CN110296053A - 风力发电机叶片的疲劳损伤监测方法和装置 - Google Patents

风力发电机叶片的疲劳损伤监测方法和装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种风力发电机叶片的疲劳损伤监测方法和装置，其中，所述方法包括：获取实时振动数据和风速数据；根据所述振动数据、所述风速数据及TF‑IDF算法，提取叶片的运行特征和环境特征；所述运行特征包括振动数据，所述环境特征包括风速数据；根据叶片的失效机理，对所述运行特征和所述环境特征进行组合，得到叶片的非周期性载荷特征；根据所述非周期性载荷特征和PM疲劳理论，确定叶片随时间的累加疲劳值；所述累加疲劳值及累加疲劳值的变化特征能够表征叶片疲劳损伤的程度。本发明能够对叶片异常进行准确监测。

Description

风力发电机叶片的疲劳损伤监测方法和装置
技术领域
本发明涉及风力发电机叶片的故障监测技术领域，具体而言，本发明涉及一种风力发电机叶片的疲劳损伤监测方法和装置。
背景技术
近几年风力发电发展的非常快，随之而来的是风电设施的损坏问题，这些问题中叶片开裂损坏是重中之重。
叶片失效的原因主要有以下几点：一、设计方面存在缺陷，目前的设计对风速、风向、旋流、逆扬、振颤和配重等缺乏考虑；二、制造质量不精良，以及在运输、安装、调试等环节人为造成的质量问题；三、外界环境复杂多变，经过长期的周期性和非周期性运动，叶片材料内部发生了变化，产生了微观损伤；然后，微观损伤以指数量级增大，最终产生可见的损伤。由于目前的叶片异常监测技术在很多实际场合并不适用，无法对叶片异常进行准确监测。
发明内容
本发明的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是无法对叶片异常进行准确监测的技术缺陷。
本发明提供一种风力发电机叶片的疲劳损伤监测方法，包括：获取实时振动数据和风速数据；根据所述振动数据、所述风速数据及词频-逆文档频率TF-IDF算法，提取叶片的运行特征和环境特征；所述运行特征包括振动数据，所述环境特征包括风速数据；根据叶片的失效机理，对所述运行特征和所述环境特征进行组合，得到叶片的非周期性载荷特征；根据所述非周期性载荷特征和PM疲劳理论，确定叶片随时间的累加疲劳值；所述累加疲劳值及累加疲劳值的变化特征能够表征叶片疲劳损伤的程度。
其中，所述振动数据包括平行于机组发电机轴承方向的第一机舱加速度AX和垂直于机组发电机轴承方向的第二机舱加速度AY；所述根据所述振动数据、所述风速数据及TF-IDF算法，提取叶片的运行特征和环境特征，包括：对预设时间段的所述振动数据和所述风速数据进行窗口切分；将每个窗口的第一机舱加速度AX、第二机舱加速度AY和风速应用于TF-IDF算法，得到每个窗口的TF-IDF值；根据每个窗口的所述TF-IDF值，计算每个窗口中的第一机舱加速度AX、第二机舱加速度AY和风速相对于全部窗口的矢量距离，得到每个窗口的第一机舱加速度AX的矢量距离、第二机舱加速度AY的矢量距离、风速的矢量距离；
其中，所述第一机舱加速度AX的矢量距离、所述第二机舱加速度AY的矢量距离为运行特征，所述风速的矢量距离为环境特征。
其中，所述根据叶片的失效机理，对所述运行特征和所述环境特征进行组合，得到叶片的非周期性载荷特征，包括：根据第一机舱加速度AX的矢量距离与风速的矢量距离，得到第一峰值比；根据第二机舱加速度AY的矢量距离与风速的矢量距离，得到第二峰值比；选取第一峰值比和第二峰值比中较大的值；当所述值大于预设阈值时，确定该值为叶片的非周期性载荷特征。
其中，所述结合所述非周期性载荷特征和PM疲劳理论，确定叶片随时间的累加疲劳值，包括：根据所述非周期性载荷特征和与材料相关常数，得到作用载荷应力水平下的疲劳寿命；将所述疲劳寿命与PM疲劳理论结合，得到叶片随时间的累加疲劳值。
