【论文推荐】| 基于计算机视觉的海上风机叶片结构振动监测

论文导读与观点概要

一、研究目的

风力发电是落实"双碳"目标与电力行业碳减排的关键路径，海上风机作为风电领域的核心装备，按基础安装模式与地理位置可分为近海固定式风机与深远海漂浮式风机两类。前者凭借成本低、安装便捷的优势已沿中国海岸线广泛部署，后者则依托深远海更广阔的空间与更丰富的风能资源展现出巨大发展潜力。然而，风机叶片结构复杂、工作负荷繁重、运行环境恶劣，极易遭受损伤并诱发故障；叶片一旦损毁，不仅会偏离预设旋转轨迹、引发异常振动，严重时更会导致停转乃至整个机组失效。

振动监测是海上风机叶片日常维护、故障诊断与疲劳寿命评估的有效手段，同时也是支撑海上风机数字孪生落地的数据来源。但传统传感器方案长期存在明显短板：接触式传感器需附着于被测结构，易受恶劣环境损坏，测点有限导致数据采集不足，信号电缆还会引入测量干扰；非接触式的雷达、激光等手段虽规避了接触缺陷，却常受限于测点数量与有效测量距离阈值，难以实现高精度全场测量。因此，学界与产业界亟需一种摆脱传感器依赖的新型监测手段。本研究正是为弥补传统监测系统中传感器安装复杂、抗干扰能力弱、测点稀疏、故障率高、监测范围受限等问题而展开，旨在开发并验证一套基于计算机视觉的海上风机叶片结构振动响应监测方法。

二、研究方法

研究构建了"视频流采集—监测点识别定位—位移解算—响应特性分析"的完整技术链路。

监测点识别与定位方面，采用改进的 YOLOv8n-P2 算法开展目标跟踪。该网络在标准 YOLOv8n 的"主干网络（Backbone）—颈部（Neck）—头部（Head）"三段式结构基础上，新增 P2 特征层并相应增设一个检测头，借助图像前期处理阶段的高分辨率细节信息显著增强了对细微特征的捕捉能力，专用于小目标检测；其颈部采用简洁高效的 PAN-FPN 融合主干特征，头部使用解耦头并将基于锚框的检测改为无锚框模式，分离检测与分类任务。

坐标解算方面，采用张正友棋盘格标定法确定相机畸变系数、内参与外参矩阵，将监测点像素坐标转换为世界坐标系下的真实物理坐标，实现平面内二维位移测量（单目相机路线）。三维测量（深度相机路线）则使用 Intel RealSense D455 深度相机获取与 RGB 图配准的深度图，提取像素坐标对应深度值完成 RGB-D 信息融合，得到相机坐标系下的三维坐标；进一步针对 PnP（Perspective-n-Point）问题，利用 OpenCV 的 solvePnP 求解棋盘格参考系到相机系的旋转矩阵与平移矩阵，并通过其逆变换完成刚性变换参考坐标系重建，使 Z 方向位移对应面外（挥舞）位移、X/Y 方向对应面内位移。

试验体系方面，搭建了由风机装置、标定装置、视觉测量装置与控制平台组成的试验平台：海上风机模型配备 55 cm 叶片与 80 cm 塔筒，精密减速电机调速范围 6~60 r/min，凸轮机构调控挥舞振幅 0~70 mm、频率 0~10 Hz；黑色圆贴片为叶片特征标识，圆心监测点距旋转轴中心 505 mm。标定装置含松下 HG-C1200 激光位移传感器（LDS，量程 200±80 mm、重复精度 200 μm）与棋盘格标定板。视觉装置由 SONY A7M3 4K 单目相机（1920×1080、100 帧/s）与 Intel RealSense D455 深度相机（848×480、60 帧/s，测距 0.6~6.0 m、误差小于 2%）构成。据此设计 5 组工况，覆盖叶片转动位移监测、停机叶片结构振动监测（1.867 Hz）、转动-振动复合运动三维位移监测（1.999 Hz、15 r/min）三类典型工况，并以 LDS 实测数据作为验证基准，采用均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差、相关系数、确定系数与标准差相对误差百分比等多指标量化精度。

