로봇, 드론 및 센서는 지금 검사에 도움이되며 미래가 아닌 미래에 완전히 자동화 될 수 있습니다.

특수 스캐너가 장착 된 드론과 크롤링 로봇은 바람 블레이드가 더 오래 서비스를 유지하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 블레이드가 점점 커지고 운송하기가 어려워 질 때 풍력 에너지 비용을 낮출 수 있습니다. 이를 위해 Doe 's Blade Reliability Collaborative와 Sandia National Laboratory의 연구원들은 카메라를 통한 전통적인 인간 검사보다 더 빠르고 더 자세한 피해를 입히지 않도록 바람 블레이드를 숨겨지는 것을 비 침습적으로 검사하는 방법을 연구하고 있습니다.

윈드 블레이드는 비행기보다 더 큰 세계에서 가장 큰 단일 피스 복합 구조물이며, 종종 원격 위치의 기계에 넣습니다. 블레이드는 평생 동안 10 억 개의 하중주기를 통과하는 동안 번개, 우박, 비, 습도 및 기타 힘의 대상이되지만 유지 보수를 위해 행거에 착륙 할 수는 없습니다.

그러나 일상적인 검사 및 수리는 터빈 블레이드를 유지하는 데 중요하다고 Paquette는 말합니다. 그러나 현재 검사 방법이 항상 손상을 입지는 않습니다. Sandia는 항공 전자 및 로봇 연구의 전문 지식을 바탕으로이를 바꾸고 있습니다. 그는 눈에 띄기 전에 피해를 입으면 더 작고 저렴한 수리로 블레이드를 고치고 서비스 수명을 연장 할 수 있다고 그는 말했다.

한 프로젝트에서 Sandia는 바람이 내리는 스캐너와 함께 크롤링 로봇을 장착했습니다. 두 번째 시리즈의 프로젝트에서 Sandia는 드론을 햇빛의 열을 사용하여 손상을 감지하는 센서와 드론을 짝을 이루었습니다.

전통적으로 풍력 산업은 바람 블레이드를 검사하기위한 두 가지 주요 접근법을 가졌다 고 Paquette는 말합니다. 첫 번째 옵션은 카메라와 망원 렌즈로 누군가를 보내는 것입니다. 검사관은 블레이드에서 블레이드로 이동하여 사진을 찍고 균열과 침식과 같은 눈에 띄는 손상을 찾고 있습니다. 두 번째 옵션은 비슷하지만지면에 서있는 대신 검사관은 윈드 블레이드 타워를 랩핑하거나 블레이드 위아래로 크레인의 플랫폼을 조종합니다.

이 육안 검사에서는 표면 손상 만 볼 수 있습니다. 그러나 종종 블레이드 외부에서 균열을 볼 수있을 때까지 손상은 이미 상당히 심각합니다. 값 비싼 수리를보고 있거나 칼날을 교체해야 할 수도 있습니다.

Paquette는 이러한 검사는 저렴하기 때문에 인기가 있었지만 더 큰 문제로 자라기 전에 피해를 입을 수는 없다고 말합니다. Sandia의 크롤링 로봇과 드론은 윈드 블레이드의 비 침습적 내부 검사를 업계에 실용적인 옵션으로 만드는 것을 목표로합니다.

Sandia and Partners International Climbing Machines와 Dophitech는 댐을 검사하는 기계에서 영감을 얻은 크롤링 로봇을 만들었습니다. 로봇은 빌보드를 그리는 사람과 같이 옆으로 옆으로 그리고 윈드 블레이드를 위아래로 움직일 수 있습니다. 온보드 카메라는 고 충실도 이미지를 스냅하여 표면 손상을 감지 할뿐만 아니라 더 큰 지하 손상을 알 수있는 작은 경계가 있습니다. 로봇은 이동하는 동안 지팡이를 사용하여 위상 어레이 초음파 이미징을 사용하여 블레이드를 스캔합니다.

스캐너는 의사가 사용하는 초음파 기계와 매우 유사하게 작동합니다.이 경우 블레이드에 대한 내부 손상을 감지하는 경우를 제외하고는 내부 신체를 보는 데 사용됩니다. 이 초음파 시그니처의 변화는 손상을 나타 내기 위해 자동으로 분석됩니다.

샌디아 선임 과학자이자 로봇 크롤러 프로젝트 리드 데니스 로치 (Dennis Roach)는 단계적 배열 초음파 검사는 두껍고 복합 블레이드 내부의 모든 층에서 손상을 감지 할 수 있다고 말했다.

난기류로부터의 충격 또는 초과가은 보이지 않는 지하 손상을 만듭니다. 아이디어는 임계 크기로 성장하기 전에 손상을 찾는 것입니다. 블레이드 다운 타임을 줄이는 저렴한 수리로 고정 될 수 있습니다. 우리는 실패 나 블레이드를 제거해야 할 필요성을 피하고 싶습니다.