其中，所述确定叶片随时间的累加疲劳值之后，所述方法还包括：根据叶片随时间的累加疲劳值，绘制疲劳曲线；当疲劳曲线的形态特征满足预设的条件时，发出预警。
其中，所述提取叶片的运行特征和环境特征之前，所述方法还包括：对获取的振动数据和风速数据进行异常值处理，得到已剔除异常数据样本的振动数据和风速数据。
其中，所述提取叶片的运行特征和环境特征之前，所述方法还包括：对已剔除异常数据样本的振动数据和风速数据进行离散化处理，得到离散后的振动数据和风速数据。
其中，所述获取实时振动数据和风速数据，包括：采集机组传感器监测的实时振动数据和风速数据。
本发明还提供一种电子设备，包括：存储器，用于存储可执行程序；处理器，用于执行所述存储器中存储的所述可执行程序时，实现上述任一项所述的方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法。
由上可知，本发明将非周期性载荷特征和PM疲劳理论相结合来进行风力发电机叶片的疲劳损伤监测，由于考虑了导致叶片失效的最根本原因非周期性载荷，本发明能够对叶片异常进行准确监测。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本发明提供的一种风力发电机叶片的疲劳损伤监测方法的第一实施例的方法流程图；
图2为本发明提供的一种风力发电机叶片的疲劳损伤监测方法的第二实施例的方法流程图；
图3为本发明提供的一种风力发电机叶片的疲劳损伤监测方法所得到的疲劳曲线的一示意图；
图4为本发明提供的一种风力发电机叶片的疲劳损伤监测方法所得到的疲劳曲线的另一示意图；
图5为本发明提供的一种风力发电机叶片的疲劳损伤监测方法的第三实施例的方法流程图；
图6为本发明提供的一种风力发电机叶片的疲劳损伤监测方法所涉及的峰值比曲线的示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
下面对本发明提供的一种风力发电机叶片的疲劳损伤监测方法的第一实施例进行介绍，参见图1所示，本实施例包括以下步骤：
步骤101、获取实时振动数据和风速数据；
具体地，可以通过采集机组传感器监测的数据来得到实时振动数据和风速数据。
步骤102、根据所述振动数据、所述风速数据及词频-逆文档频率(TermFrequency–Inverse Document frequency，TF-IDF)算法，提取叶片的运行特征和环境特征；
所述运行特征包括振动数据，所述环境特征包括风速数据；
步骤103、根据叶片的失效机理，对所述运行特征和所述环境特征进行组合，得到叶片的非周期性载荷特征；
这里，叶片的失效机理是指经过长期的周期性，特别是对叶片产生较大载荷的非周期性运动(例如风速较小但振动较大现象)，叶片材料内部发生了变化，产生了微观损伤。久而久之，微观损伤以指数量级增大，最终产生可见的损伤，如：裂纹和开裂。
步骤104、根据所述非周期性载荷特征和PM疲劳理论，确定叶片随时间的累加疲劳值；
所述累加疲劳值及累加疲劳值的变化特征能够表征叶片疲劳损伤的程度。
例如，当累加疲劳值超过预设的第一阈值时，则表示叶片疲劳损伤的程度较大，机组的叶片存在较大开裂的风险；或者，当累加疲劳值的变化率超过预设的第二阈值时，则表示叶片疲劳损伤的程度较大，机组的叶片存在较大开裂的风险。
这里需要说明的是，在实际应用中，可以根据实际情况或经验总结对阈值进行设定或调整。
不难理解，在实际应用中，也可以根据累加疲劳值的其他特性来判断叶片的疲劳损伤程度。
为便于理解，这里做进一步说明，TF-IDF算法是一种用于自然语言处理的常用统计方法，通常用以评估字词对于一个文档集或一个语料库中的其中一份文档的重要程度。
