[发明专利]一种基于77GHz毫米波雷达的风力发电机机组叶片净空值的检测方法

权利要求书

1.一种基于77GHz毫米波雷达的风力发电机机组叶片净空值的检测方法，其特征在于：对风机机组数字化并建立坐标系统，采用77GHz毫米波雷达为核心传感器，将特殊波束的雷达安装于风机机舱尾部的底部，雷达FOV方向指向固定空域，当叶片旋转至该空域时，对反射波进行数据采集，经过雷达信号处理相关算法形成反射点，结合转速、桨距角的信息，利用扩展卡尔曼、曲线拟合、数据融合的算法对叶片姿态进行拟合；并结合机组仿真信息计算实时的“净空值”，并评估叶片“扫塔”危险等级，将最终结果通过控制器实时传给主控系统完成风机的控制；

利用毫米波雷达的输出计算风力发电机机组叶片净空值及“扫塔”包括如下步骤：

第一步:建立坐标系并将风机机组数字化，根据仰角、锥角、桨距角的信息，将风机模型中的叶片进行旋转γ度以及0度时，记录风机叶片上点的坐标信息及到叶根根部的距离并形成查询表；

第二步:将传感器安装于机舱尾部的底部，并记录安装点坐标为

第三步:记录毫米波雷达传感器的原始输出结果信息：极半径R，俯仰角α和水平角β，可表示为：

第四步:根据步骤二中的安装点坐标P及根据雷达安装角度，计算从雷达坐标系向风机机组坐标系进行转换矩阵m，则雷达输出结果目标点在风机机组坐标系中的表示：

p₁＝m*p₀；

第五步:根据步骤四中的p₁，利用多帧信息、卡尔曼算法进行点跟踪，形成点为p₂，使用3次多项式进行曲线拟合，并计算点到叶根根部的积分距离L；

第六步:根据步骤五中L值，在步骤一表格中查找相同值的点的坐标信息p₃，并结合步骤五中的测试结果点p₂，计算Y坐标的差值ΔY；

第七步:根据转速、旋转角、桨距角、历史信息进行数据融合，利用点椭圆运动的轨迹计算旋转角为0°时，叶片点的形变量ΔY1及离塔柱的距离n；

第八步:根据点存在概率、点的位置信息、形变量、离塔柱距离的信息建立危险概率函数，计算叶片“扫塔”概率并给出最危险点的净空值H；

第九步：将检测结果输出给主控系统，亦作进一步的动作。

2.根据权利要求1所述的一种基于77GHz毫米波雷达的风力发电机机组叶片净空值的检测方法，其特征在于：坐标系以塔柱中轴线为Z轴且向上为正，以机舱中轴线为Y轴且以机头方向为正，Z轴和Y轴的交点为原点，以右手定则方法建立三维直角坐标系，保证风机机头始终在统一坐标系下。

3.根据权利要求1所述的一种基于77GHz毫米波雷达的风力发电机机组叶片净空值的检测方法，其特征在于：所述77GHz毫米波雷达呈L型阵列设置。