-
获取试验区的激光净空雷达输出的单帧原始信号数据如图 4所示。从图 4a中可以看出,原始信号的采样点数为2000个,其对应的信号强度D的数值范围在0~65535,不同采样点位置对应的基线水平不一致,信号峰容易与噪声峰产生混淆,此时去除基线噪声就显得尤为重要。采用滑动窗口的方法,计算窗口内原始信号的最小值,将最小值作为基线值,将窗口内的原始信号值都减去基线值,得到去除基线后的信号值,设置滑动窗口的大小为151,得到去除基线后的信号数据如图 4b所示。从图中可以看出,原始信号经过基线校正,所有的信号峰都被凸显出来,有利于下一步叶片信号峰的查找。
以去除基线后的信号数据为基础,利用1阶差分法,分别计算相邻采样点i-1和i、i和i+1对应的信号值的差值ΔDi、ΔDi+1,当满足以下条件时,其采样点位置i处对应的就是信号峰:当信号峰的峰位置点i在叶片长度对应的采样点范围[663, 1144]内,且点i的信号值Di最大且大于600时,此时峰位置i对应的是疑似叶片信号;当信号峰的峰位置点i在地面对应的采样点范围[1330, 1597]内,且点i的信号值Di最大且大于600时,此时峰位置i对应的是地面信号。
$ \left\{\begin{array}{l} \Delta D_i=D_i-D_{i-1} \\ \Delta D_{i+1}=D_{i+1}-D_i \\ \Delta D_i \geqslant 0 \\ \Delta D_{i+1} \leqslant 0 \\ D_i>600 \end{array}\right. $
(1) -
在对原始信号数据预处理的基础上,以首次寻找到叶片测距范围内信号峰的时刻为初始叶片出现时间T0,提取到下次疑似叶片信号峰的时刻为T1,记录此时疑似叶片信号峰的峰位置L1及其对应的信号值D1、地面信号峰的信号值D3,往T1时刻前推10帧即时间间隔0.1 s,记录其对应的时刻为T2,提取出T2时刻在叶片长度对应的采样点范围[663, 1144]内的最大值为D2,结合叶片信号与非叶片信号的信号强度在空间维度、时间维度的差异,当满足如式(2)所示的条件时,提取出的疑似叶片信号峰位置L1即为真实的叶片信号峰的峰位置,然后根据真实的叶片信号峰的峰位置L1与实际测距值的对应关系,转化为具体的叶片测距值V。具体转换公式如下式所示:
$ \left\{\begin{array}{l} D_1-D_2>300 \\ D_1>2 \times D_3 \\ T_1-T_0>1.75 \\ T_1-T_2=0.1 \\ V=\left(L_1-130\right) \times 0.075 \end{array}\right. $
(2) 图 5展示了有雾天气时风机满发状态下激光净空雷达叶片信号提取结果。栅格图显示的是5 s时间范围内的激光净空雷达获取的原始信号分布,其中x轴表示提取到的测距值用V表示,单位为m;y轴表示的是时间分布,时间分布间隔为1 s;图中的矩形框显示的是提取到的叶片信号,中线显示的是5 s时间范围内中间时刻的信号分布,图中列出了中线对应的时刻获取的测距值,右侧的色度条显示了各距离上目标信号强度的强弱,越接近图例顶部颜色,其对应的信号强度越强,叶片信号分布在20 m~76 m的范围内,地面信号分布在90 m~110 m的范围内,雾气信号分布在0 m~110 m的范围内。从图 5a、图 5b中可以看出,5 s的时间范围内,可以完整地提取到3个周期的叶片信号,在90 m~110 m范围内的地面信号清晰可见,在5 m~80 m的范围内,可以零散地看到雾气信号的变化,此时处于薄雾状态,可以准确地提取到叶片信号,对应的叶片测距值分别为62.47 m、62.18 m;从图 5c、图 5d中可以看出,5 s的时间范围内,可以完整地提取到3个周期的叶片信号,在90 m~110 m范围内的地面信号若隐若无,此时的能见度较差,同时在5 m~ 80 m的范围内雾气信号密集分布,信号变化比较强,此时处于浓雾状态,各类团雾复杂飘荡在整个叶片范围20 m~76 m内,可以明显地看到雾气信号值的变化,但是本文中的叶片信号提取方法依然可以有效地从激光净空雷达数据中识别出叶片信号, 对应的叶片测距值分别为62.78 m、62.93 m。
-
以试验区同期获取的风力发电机组的SCADA数据为基础,假设首次叶片信号的初始时刻为T0,首先根据SCADA数据中的转速R确定激光净空雷达探测到下次叶片信号的理论时间T,与真实提取到的下次叶片信号出现时间T1进行对比,筛选出T1和T的时间差在100 ms之内、同时满足此时的SCADA数据中的叶轮方位信息在120°±10°或者240°±10°或者360°± 10°范围内的真实叶片信号,对于不满足这一条件的叶片信号都是叶片虚警,然后计算出叶片信号的虚警率S(S是时间范围t内提取到的叶片虚警个数F与时间范围内理论上的叶片总数N的占比,理论上的叶片总数N是按照转速计算的最大叶片数)。具体公式如下所示:
$ \left\{\begin{array}{l} T=T_0+\frac{20}{R} \\ S=\frac{F}{N} \\ N=3 \times R \times t \end{array}\right. $