词的重要性随着它在文件中出现的频次成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。在给定的文档里，词频(Term Frequency，TF)指的是某一个给定的词语在该文档中出现的次数。这个数字通常会被某种形式的归一化，以防止它偏向长的文档。逆向文档频率(Inverse Document Frequency，IDF)是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF，可以由总文档数目除以包含该词语之文档的数目，再将得到的比值取对数得到。某一特定文档内的高词语频率，以及该词语在整个文件集合中的低文档频率，可以产生出高权重的TF-IDF。因此，TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语，保留重要的词语。通常，TF-IDF算法采用如下公式(1)
其中，Wij是文档的TFIDF权重；fij是词j在文档i中的权重；N是文档总数；nj是包含词j的文档数。
本实施例中，采用TF-IDF算法结合振动数据和风速数据来提取叶片的运行特征和环境特征。
本发明实施例中将振动数据和风速数据作为词，例如，风速有不同的值，一个小时内风速不断变化，从1-20m/s之间的数值都有。一年的数据可以拆分成多份(相当于多个文档)，计算在一个文档中1m/s出现几次、2m/s出现几次，其他数值以此类推。1m/s在多少文档中出现，2m/s在多少文档中出现，其他数值以此类推。同理，振动数据也是如此处理。据此计算得到叶片的运行特征和环境特征。进而根据叶片的失效机理，对所述运行特征和所述环境特征进行组合，得到叶片的非周期性载荷特征。
由此，本发明实施例中能够通过TF-IDF算法得到非周期性载荷特征，再将非周期性载荷特征和PM疲劳理论相结合来进行风力发电机叶片的疲劳损伤监测，由于考虑了导致叶片失效的最根本原因非周期性载荷，本发明实施例能够对叶片异常进行准确监测。
下面对本发明提供的一种风力发电机叶片的疲劳损伤监测方法的第二实施例进行介绍，参见图2所示，本实施例包括以下步骤：
步骤201、获取实时振动数据和风速数据；
具体地，通过采集机组传感器监测的数据来得到实时振动数据和风速数据。
步骤202、根据所述振动数据、所述风速数据及TF-IDF算法，提取叶片的运行特征和环境特征；
所述运行特征能够由振动数据表征，所述环境特征能够由风速数据表征；
步骤203、根据叶片的失效机理，对所述运行特征和所述环境特征进行组合，得到叶片的非周期性载荷特征；
这里，叶片的失效机理是指经过长期的周期性，特别是对叶片产生较大载荷的非周期性运动(例如湍流等)，叶片材料内部发生了变化，产生了微观损伤。久而久之，微观损伤以指数量级增大，最终产生可见的损伤，如：裂纹和开裂。
步骤204、根据所述非周期性载荷特征和PM疲劳理论，确定叶片随时间的累加疲劳值；
所述累加疲劳值及累加疲劳值的变化特征能够表征叶片疲劳损伤的程度。
步骤205、根据叶片随时间的累加疲劳值，绘制疲劳曲线；
为便于理解，疲劳曲线参见图3和图4所示。横坐标表示时间(为了方便作图，时间用数值来表示)，纵坐标表示疲劳值大小，不同的曲线表示同风场不同机组的疲劳曲线。
步骤206、当疲劳曲线的形态特征满足预设的条件时，发出预警。
在实际应用中，可以根据疲劳曲线的表现，归纳训练出失效叶片疲劳曲线的两种表现。第一，如图3中最高的疲劳曲线疲劳值激增，第二，图4中最高的疲劳曲线的斜率变化剧烈。需要说明的是，上述疲劳曲线的疲劳值和疲劳曲线的斜率仅仅是示例性说明，在实际应用中，可以根据实际情况或需求进行设定或调整。
当叶片的疲劳曲线表现出第一或第二种情形时，即可判定此机组的叶片存在较大开裂的风险，需要发布预警工单，以便提示风场运维工程师给以关注。
当然，在实际应用中，也可以根据疲劳曲线的其他形态特征，判定机组的叶片是否存在较大开裂的风险，此处不再列举。
由此，本实施例中能够根据叶片随时间的累加疲劳值，绘制疲劳曲线，并疲劳曲线的形态特征满足预设的条件时，发出预警。这样，通过观测疲劳曲线即可得知叶片是否开裂及严重程度，直观、高效。而且，能够发布预警工单，使风场运维工程师及时得到预警，以便更快对问题进行处置。
