孕 育
1935年以來，全世界的葉片設(shè)計(jì)師都在利用Glauert提出的葉素動(dòng)量理論（BEM）來分析螺旋槳葉片的氣動(dòng)性能。但近年來，隨著葉片長(zhǎng)度和柔度的增加，BEM理論已越來越不能真實(shí)地體現(xiàn)葉輪在運(yùn)動(dòng)中受到的風(fēng)載，成為大葉片最優(yōu)氣動(dòng)設(shè)計(jì)的理論桎梏。2014年，遠(yuǎn)景能源中國(guó)上海研發(fā)中心聯(lián)合美國(guó)科羅拉多全球葉片創(chuàng)新中心，向葉片技術(shù)理論發(fā)起挑戰(zhàn)，用三年時(shí)間打開了葉片設(shè)計(jì)的黑匣子——小葉的智能之旅開始啟程。
接下來，遠(yuǎn)景能源基于智能物聯(lián)網(wǎng)（AIoT）操作系統(tǒng)（EnOS™）建立的葉片設(shè)計(jì)生成和預(yù)測(cè)評(píng)估兩大模塊，開始發(fā)揮作用。多年數(shù)據(jù)積累厚積薄發(fā)，得益于智能管理、機(jī)器學(xué)習(xí)能力的大幅提升，模型智能尋優(yōu)挖掘未被認(rèn)知的氣動(dòng)效率，實(shí)現(xiàn)葉片性能、載荷、重量和噪音最優(yōu)設(shè)計(jì)。
成 長(zhǎng)
當(dāng)然以上不是新聞，接下來才是亮點(diǎn)：遠(yuǎn)景AI系統(tǒng)有效控制葉片在工廠出產(chǎn)過程中的質(zhì)量缺陷，形成研發(fā)到制造的閉環(huán)。
葉片制造過程中的諸多工序不能用機(jī)器作業(yè)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(jī)械產(chǎn)品系統(tǒng)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(zhǔn)確的規(guī)則來表述。
一般認(rèn)為，葉片涂層白斑面積超過20%，就意味著葉片制造質(zhì)量不合格?？扇绾蝸砗饬窟@20%，又怎樣確認(rèn)其分布形態(tài)？不僅需要葉片工廠質(zhì)量專家從過程的角度來分析認(rèn)知，也需要葉片設(shè)計(jì)開發(fā)專家從設(shè)計(jì)的細(xì)節(jié)作出判斷。因此復(fù)雜而漫長(zhǎng)。
現(xiàn)在通過AI系統(tǒng)，葉片制造專家和設(shè)計(jì)專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)發(fā)現(xiàn)都沉淀到機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，幫助葉片專家做出質(zhì)量和原因判斷，就像為醫(yī)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(yàn)證了葉片質(zhì)量控制知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的有效性。
旅 行
經(jīng)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(fēng)場(chǎng)。因?yàn)樯眢w太長(zhǎng)了，在運(yùn)輸過程中往往會(huì)遇到道路、廠區(qū)受限等多個(gè)不確定因素，加大了運(yùn)輸安全風(fēng)險(xiǎn)，這時(shí)需要智慧物流幫忙解除各種麻煩。
遠(yuǎn)景智慧物流三維可視化解決方案從道路、運(yùn)輸工具、運(yùn)輸過程、運(yùn)輸過程監(jiān)控等方面提供數(shù)字化解決方案，化解不確定因素，解除葉片進(jìn)入風(fēng)場(chǎng)機(jī)位點(diǎn)的各種麻煩，讓小葉實(shí)現(xiàn)了從工廠到風(fēng)場(chǎng)的安全、高效和經(jīng)濟(jì)之旅。
通過AIoT技術(shù)將相應(yīng)的傳感器安裝到車輛的相關(guān)部位，再通過對(duì)當(dāng)前葉片及車輛相關(guān)參數(shù)信息的分析，進(jìn)而提前做出判斷、規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，確保了運(yùn)輸過程的安全。
獨(dú) 立
小葉很快就在安徽的一個(gè)風(fēng)場(chǎng)落位運(yùn)行了。在未來二十年的時(shí)間里，遠(yuǎn)景的數(shù)字雙胞胎還將始終與小葉如影隨形。
數(shù)字雙胞胎的跟蹤分析結(jié)果顯示：通過AI系統(tǒng)小葉可以實(shí)現(xiàn)兩大突破：一是葉片最佳捕獲段的氣動(dòng)效率提升5%以上；二是改變了傳統(tǒng)葉片設(shè)計(jì)中對(duì)剛度制約的上限，測(cè)試結(jié)果表明葉片整體剛度提升10%。
葉片外表面早期失效會(huì)帶來氣動(dòng)噪聲，葉片內(nèi)部結(jié)構(gòu)早期失效會(huì)帶來凈空均值的變化，外部極端風(fēng)況也會(huì)帶來葉片擦塔的風(fēng)險(xiǎn)。遠(yuǎn)景某風(fēng)場(chǎng)的葉片AI監(jiān)控系統(tǒng)，可以基于葉片凈空變化歷史數(shù)據(jù)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立葉片畫像，實(shí)現(xiàn)葉片結(jié)構(gòu)早期失效預(yù)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(duì)葉片外表面缺陷作出預(yù)警。AI系統(tǒng)還可以通過對(duì)聲音數(shù)據(jù)與工作狀態(tài)的挖掘，把聲音與失效模式進(jìn)行對(duì)應(yīng)，把不能通過規(guī)則說清楚的東西，通過模式識(shí)別解決了，類似人臉識(shí)別一樣。
小葉從生命孕育到二十年甚至更長(zhǎng)的運(yùn)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(fā)更多的電。
在江蘇、在內(nèi)蒙、在廣西、在山東，如果看到風(fēng)機(jī)，記得和這個(gè)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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