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    一支葉片的智能之旅

    2019-08-27 13:02:42 zjyouwei 瀏覽次數 1909

    我的名字叫做小葉,即將成為遠景智能風機的一部分,開啟創造智慧和美好能源的生命之旅。?

    按照套路,主角出場首先要自報家門。葉片是風機最重要的組成部分——簡約不簡單。風機設計是風機結構載荷、葉片氣動性能和核心控制這三大變量反復迭代尋優的過程。因此,能否讓葉片氣動成為一個可尋優的變量,而不是僅能輸入或輸出葉片參數的黑匣子,是考驗風機葉片基因優良與否的關鍵。?


    孕 育

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    1935年以來,全世界的葉片設計師都在利用Glauert提出的葉素動量理論(BEM)來分析螺旋槳葉片的氣動性能。但近年來,隨著葉片長度和柔度的增加,BEM理論已越來越不能真實地體現葉輪在運動中受到的風載,成為大葉片最優氣動設計的理論桎梏。2014年,遠景能源中國上海研發中心聯合美國科羅拉多全球葉片創新中心,向葉片技術理論發起挑戰,用三年時間打開了葉片設計的黑匣子——小葉的智能之旅開始啟程。

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    接下來,遠景能源基于智能物聯網(AIoT)操作系統(EnOS?)建立的葉片設計生成和預測評估兩大模塊,開始發揮作用。多年數據積累厚積薄發,得益于智能管理、機器學習能力的大幅提升,模型智能尋優挖掘未被認知的氣動效率,實現葉片性能、載荷、重量和噪音最優設計。

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    成 長

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    當然以上不是新聞,接下來才是亮點:遠景AI系統有效控制葉片在工廠出產過程中的質量缺陷,形成研發到制造的閉環。

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    葉片制造過程中的諸多工序不能用機器作業來完成,葉片人工成本居高不下。比如貼涂層,不僅要用大量人工來完成,涂層表面的缺陷也不能像機械產品系統那樣用公差或平面度來直接定義。換句話說,葉片的表面缺陷無法用準確的規則來表述。

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    一般認為,葉片涂層白斑面積超過20%,就意味著葉片制造質量不合格??扇绾蝸砗饬窟@20%,又怎樣確認其分布形態?不僅需要葉片工廠質量專家從過程的角度來分析認知,也需要葉片設計開發專家從設計的細節作出判斷。因此復雜而漫長。

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    現在通過AI系統,葉片制造專家和設計專家的經驗和知識發現都沉淀到機器學習系統中,幫助葉片專家做出質量和原因判斷,就像為醫生提供了一張患者的X光照片。不僅大大提高了效率,也沉淀并驗證了葉片質量控制知識和經驗的有效性。

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    旅 行

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    經過了智能制造的洗禮,小葉的朋友們出廠后各奔東西,趕赴不同的風場。因為身體太長了,在運輸過程中往往會遇到道路、廠區受限等多個不確定因素,加大了運輸安全風險,這時需要智慧物流幫忙解除各種麻煩。

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    遠景智慧物流三維可視化解決方案從道路、運輸工具、運輸過程、運輸過程監控等方面提供數字化解決方案,化解不確定因素,解除葉片進入風場機位點的各種麻煩,讓小葉實現了從工廠到風場的安全、高效和經濟之旅。

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    通過AIoT技術將相應的傳感器安裝到車輛的相關部位,再通過對當前葉片及車輛相關參數信息的分析,進而提前做出判斷、規避風險,確保了運輸過程的安全。

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    獨 立

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    小葉很快就在安徽的一個風場落位運行了。在未來二十年的時間里,遠景的數字雙胞胎還將始終與小葉如影隨形。

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    數字雙胞胎的跟蹤分析結果顯示:通過AI系統小葉可以實現兩大突破:一是葉片最佳捕獲段的氣動效率提升5%以上;二是改變了傳統葉片設計中對剛度制約的上限,測試結果表明葉片整體剛度提升10%。

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    葉片外表面早期失效會帶來氣動噪聲,葉片內部結構早期失效會帶來凈空均值的變化,外部極端風況也會帶來葉片擦塔的風險。遠景某風場的葉片AI監控系統,可以基于葉片凈空變化歷史數據,運用機器學習算法建立葉片畫像,實現葉片結構早期失效預警;還能夠通過聲音頻譜來判斷葉片表面各種異常情況,及早對葉片外表面缺陷作出預警。AI系統還可以通過對聲音數據與工作狀態的挖掘,把聲音與失效模式進行對應,把不能通過規則說清楚的東西,通過模式識別解決了,類似人臉識別一樣。

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    小葉從生命孕育到二十年甚至更長的運行歷程,始終保持智能的生命之旅。出身智能家族的小葉變得越來越聰明——更安全、發更多的電。

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    在江蘇、在內蒙、在廣西、在山東,如果看到風機,記得和這個能給你帶來美好能源的大玩具一起拍照哦,說不定那上面就是智慧的我。

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    本文由中國風電新聞網編輯整理。

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