下面对本发明提供的一种风力发电机叶片的疲劳损伤监测方法的第三实施例进行介绍，参见图5所示，本实施例包括以下步骤：
步骤501、获取实时振动数据和风速数据；
具体地，可以通过采集机组传感器监测的数据来得到实时振动数据和风速数据。
步骤502、对获取的振动数据和风速数据进行异常值处理，得到已剔除异常数据样本的振动数据和风速数据。
步骤503、对已剔除异常数据样本的振动数据和风速数据进行离散化处理，得到离散后的振动数据和风速数据。
在实际应用中，由于振动数据和风速数据都是连续型数值，做特征提取前需要做离散化处理。
上述方式是从数据量、计算量和精确程度综合考量得出的较佳方式。当然，在实际应用中，可以根据具体情况进行调整离散化处理方式。
步骤504、根据离散后的所述振动数据、所述风速数据及TF-IDF算法，提取叶片的运行特征和环境特征；
所述运行特征能够由振动数据表征，所述环境特征能够由风速数据表征；
步骤505、根据叶片的失效机理，对所述运行特征和所述环境特征进行组合，得到叶片的非周期性载荷特征；
这里，叶片的失效机理是指经过长期的周期性，特别是对叶片产生较大载荷的非周期性运动(例如湍流等)，叶片材料内部发生了变化，产生了微观损伤。久而久之，微观损伤以指数量级增大，最终产生可见的损伤，如：裂纹和开裂。
步骤506、根据所述非周期性载荷特征和PM疲劳理论，确定叶片随时间的累加疲劳值；
所述累加疲劳值及累加疲劳值的变化特征能够表征叶片疲劳损伤的程度。
由此，本实施例能够剔除异常数据样本，并对已剔除异常数据样本的振动数据和风速数据按预设规则进行离散化处理，这样，既保证了数据的准确性，又提高了计算效率，进而能够准确、高效的得到累加疲劳值。
下面对本发明提供的一种风力发电机叶片的疲劳损伤监测方法的第四实施例进行介绍，本实施例包括以下步骤：
步骤601、获取实时振动数据和风速数据；
具体地，可以通过采集机组传感器监测的数据来得到实时振动数据和风速数据。
步骤602、根据所述振动数据、所述风速数据及TF-IDF算法，提取叶片的运行特征和环境特征；
所述运行特征能够由振动数据表征，所述环境特征能够由风速数据表征；
具体地，所述振动数据包括平行于机组发电机轴承方向的第一机舱加速度AX和垂直于机组发电机轴承方向的第二机舱加速度AY；
那么，所述根据所述振动数据、所述风速数据及TF-IDF算法，提取叶片的运行特征和环境特征，包括：
按预设规则对预设时间段的所述振动数据和所述风速数据进行窗口切分；将每个窗口的第一机舱加速度AX、第二机舱加速度AY和风速应用于TF-IDF算法，得到每个窗口的TF-IDF值；根据每个窗口的所述TF-IDF值，计算每个窗口中的第一机舱加速度AX、第二机舱加速度AY和风速相对于全部窗口的矢量距离，得到每个窗口的第一机舱加速度AX的矢量距离、第二机舱加速度AY的矢量距离、风速的矢量距离；其中，所述第一机舱加速度AX的矢量距离、所述第二机舱加速度AY的矢量距离为运行特征，所述风速的矢量距离为环境特征。
可以理解，选取的实时振动数据和风速数据时间跨度可以根据实际情况确定，避免数据量太少看不出疲劳情况即可。
不难理解，窗口切分的太粗不利于特征的抓取，当然越细越好。但是，窗口切分的过细会导致计算量较大、速度较慢，计算费用也越高。具体的窗口切分方式可以根据实际情况确定，这里不做详述。
此外，在实际应用中，所述根据每个窗口的所述TF-IDF值，计算每个窗口中的第一机舱加速度AX、第二机舱加速度AY和风速相对于全部窗口的矢量距离，可以结合已有的矢量距离计算方式实现，这里对具体算法不做限定。
步骤603、根据叶片的失效机理，对所述运行特征和所述环境特征进行组合，得到叶片的非周期性载荷特征；
