現在、ロボット、ドローン、センサーが検査に役立っており、そう遠くない将来には完全に自動化される可能性があります。

特殊なスキャナーを備えたドローンやクローリングロボットは、風力ブレードの稼働期間を延長するのに役立ち、ブレードが大型化し、高価になり、輸送が困難になっている現在、風力エネルギーのコストを削減できる可能性がある。この目的を達成するために、DoE のブレード信頼性共同研究機関とサンディア国立研究所の研究者らは、風力ブレードに隠れた損傷がないか非侵襲的に検査し、カメラを使った従来の人による検査よりも迅速かつ詳細な検査を行う方法の開発に取り組んできました。

風力ブレードは世界最大の一体型複合構造物で、どの飛行機よりも大きく、遠隔地にある機械に取り付けられることがよくあります。ブレードは、その耐用期間中に 10 億回の負荷サイクルを実行する際に、雷、雹、雨、湿気、その他の力にさらされますが、メンテナンスのためにハンガーに保管するだけでは済みません。

ただし、定期的な検査と修理は、タービンブレードの稼働を維持するために重要である、とパケット氏は言います。ただし、現在の検査方法では損傷をすぐに発見できるとは限りません。サンディアは、航空電子工学とロボット工学の研究から得た専門知識を活用して、この状況を変えようとしています。目に見える前に損傷を発見することで、より小規模で安価な修理で刃を修復し、耐用年数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、サンディアは風力ブレードの内部の損傷を検索するスキャナーを這うロボットに装備しました。 2 番目のプロジェクト シリーズでは、サンディアは太陽光の熱を利用して損傷を検出するセンサーとドローンを組み合わせました。

従来、風力産業では風力ブレードの検査に 2 つの主なアプローチがあったとパケット氏は言います。最初のオプションは、カメラと望遠レンズを持って誰かを送り出すことです。検査員は刃から刃へと移動して写真を撮り、亀裂や浸食などの目に見える損傷を探します。 2 番目のオプションも似ていますが、検査官は地面に立つ代わりに、風力ブレード タワーを懸垂下降するか、クレーンのプラットフォームを操作してブレードの上を上下に移動します。

これらの目視検査では、表面の損傷のみが確認されます。ただし、多くの場合、ブレードの外側に亀裂が見える頃には、損傷はすでにかなり深刻です。高額な修理が必要になるか、ブレードを交換する必要があるかもしれません。

こうした検査は手頃な価格なので人気があるが、大きな問題に発展する前に損傷を発見することはできない、とパケット氏は言う。サンディアのクローリングロボットとドローンは、風力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選択肢にすることを目的としています。

サンディアとパートナーのインターナショナル・クライミング・マシーンズとドファイテックは、ダムを検査する機械からインスピレーションを得た這い回るロボットを開発した。このロボットは、看板に絵を描く人のように、風のブレードに沿って左右や上下に動くことができます。車載カメラは、表面の損傷だけでなく、より大きな表面下の損傷を示す可能性のある小さな境界線を検出するために、高忠実度の画像を撮影します。ロボットは移動中に、フェーズドアレイ超音波イメージングを使用して、杖を使用してブレードの損傷をスキャンします。

このスキャナーは、医師が体内を観察するために使用する超音波装置とよく似ていますが、この場合はブレードの内部損傷を検出する点が異なります。これらの超音波サインの変化は自動的に分析され、損傷が示されます。

サンディアの上級科学者でロボット クローラー プロジェクト リーダーのデニス ローチ氏は、フェーズド アレイ超音波検査により、厚い複合材ブレードの内側のどの層でも損傷を検出できると述べています。

乱流による衝撃や過度の応力は、目に見えない地下の損傷を引き起こします。このアイデアは、重大なサイズに拡大する前に損傷を発見し、より安価な修理で修正できるようにすることで、ブレードのダウンタイムも短縮することです。失敗したり、刃を取り外す必要が生じたりすることは避けたいです。

ローチ氏は、風力ブレードのワンストップ検査および修理方法の一部としてロボット クローラーを構想しています。

プラットホーム上の修理チームが、ロボットが前方を這いながら風力ブレードを登っているところを想像してください。ロボットが何かを発見すると、検査官はロボットにその場所をマークさせることができるため、地下の損傷の場所が明らかになります。修理チームは損傷を削り取り、複合材料を修復します。検査と修理をワンストップで行うことで、ブレードをすぐに使用できる状態に戻すことができます。

サンディア氏はまた、太陽光の熱を利用して隠れた風力ブレードの損傷を検出する赤外線カメラをドローンに装備する一連のプロジェクトで、いくつかの中小企業と協力した。サーモグラフィーと呼ばれるこの方法では、ブレード内部の深さ 0.5 インチまでの損傷を検出します。

私たちは、太陽の下でブレードを加熱し、日陰になるまでブレードを回転またはピッチングする方法を開発しました。太陽光がブレード内に拡散し、均一になります。熱が拡散すると、ブレードの表面が冷えることが期待されます。しかし、欠陥があると熱の流れが妨げられる傾向があり、その上の表面と欠陥が高温のままになります。赤外線カメラはこれらのホットスポットを検出し、検出された損傷としてラベルを付けます。

現在、航空機整備などの他の産業で使用されている地上設置型サーモグラフィー装置があります。この用途ではカメラがドローンに搭載されているため、譲歩する必要があるとイーリー氏は言う。

ドローンには墜落する可能性のある高価なものは望ましくありませんし、電力を大量に消費するものも望まれません。そのため、基準を満たす非常に小型の 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 はレーダーに似ていますが、無線周波数の代わりに可視光を使用し、光がある点まで往復するのにかかる時間を測定して、物体間の距離を決定します。 NASA の火星着陸計画からインスピレーションを得て、研究者らは 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画像を収集しました。風力翼を点検するドローンは撮影しながら動き、その動きによって超解像画像の収集が可能になります。

動きを利用して追加のピクセルを塗りつぶします。 100 × 100 ピクセルのカメラまたは LIDAR を持っていて、写真を 1 枚撮影する場合、その解像度で十分です。しかし、写真の撮影中に動き回ると、サブピクセル量でそれらの隙間を埋めて、より細かいメッシュを作成できます。複数のフレームのデータを結合して超解像度画像を作成できます。

LIDAR と超解像度イメージングを使用すると、研究者はブレードの損傷箇所を正確に追跡することができ、LIDAR はブレードエッジの侵食も測定できます。

橋や送電線の自律検査はすでに現実となっており、パケット氏はこれらも風力ブレードの信頼性を確保する重要な部分になると信じている。

自律的な検査は広大な領域になる予定ですが、ブレードのサイズと位置を考慮すると、風力発電業界では非常に理にかなっています。損傷を探すためにブレードからブレードへと人間が歩いたり車で移動したりする必要があるのではなく、検査が行われることを想像してみてください。自動化されました。

パケット氏は、単純な地上カメラ検査から、ドローンとクローラーが連携してブレードの状態を判断するものまで、さまざまな検査方法を採用する余地があると述べています。

各風力発電所に 1 台または複数のドローンがあり、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きてデータをアップロードする様子が想像できます。次に、風力発電所のオペレーターがやって来て、データを調べます。データはすでに人工知能によって読み取られており、以前の検査でブレードの違いを探し、潜在的な問題を記録します。次に、オペレーターは、損傷が疑われるブレードにロボット クローラーを配置して、より詳細な状況を確認し、修理の計画を立てます。それは業界にとって大きな進歩となるだろう。