基于红外热成像的风电机组齿轮箱漏油监测装置及方法与流程

本发明属于风电机组齿轮箱漏油监测领域，具体涉及基于红外热成像的风电机组齿轮箱漏油监测装置及方法。

背景技术：

1、风电机组齿轮箱漏油问题首先直接削弱了齿轮、轴承等核心传动部件的润滑性能，这些部件在正常运行中高度依赖润滑油来减少摩擦、吸收热量并防止磨损。一旦润滑油泄漏，不仅使得部件间的摩擦阻力显著增加，还加速了部件表面的磨损过程，如同没有保护层的机械在恶劣环境中裸露运行，长此以往，必然导致这些关键部件的性能下降，乃至提前失效，从而显著缩短了风电机组整体的使用寿命。此外，漏油问题若得不到及时有效的控制，还可能进一步恶化，演变为严重的安全隐患。随着漏油量的增加，可能会形成油滴、油雾甚至油流，这些泄漏物不仅污染了风电场的环境，还可能对电气元件造成腐蚀，增加短路、火灾等风险。更为严重的是，当漏油达到一定程度时，可能会因润滑油位过低而无法为齿轮箱提供足够的润滑和冷却，这将直接导致齿轮箱温度过高、运行异常，最终可能迫使整个齿轮箱停止工作。这种情况不仅严重影响了风电机组的发电效率，降低了风能的转化率和利用率，还对整个风电场的稳定性和可靠性构成了巨大威胁，可能导致电网供电不稳定，甚至引发停电事故。面对风电机组齿轮箱漏油这一难题，现有的监测手段虽各具特色，但仍存在局限。

2、目前风电机组机舱配置有视频监控，可通过视频监控观察是否存在漏油，但需要人为定期查看，不能自动判断预警；另外还有采用图像识别的方法进行漏油监测及预警，但图像识别其算法可靠性较差，尤其在机舱光照不充足、漏油较少的情况下，其预警效果较差。利用红外成像进行漏油监测在其它行业或风电其它设备上已有相关研究应用，但若漏油温度和漏油量不满足要求时，其算法识别结果准确率较差，容易出现漏报或者误报。漏油温度与背景温度的差异、漏油量的细微变化，以及机舱内复杂热环境的干扰，都可能导致红外图像分析算法的性能下降，出现漏检或误检的情况，影响监测结果的可靠性。

3、故，亟需基于红外热成像的风电机组齿轮箱漏油监测方法，解决现有技术不能准确识别判断风电机组齿轮箱漏油的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术不能准确识别判断风电机组齿轮箱漏油的问题，提出了基于红外热成像的风电机组齿轮箱漏油监测装置及方法。

2、为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、基于红外热成像的风电机组齿轮箱漏油监测装置，包括红外成像传感器，红外成像传感器连接数据处理系统，红外成像传感器的拍摄范围包括风电机组齿轮箱的漏油监测区域，漏油监测区域安装基准温度构件，漏油监测区域和基准温度构件的表面涂抹高发射率材料涂层，高发射率材料涂层的红外发射率高于齿轮箱油的红外发射率。

4、进一步地，基准温度构件的边缘设置挡板用于阻挡齿轮箱油进入漏油监测区域的基准温度构件区域。

5、进一步地，基准温度构件采用导热金属材料，高发射率材料涂层选取白色油漆。

6、基于红外热成像的风电机组齿轮箱漏油监测方法，使用所述的基于红外热成像的风电机组齿轮箱漏油监测装置，包括以下步骤：

7、利用红外成像传感器获取风电机组齿轮箱在运行状态下的红外测温云图获取测试图片；通过数据处理系统对测试图片和基准温度构件进行矩阵处理后，利用漏油判断算法获得监测结果，根据监测结果进行预警。

8、进一步地，利用红外成像传感器获取风电机组齿轮箱在运行状态下的红外测温云图获取测试图片，具体为：利用红外成像传感器获取风电机组齿轮箱在运行状态下的红外测温云图，删除风电机组齿轮箱在运行状态下的红外测温云图中漏油监测区域以外的区域，得到测试图片。