(3) 表 1中列出了挂机试验期间不同天气下叶片信号提取结果。挂机试验数据采集时间在2023-04-13—2023-04-16,表中天气(weather)的判读来自于视频监控画面,主要分为3类:无雾(low)、薄雾(middle)、浓雾(high),薄雾天气是指从视频监控画面中可以模糊地看到叶片的叶尖部分轮廓,浓雾天气是指从视频监控画面中完全看不到叶片的叶尖部分,无雾天气时指从视频监控画面中可以清晰地看到叶片的叶尖轮廓,转速R数据和风速v数据来自于风力发电机组的SCADA数据,转速分布范围为7 r/min~11 r/min、风速分布范围为3.84 m/s~10.31 m/s。从表中叶片信号的提取结果来看,在无雾的天气下,叶片虚警率S=0%,在有雾的天气下,无论白天还是晚上,叶片的虚警率都低于2%,完全满足风机净空预警控制的要求。
表 1 叶片信号提取结果
Table 1. Blade signal extraction results
number time weather R/(r·min-1) v/(m·s-1) N S/% 1 2023-04-13T05:00—05:10 high 11.00 10.06 330 1.82 2 2023-04-13T06:10—06:20 high 11.00 9.62 330 0 3 2023-04-13T08:20—08:30 high 10.83 6.02 325 1.91 4 2023-04-13T08:50—09:00 middle 10.20 5.81 306 0 5 2023-04-13T10:00—10:10 high 10.78 6.50 323 1.38 6 2023-04-13T10:10—10:20 high 10.26 6.41 308 0.88 7 2023-04-13T16:10—16:20 low 10.84 6.88 325 0 8 2023-04-13T18:40—18:50 high 9.63 5.53 289 0 9 2023-04-13T 21:10—21:20 low 11.00 9.52 330 0 10 2023-04-13T 21:20—21:30 low 11.00 10.31 330 0 11 2023-04-14T07:10—07:20 high 11.00 7.69 330 1.85 12 2023-04-14T07:20—07:30 middle 11.00 8.15 330 1.20 13 2023-04-14T20:10—20:20 high 11.00 7.02 330 0 14 2023-04-14T20:20—20:30 middle 11.00 6.35 330 0 15 2023-04-14T22:30—22:40 low 11.00 6.37 330 0 16 2023-04-14T22:40—22:50 low 11.00 6.51 330 0 17 2023-04-15T00:10—00:20 low 11.00 6.09 330 0 18 2023-04-15T00:20—00:30 middle 11.00 6.46 330 1.33 19 2023-04-15T01:00—01:10 high 11.00 8.02 330 0 20 2023-04-16T16:20—16:30 high 11.00 6.77 330 1.94 21 2023-04-16T20:10—20:20 middle 8.90 4.18 267 0 22 2023-04-16T21:10—21:20 middle 8.93 4.44 268 0 23 2023-04-16T21:30—21:40 high 9.90 6.17 297 0 24 2023-04-16T22:00—22:10 middle 9.44 5.84 283 0 25 2023-04-16T22:30—22:40 high 7.00 3.84 210 0.01 从挂机试验数据分析结果来看,激光净空雷达数据也表现出其一定的局限性,在雾气非常严重的天气下,激光光束很难穿透雾气,叶片信号被雾气信号完全遮挡,具体表现如图 6所示。图中列出了中线对应时刻输出的无效测距值65535 m。从图中可以看出,5 s的时间范围内,不能提取到任何有效的叶片信号,而且在90 m~110 m范围内的地面信号完全看不见,此时的能见度很差,同时在5 m~50 m的范围内雾气信号强烈分布,完全遮挡住了叶片信号和地面信号,所以此时表现为无效测距值65535 m。
基于激光净空雷达数据的叶片信号提取
Blade signal extraction based on laser clearance LiDAR data
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摘要: 为了降低雾天风力发电机组叶片信号的虚警率,以激光净空雷达获取的原始信号数据为基础数据源,在信号预处理的基础上,采用时空约束的方法,实现了叶片信号的准确提取;并将集成了该叶片信号提取方法的激光净空雷达在常年有雾的地区进行了挂机试验。结果表明,所提出的叶片信号提取方法取得了较好的效果,叶片虚警率低于2%,提升了激光净空雷达测距数据的可靠性和环境适应性。该研究为激光净空雷达用于风机净空监测提供了参考。