Roach는 로봇 크롤러를 윈드 블레이드의 원 스톱 검사 및 수리 방법의 일부로 구상합니다.

로봇이 기어 가서 바람방울을 올라가는 플랫폼에서 수리 팀을 상상해보십시오. 로봇이 무언가를 찾으면 검사관은 로봇 표시가 ​​그 자리를 가질 수 있으므로 지하 손상의 위치가 분명합니다. 수리 팀은 손상을 갈아 입고 복합 재료를 수리합니다. 이 원 스톱 검사 및 수리 쇼핑을 통해 블레이드가 빠르게 서비스를받을 수 있습니다.

Sandia는 또한 햇빛의 열을 사용하여 숨겨진 윈드 블레이드 손상을 감지하는 적외선 카메라로 드론을 복장하기 위해 일련의 프로젝트에서 여러 소규모 비즈니스와 협력했습니다. Thermography라고하는이 방법은 블레이드 내부의 깊이까지 최대 반 인치의 손상을 감지합니다.

우리는 햇볕에 칼날을 데우는 방법을 개발 한 다음 그늘에있을 때까지 칼날을 굴리기 또는 피치합니다. 햇빛이 칼날로 확산되어 동일합니다. 그 열이 확산 될 때, 당신은 칼날 표면이 냉각 될 것으로 예상합니다. 그러나 결함은 열 흐름을 방해하는 경향이 있으며 표면은 위의 표면을 남기고 결함이 뜨거워집니다. 적외선 카메라는 이러한 핫스팟을 감지하고 감지 된 손상으로 레이블을 붙입니다.

항공기 유지 보수와 같은 다른 산업에 현재 사용되는 지상 기반 열 화상학 장치가 있습니다. 이 응용 프로그램의 카메라는 드론에 장착되어 있으므로 양보를 만들어야한다고 Ely는 말합니다.

당신은 충돌 할 수있는 드론에서 비싼 것을 원하지 않으며 파워 돼지를 원하지 않습니다. 따라서 우리는 기준에 맞는 작은 IR 카메라를 사용한 다음 광학 이미지와 lidar를 사용하여 추가 정보를 제공합니다.

레이더와 같지만 무선 주파수 파수 대신 가시 광선을 사용하는 Lidar는 물체 사이의 거리를 결정하기 위해 시점에서 이동하는 데 시간이 얼마나 걸리는지를 측정합니다. NASA의 Mars Lander 프로그램에서 영감을 얻은 연구원들은 Lidar 센서를 사용하여 드론 운동을 활용하여 초고 해상도 이미지를 수집했습니다. 윈드 블레이드를 검사하는 드론은 이미지를 찍는 동안 움직입니다. 그 움직임으로 인해 초 고해상도 이미지를 수집 할 수 있습니다.

추가 픽셀을 채우기 위해 움직임을 사용합니다. 100 x 100 픽셀 카메라 또는 Lidar가 있고 사진 하나를 찍으면 해상도가 전부입니다. 그러나 사진을 찍는 동안 주위를 돌아 다니면 서브 픽셀 금액으로 그 차이를 채우고 더 미세한 메쉬를 만들 수 있습니다. 여러 프레임의 데이터를 슈퍼 해상도 이미지를 위해 함께 조각 할 수 있습니다.

Lidar 및 Super-Resolution Imaging을 사용하면 연구원들은 블레이드가 손상된 위치를 정확하게 추적 할 수 있으며 Lidar는 블레이드 가장자리의 침식을 측정 할 수 있습니다.

교량과 전력선의 자율 검사는 이미 현실이며, Paquette는 또한 풍선 블레이드 신뢰성을 보장하는 데 중요한 부분이 될 것이라고 생각합니다.

자율 검사는 거대한 지역이 될 것이며, 블레이드의 크기와 위치를 고려할 때 풍력 산업에서는 실제로 의미가 있습니다. 블레이드에서 블레이드까지 걸어 가거나 운전 해야하는 사람의 대신 손상을 찾으십시오. 검사가 상상해보십시오. 자동화되었습니다.

Paquette는 간단한 지상 카메라 검사에서 드론 및 크롤러에 이르기까지 다양한 검사 방법을위한 여지가 있다고 말합니다.

나는 매일 이륙하고 풍력 터빈을 돌아 다니며 모든 검사를 수행 한 다음 다시 와서 데이터를 업로드하는 드론 또는 드론 함대가있는 각 풍력 발전소에 상상할 수 있습니다. 그런 다음 풍력 발전소 운영자가 들어 와서 데이터를 살펴보고 이전 검사 및 잠재적 문제에 대한 블레이드의 차이를 찾는 인공 지능에 의해 이미 읽혔습니다. 그런 다음 연산자는 블레이드에 로봇 크롤러를 배치하여 피해가 의심되는 것으로 더 자세한 모양과 계획 수리를받습니다. 그것은 업계에 큰 발전이 될 것입니다.