9、进一步地，通过数据处理系统对测试图片和基准温度构件进行矩阵处理，具体为：

10、对测试图片进行灰度化后，进行矩阵数字化得到第一矩阵，根据预设基准构件的大小和位置，提取预设基准构件的所覆盖范围的数字化矩阵得到第二矩阵，计算第二矩阵的平均值得到基准值，利用基准值对第一矩阵进行归一化处理得到归一化基准矩阵，具体为：归一化基准矩阵＝第一矩阵÷基准值。

11、进一步地，利用漏油判断算法得出监测结果，根据监测结果进行预警，具体为：

12、寻找归一化基准矩阵中数值小于0.7的数值个数，根据数值个数进行预警，当满足20<数值个数<100时，则报轻微漏油预警，当满足数值个数≥100时，则报严重漏油预警，其余情况不做预警。

13、基于红外热成像的风电机组齿轮箱漏油监测系统，包括获取测试图片模块，用于利用红外成像传感器获取风电机组齿轮箱在运行状态下的红外测温云图获取测试图片；

14、监测预警模块，用于通过数据处理系统对测试图片和基准温度构件进行矩阵处理后，利用漏油判断算法获得监测结果，根据监测结果进行预警。

15、一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的基于红外热成像的风电机组齿轮箱漏油监测方法。

16、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的基于红外热成像的风电机组齿轮箱漏油监测方法。

17、与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：

18、本发明提出的基于红外热成像的风电机组齿轮箱漏油监测装置，红外成像设备根据被测物红外发射率大小测温，红外发射率不仅和温度有关，还和物体本身的材料及表面状态有关。在漏油监测区域涂抹高发射率漆面，齿轮箱油相对发射率较低，当漏油时，漏油覆盖区域的温度和未覆盖区域温度将产生明显不同。采用红外成像方式，可全天候监测，避免了光线对监测的影响。

19、本发明提出的基于红外热成像的风电机组齿轮箱漏油监测方法，根据不同材料发射率不同，采用红外热成像测量方式，通过预设监测区域温度基准点，采用漏油判断算法，可准确识别判断风电机组齿轮箱漏油问题。

20、本发明提出的基于红外热成像的风电机组齿轮箱漏油监测方法，采用预设基准温度构件，可精准判断漏油状态，对于轻微漏油或大面积漏油，均能准确识别。设计预设基准温度构件用于建立漏油监测区域的基准值，便于后续算法处理。同时构件的结构可防止漏油覆盖整个监测区域，导致算法失效。构件厚度不应过厚，能够保证构件表面和其附近区域温度一致。预设基准温度构件采用导热性较好的金属材料，厚度较小时，四边可设计挡板，能够阻挡漏油覆盖。

21、本发明提出的基于红外热成像的风电机组齿轮箱漏油监测方法，漏油判断算法利用归一化后差值比对方法充分利用了漏油时润滑油挥发吸热导致局部温度下降的物理特性，能够迅速捕捉到细微的温度变化，从而快速准确地判断漏油情况。一旦检测到漏油迹象，系统立即触发预警机制，通知运维人员及时采取措施，有效防止漏油问题的进一步恶化，减少因漏油导致的停机时间和维修成本。

22、本发明提出的基于红外热成像的风电机组齿轮箱漏油监测方法，通过挑选温度分布相对均匀的区域进行监测，有效避免了区域内存在点热源如局部摩擦热点、电气元件发热等对监测结果的干扰。这种策略确保了红外热成像数据能够更准确地反映齿轮箱整体或特定部位的温度状态，为后续漏油分析提供了坚实的数据基础。

23、本发明提出的基于红外热成像的风电机组齿轮箱漏油监测方法，漏油分级预警可对漏油的严重程度进行识别判断，不同级别的漏油预警对应着不同的应急响应措施，使得运维人员能够迅速、准确地根据预警级别采取相应的维护或维修行动。这种分级预警策略不仅提高了漏油处理的针对性，还实现了资源的最优配置，降低了因过度反应或反应不足而造成的成本浪费。

24、本发明提出的基于红外热成像的风电机组齿轮箱漏油监测系统，具有智能化、自动化的特点。通过集成到风电场监控系统中，实现远程监控与集中管理，进一步降低了人工巡检的频次和劳动强度，极大地节省了人力和时间成本。同时，基于大数据和机器学习技术的持续优化，算法能够不断学习并适应不同工况下的监测需求，提高监测的准确性和可靠性，为风电行业的安全、高效运行提供了有力保障。