Abstract: To reduce false alarm rate in foggy conditions for wind turbine blade signals, a method was adopted to accurately extract blades signals by using the raw signal data obtained from laser clearance light detection and ranging(LiDAR)as the primary data source, and incorporating spatiotemporal constraints in signal preprocessing. The laser clearance LiDAR integrated with blade signal extraction method was tested in areas with year-round fog. The experimental results show that blade signal extraction method proposed in this paper has achieved good results, with a false alarm rate of less than 2%, which improves the reliability and environmental adaptability of laser clearance LiDAR ranging data. This study provides a reference for the application of laser clearance LiDAR in wind turbine clearance monitoring.
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Key words:
- laser technique /
- spatiotemporal constraints /
- false alarm rate /
- blade signal extraction
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表 1 叶片信号提取结果
Table 1. Blade signal extraction results
number time weather R/(r·min-1) v/(m·s-1) N S/% 1 2023-04-13T05:00—05:10 high 11.00 10.06 330 1.82 2 2023-04-13T06:10—06:20 high 11.00 9.62 330 0 3 2023-04-13T08:20—08:30 high 10.83 6.02 325 1.91 4 2023-04-13T08:50—09:00 middle 10.20 5.81 306 0 5 2023-04-13T10:00—10:10 high 10.78 6.50 323 1.38 6 2023-04-13T10:10—10:20 high 10.26 6.41 308 0.88 7 2023-04-13T16:10—16:20 low 10.84 6.88 325 0 8 2023-04-13T18:40—18:50 high 9.63 5.53 289 0 9 2023-04-13T 21:10—21:20 low 11.00 9.52 330 0 10 2023-04-13T 21:20—21:30 low 11.00 10.31 330 0 11 2023-04-14T07:10—07:20 high 11.00 7.69 330 1.85 12 2023-04-14T07:20—07:30 middle 11.00 8.15 330 1.20 13 2023-04-14T20:10—20:20 high 11.00 7.02 330 0 14 2023-04-14T20:20—20:30 middle 11.00 6.35 330 0 15 2023-04-14T22:30—22:40 low 11.00 6.37 330 0 16 2023-04-14T22:40—22:50 low 11.00 6.51 330 0 17 2023-04-15T00:10—00:20 low 11.00 6.09 330 0 18 2023-04-15T00:20—00:30 middle 11.00 6.46 330 1.33 19 2023-04-15T01:00—01:10 high 11.00 8.02 330 0 20 2023-04-16T16:20—16:30 high 11.00 6.77 330 1.94 21 2023-04-16T20:10—20:20 middle 8.90 4.18 267 0 22 2023-04-16T21:10—21:20 middle 8.93 4.44 268 0 23 2023-04-16T21:30—21:40 high 9.90 6.17 297 0 24 2023-04-16T22:00—22:10 middle 9.44 5.84 283 0 25 2023-04-16T22:30—22:40 high 7.00 3.84 210 0.01 -
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