【摘要】：風(fēng)能由于其可再生、無污染且應(yīng)用技術(shù)較為成熟的特性,在新能源中備受關(guān)注,風(fēng)力發(fā)電機(jī)在全球范圍內(nèi)的裝機(jī)容量也處于一種上升趨勢(shì)。然而由于風(fēng)機(jī)葉片長(zhǎng)期受到復(fù)合力的作用,且長(zhǎng)時(shí)間暴露在自然環(huán)境中,極容易受到損壞并引發(fā)事故。因此為了避免此類事故造成人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失,需要對(duì)葉片的變形進(jìn)行測(cè)量以便進(jìn)行事故預(yù)防。在現(xiàn)有的測(cè)量方法中,基于機(jī)器視覺的測(cè)量方法因?yàn)槠浞墙佑|、精度高,測(cè)量系統(tǒng)搭建方便等優(yōu)點(diǎn)得到了廣泛的應(yīng)用,在對(duì)幾種常見的視覺變形測(cè)量方法進(jìn)行分析比較后,本文選擇了三維數(shù)字圖像相關(guān)方法對(duì)風(fēng)機(jī)葉片的變形量進(jìn)行測(cè)量。雖然數(shù)字圖像相關(guān)方法可以獲得全場(chǎng)應(yīng)變量,但依然存在計(jì)算量龐大、計(jì)算速度慢的缺點(diǎn),因此本文在實(shí)現(xiàn)精確匹配算法和完成三維測(cè)量方法的基礎(chǔ)上,根據(jù)算法本身的特性,實(shí)現(xiàn)了基于GPU的異構(gòu)并行加速運(yùn)算,保證變形測(cè)量精度的同時(shí)提高了系統(tǒng)計(jì)算速度。對(duì)測(cè)量風(fēng)機(jī)葉片形變的必要性進(jìn)行了分析并列舉了多種測(cè)量方法。在對(duì)這些測(cè)量方法進(jìn)行了比較后選擇了三維數(shù)字圖像相關(guān)方法作為測(cè)量方法。數(shù)字圖像相關(guān)方法最重要的一部分便是圖像的匹配過程,本文從相關(guān)函數(shù)的選取、亞像素匹配方法的選取以及匹配參數(shù)的選取三個(gè)方面對(duì)匹配算法進(jìn)行了研究,并驗(yàn)證了算法的可行性。對(duì)三維變形的測(cè)量方法進(jìn)行了研究,基于立體視覺的三維變形測(cè)量包括兩個(gè)部分,分別是相機(jī)標(biāo)定過程和三維重建及變形擬合過程。在完成變形測(cè)量方案的研究后,針對(duì)圖像匹配過程需要消耗大量時(shí)間的缺點(diǎn),根據(jù)圖像匹配過程中各個(gè)子區(qū)不互相干擾的特性,對(duì)基于GPU對(duì)匹配過程的加速方法進(jìn)行了研究,并對(duì)異構(gòu)并行運(yùn)算程序進(jìn)行了設(shè)計(jì)。最后,利用立體視覺圖像采集系統(tǒng)和編寫的測(cè)量程序,使用二維運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)和全站儀對(duì)測(cè)量方案的精度進(jìn)行了檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,實(shí)驗(yàn)?zāi)軌驅(qū)θS變形進(jìn)行高精度測(cè)量。將串行和異構(gòu)運(yùn)行計(jì)算方式下的匹配算法進(jìn)行了對(duì)比,證明了使用GPU并行加速的匹配算法明顯地提高了匹配的速度,大幅度縮短了匹配所需時(shí)間。
【圖文】：

最快的新能源[3]。2005年到2015年的全球風(fēng)力發(fā)電年新增裝機(jī)容量如圖1-1所示，從圖中可以看出，全球的風(fēng)電新增裝機(jī)量基本呈上升趨勢(shì)，2015 年的新增裝機(jī)量已達(dá)到 2005 年的 6 倍。截止到 2017 年，全球累計(jì)風(fēng)電裝機(jī)容量達(dá)到 539581MW，是 10 年前的 6 倍。據(jù)全球風(fēng)能協(xié)會(huì)(Global Wind Energy Council)的 2015 年全球風(fēng)能報(bào)告顯示，在 2015 年中國(guó)的風(fēng)電裝機(jī)量超過了 30.8GW，超過了 2008 年的風(fēng)電總裝機(jī)容量，而國(guó)內(nèi)的風(fēng)電總裝機(jī)容量已達(dá)到 145GW

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文還有砂石的沖擊、冰雪沉積、冰雹等其它外部沖擊和重力等都會(huì)，外部的沖擊可能會(huì)導(dǎo)致葉片表面磨損甚至斷裂；紫外線的照射也會(huì)對(duì)也葉片的表面產(chǎn)生損壞[5,6]。因此，，為了預(yù)防由于風(fēng)機(jī)葉事故發(fā)生，減少因此帶來的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡，應(yīng)當(dāng)及時(shí)檢測(cè)以便能在事故發(fā)生之前對(duì)葉片進(jìn)行維護(hù)，預(yù)防葉片斷裂。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TM315;TP391.41

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本文編號(hào)：2703115