三、研究结果

转动位移监测：监测点 X、Y 方向位移源于旋转运动分解，15 个周期内幅值近似恒定；FFT 频谱仅呈现转动基频 0.250 Hz，对应转速 15 r/min。以最小二乘拟合转动圆平面量化误差，深度相机方法的 εRMSE、εMAE、εMAPE 分别为 2.223 mm、1.584 mm、0.314%，单目相机为 0.269 mm、0.217 mm、0.043%，两者精度均极高，且单目相机凭借更高图像分辨率在像素定位上更精准、与拟合圆轨迹契合度更高、误差更小。

停机状态振动监测：以 LDS 时域稳定段为基准、经互相关函数峰值确定时延偏差完成多源数据相位同步，并经 10 Hz 低通滤波降噪后，三种设备获取的挥舞位移曲线轨迹高度重合；三者频谱高度相似，主频 1.867 Hz，并在 3.800、5.667、7.600 Hz 处出现波动峰值，反映凸轮激励中存在多阶干扰频率成分。深度相机 εRMSE 为 3.053 mm、相关系数 0.998、确定系数 0.996、标准差相对误差 1.872%；单目相机 εRMSE 为 1.854 mm、相关系数 0.999、确定系数 0.998、标准差相对误差 0.800%，精度均较高。误差主要归因于 LDS 激光难以稳定对准振动监测点、多源数据相位无法完全同步、像素坐标定位精度欠佳以及像素—世界坐标转换的系统误差。

转动-振动复合运动三维监测：重建坐标系几乎不改变 X、Y 位移波形与幅值，但能有效削弱风机转动对挥舞位移测量的周期性干扰（相机系 Z 轴与挥舞方向不平行时，Z 位移包络会额外呈现与转动同步的周期性波动）。频谱中振动主频 1.999 Hz，并伴随 1.749 与 2.249 Hz 两个边频分量，表明 0.250 Hz 转动频率作为调制频率使凸轮激励力产生周期性变化。沿叶片径向等距（间距 75 mm）布置的三个监测点 X/Y/Z 位移相位一致、幅值随距轴心距离减小而减小，X 与 Y 方向相位差 90°，符合圆周运动正交分解特征；深度相机相对 LDS 的 εRMSE 为 6.475 mm、相关系数 0.990、确定系数 0.980、标准差相对误差 1.527%，证明计算机视觉方法能够精准捕捉叶片振动特性。

四、研究结论

研究表明，基于计算机视觉的方法能够准确、有效地监测海上风机叶片结构的转动、振动及转动-振动复合运动响应特性，全工况下相关系数均达 0.990 以上、确定系数均达 0.980 以上，测量精度满足工程需求，可作为海上风机运行状态评估与日常维护、故障诊断的可靠工程参考，同时为数字孪生与健康监测提供了非接触、实时反馈、部署便捷的数据获取新范式。

论文还给出了明确的工程落地路径：通过调整相机设置方式、借助叶片特征确定监测点、合理选择标定板位置，该方法在叶片振动响应实测中已展现良好的工程应用性与可行性。面向复杂海洋环境的实际工程场景，论文提出五项优化方向——采用 RGB 图像增强削弱强光与大雾影响、基于仿射变换模型矫正相机抖动、优化相机设置或以无人机搭载相机组实现近景精确捕捉、设计适用于中远距离监测的相机（如飞行时间相机）、优化目标跟踪算法以提升低分辨率图像下的小目标检测能力。未来研究将进一步完善计算机视觉方法，并将其拓展应用于深远海漂浮式风机结构动力响应监测，为海上风机健康监测提供更广泛的工程参考。

相关图表

本文引用格式：凡世玉, 刘磊, 程正顺. 基于计算机视觉的海上风机叶片结构振动监测[J]. 海洋工程, 2026, 44(5): 172-183.  (FAN Shiyu, LIU Lei, CHENG Zhengshun. Vibration monitoring of offshore wind turbine blade structures based on computer vision[J]. The Ocean Engineering, 2026, 44(5): 172-183.  (in Chinese)）

作者简介：   

凡世玉（2000—），男，安徽阜阳人，硕士研究生，主要从事风机动力响应相关研究。E-mail： zhanyaoa@sjtu.edu.cn

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