这里，叶片的失效机理是指经过长期的周期性，特别是对叶片产生较大载荷的非周期性运动(例如风速较小但振动较大现象)，叶片材料内部发生了变化，产生了微观损伤。久而久之，微观损伤以指数量级增大，最终产生可见的损伤，如：裂纹和开裂。
因为“峰值比”越大，叶片承受的非周期性载荷越大。因此，在实际应用中，所述根据叶片的失效机理，对所述运行特征和所述环境特征进行组合，得到叶片的非周期性载荷特征，可以包括：
根据第一机舱加速度AX的矢量距离与风速的矢量距离，得到第一峰值比；根据第二机舱加速度AY的矢量距离与风速的矢量距离，得到第二峰值比；选取第一峰值比和第二峰值比中较大的值；当所述值大于预设阈值时，确定该值为叶片的非周期性载荷特征。
在实际应用中，基于叶片的设计和生产，参见图6所示，横坐标表示时间(为了方便作图，时间用数值来表示)，纵坐标表示峰值比的大小，可以认为峰值比小于等于预设阈值时是叶片本身可以承受的载荷，而把大于预设阈值的峰值比作为影响叶片寿命的非周期性载荷特征。不难理解，预设阈值可以根据实际情况确定，这里不做具体限定。
步骤604、根据所述非周期性载荷特征和PM疲劳理论，确定叶片随时间的累加疲劳值；
所述累加疲劳值及累加疲劳值的变化特征能够表征叶片疲劳损伤的程度。
在实际应用中，所述结合所述非周期性载荷特征和PM疲劳理论，确定叶片随时间的累加疲劳值，可以包括：
根据所述非周期性载荷特征和与材料相关常数，得到作用载荷应力水平下的疲劳寿命；将所述疲劳寿命与PM疲劳理论结合，得到叶片随时间的累加疲劳值。
具体地，可以采用如下公式(4)计算当前作用载荷应力水平下的疲劳寿命
其中，Ni为当前作用载荷应力水平下的疲劳寿命，Si为当前非周期性载荷特征，α为与材料相关的常数。
PM理论指出，对于周期性载荷的每一次作用，其对构件造成的损伤可以线性叠加，参见公式(5)
其中，D定义为材料的损伤程度，Ni为当前作用载荷应力水平下的疲劳寿命，n为变幅载荷的数量。
将所述疲劳寿命与PM疲劳理论结合，可以将公式(4)代入公式(5)，整理得到叶片非周期性载荷导致的疲劳值计算公式
其中，F为叶片非周期性载荷累加疲劳值，pri与St指代相同，均为非周期性载荷特征。
随着时间的增加，非周期性载荷数量不断增加，疲劳值也相应的增加，因此可以得到随时间变化的疲劳曲线，参见图3、图4所示。
由此，本发明实施例中能够依据峰值比得到非周期性载荷特征，再将非周期性载荷特征和PM疲劳理论相结合来进行风力发电机叶片的疲劳损伤监测，根据峰值比确定的非周期性载荷特征更准确，因此本实施例能够对叶片异常的监测就更准确。
这里需要说明的是，本发明所描述的各实施例是示例性的，而非穷举式的。本发明所描述的各实施例不是相互独立的，各实施例中的步骤在不违背基发明构思的情况下是可以进行拆分、组合或调整顺序的，在此基础上可以形成新的实施例，限于篇幅所限，不再赘述。
本发明实施例还提供一种电子设备，包括：存储器，用于存储可执行程序；处理器，用于执行所述存储器中存储的所述可执行程序时，实现上述任一种实施方法。
这里，要说明的是，本发明实施例提供的一种电子设备也可以是由程序模块构成，各程序模块分别用于实现各流程步骤。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一直实施方法。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
综上所述，本发明将非周期性载荷特征和PM疲劳理论相结合来进行风力发电机叶片的疲劳损伤监测，由于考虑了导致叶片失效的最根本原因非周期性载荷，本发明能够对叶片异常进行准确监测。
以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (11)

1.一种风力发电机叶片的疲劳损伤监测方法，其特征在于，包括：
获取实时振动数据和风速数据；
根据所述振动数据、所述风速数据及词频-逆文档频率TF-IDF算法，提取叶片的运行特征和环境特征；所述运行特征包括振动数据、所述环境特征包括风速数据；
