます。しかし、多くの場合、刃の外側に亀裂が見える頃には、損傷はすでに非常に深刻です。あなたは高価な修理を見ているか、ブレードを交換する必要さえあるかもしれません。

これらの検査は手頃な価格であるため人気がありますが、より大きな問題に成長する前に損害を与えることはできません、とパケットは言います。 Sandiaのクロールするロボットとドローンは、ウィンドブレードの非侵襲的な内部検査を業界にとって実行可能なオプションにすることを目的としています。

Sandia and Partners International Climbing MachinesとDophitechは、ダムを検査する機械に触発されたクロールロボットを構築しました。ロボットは、看板を描く人のように、風の刃を左右から上下に移動できます。オンボードカメラは、高忠実度の画像をスナップして表面の損傷を検出し、より大きな地下損傷を示す小さな境界を検出します。移動中、ロボットはワンドを使用して、段階的なアレイ超音波イメージングを使用してブレードをスキャンして損傷します。

スキャナーは、医師が体内を見るために使用する超音波マシンと同じように機能しますが、この場合はブレードの内部損傷を検出します。これらの超音波シグネチャの変化は、損傷を示すために自動的に分析されます。

Sandiaのシニアサイエンティストであり、ロボットクローラープロジェクトのリードであるDennis Roachは、段階的なアレイ超音波検査では、厚い複合刃の内部の任意の層での損傷を検出できると述べています。

乱流からの衝撃またはストレスは、見えない地下の損傷を生み出します。アイデアは、重要なサイズに成長する前にダメージを見つけることであり、刃のダウンタイムを減らすより安価な修理で修正することができます。障害やブレードを取り外す必要性を避けたいと考えています。

ローチは、風の刃のワンストップ検査および修復方法の一部としてロボットクローラーを想定しています。

ロボットが前方にrawい回っている風の刃を上っているプラ​​ットフォーム上の修理チームを想像してください。ロボットが何かを見つけると、検査官はロボットにスポットをマークすることができるので、地下損傷の場所が明らかになります。修理チームは損傷を粉砕し、複合材料を修理します。検査と修理のこのワンストップショッピングにより、ブレードはすぐに使用できます。

Sandiaはまた、一連のプロジェクトでいくつかの中小企業と協力して、日光からの熱を使用して隠れた風の刃の損傷を検出する赤外線カメラを装備しました。サーモグラフィーと呼ばれるこの方法は、刃の奥深くまで最大半インチの損傷を検出します。

太陽の下で刃を加熱する方法を開発し、それが日陰になるまで刃を転がしたりピッチしたりしました。日光は刃に拡散して均等になります。その熱が拡散するにつれて、刃の表面が冷めることを期待します。しかし、欠陥は熱の流れを破壊する傾向があり、上の表面を上に残し、欠陥は熱くなります。赤外線カメラは、これらのホットスポットを検出し、それを検出された損傷としてラベル付けします。

現在、航空機のメンテナンスなど、他の産業に使用されている地上ベースのサーモグラフィデバイスがあります。カメラはこのアプリケーションのためにドローンに取り付けられているため、譲歩を行う必要があるとElyは言います。

クラッシュする可能性のあるドローンに高価なものが欲しくなく、パワーホグが欲しくない。そのため、基準に合った非常に小さなIRカメラを使用し、光学画像とLIDARを使用して追加情報を提供します。

Lidarはレーダーのようなものですが、無線周波数波の代わりに可視光を使用しますが、ポイントとの間の移動に光が時間がかかる時間を測定して、オブジェクト間の距離を決定します。 NASAのMars Landerプログラムからインスピレーションを得て、研究者はLidarセンサーを使用し、ドローンの動きを利用して超解像度の画像を収集しました。風の刃を検査するドローンは、画像を取りながら動き、その動きにより超解像度の画像を収集することが可能になります。

この動きを使用して、追加のピクセルを埋めます。 100 x 100ピクセルのカメラまたはLidarを持っていて、1枚の写真を撮る場合、その解像度はあなたが持っているすべてです。ただし、写真を撮っているときに動き回ると、サブピクセルの量だけで動き回ると、それらのギャップに記入して、より細かいメッシュを作成できます。複数のフレームからのデータをつなぎ合わせて、超解像度画像を使用できます。

LidarおよびSuper-Resolution Imagingを使用すると、研究者はブレードが損傷している場所を正確に追跡することができ、Lidarは刃の縁の侵食も測定できます。

橋と送電線の自律的な検査はすでに現実であり、パケットはまた、風の刃の信頼性を確保するための重要な部分になると考えています。

自律検査は巨大なエリアになるでしょう、そして、ブレードのサイズと位置を考えると、風力産業では本当に理にかなっています。自動化されました。

Paquetteは、単純な地上カメラの検査からドローンやクローラーが協力して刃の健康を判断するまで、さまざまな検査方法の余地があると言います。

毎日離陸し、風力タービンの周りを飛び回り、すべての検査を行ってから、戻ってデータをアップロードするドローンまたはドローンの艦隊を持っている各風力発電所を想像できます。その後、風力発電所のオペレーターが入ってデータを調べます。データを調べます。これは、以前の検査と潜在的な問題とのbladeの違いを探す人工知能によってすでに読まれています。その後、オペレーターは、ダメージが疑われてロボットクローラーをブレードに展開し、より詳細な外観と計画の修理を得ます。業界にとって大きな進歩です。