根据叶片的失效机理，对所述运行特征和所述环境特征进行组合，得到叶片的非周期性载荷特征；
根据所述非周期性载荷特征和PM疲劳理论，确定叶片随时间的累加疲劳值；所述累加疲劳值及累加疲劳值的变化特征能够表征叶片疲劳损伤的程度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述振动数据包括平行于机组发电机轴承方向的第一机舱加速度AX和垂直于机组发电机轴承方向的第二机舱加速度AY；
所述根据所述振动数据、所述风速数据及TF-IDF算法，提取叶片的运行特征和环境特征，包括：
对预设时间段的所述振动数据和所述风速数据进行窗口切分；
将每个窗口的第一机舱加速度AX、第二机舱加速度AY和风速应用于TF-IDF算法，得到每个窗口的TF-IDF值；
根据每个窗口的所述TF-IDF值，计算每个窗口中的第一机舱加速度AX、第二机舱加速度AY和风速相对于全部窗口的矢量距离，得到每个窗口的第一机舱加速度AX的矢量距离、第二机舱加速度AY的矢量距离、风速的矢量距离。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述第一机舱加速度AX的矢量距离、所述第二机舱加速度AY的矢量距离为运行特征；
所述风速的矢量距离为环境特征。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据叶片的失效机理，对所述运行特征和所述环境特征进行组合，得到叶片的非周期性载荷特征，包括：
根据第一机舱加速度AX的矢量距离与风速的矢量距离，得到第一峰值比；
根据第二机舱加速度AY的矢量距离与风速的矢量距离，得到第二峰值比；
选取第一峰值比和第二峰值比中较大的值；
当所述值大于预设阈值时，确定该值为叶片的非周期性载荷特征。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述非周期性载荷特征和PM疲劳理论，确定叶片随时间的累加疲劳值，包括：
根据所述非周期性载荷特征和与材料相关常数，得到作用载荷应力水平下的疲劳寿命；
将所述疲劳寿命与PM疲劳理论结合，得到叶片随时间的累加疲劳值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定叶片随时间的累加疲劳值之后，所述方法还包括：
根据叶片随时间的累加疲劳值，绘制疲劳曲线；
当疲劳曲线的形态特征满足预设的条件时，发出预警。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取叶片的运行特征和环境特征之前，所述方法还包括：
对获取的振动数据和风速数据进行异常值处理，得到已剔除异常数据样本的振动数据和风速数据。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述提取叶片的运行特征和环境特征之前，所述方法还包括：
对已剔除异常数据样本的振动数据和风速数据进行离散化处理，得到离散后的振动数据和风速数据。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取实时振动数据和风速数据，包括：
采集机组传感器监测的实时振动数据和风速数据。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，用于存储可执行程序；处理器，用于执行所述存储器中存储的所述可执行程序时，实现权利要求1至9任一项所述的方法。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至9任一项所述的方法。
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