[发明专利]一种基于音频信号的风电叶片损伤监测方法及监测系统有效

专利信息
申请号: 201410328876.9 申请日: 2014-07-10
公开(公告)号: CN104101652A 公开(公告)日: 2014-10-15
发明(设计)人: 周克印;姚恩涛;曹荣美;田裕鹏;徐萍 申请(专利权)人: 南京航空航天大学
主分类号: G01N29/12 分类号: G01N29/12
代理公司: 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 代理人: 杨晓玲
地址: 210016 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 音频 信号 叶片 损伤 监测 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及风力发电机叶片损伤监测技术,具体涉及在风力发电机运行过程中对叶片表面和内部结构中损伤的监测,属于复合材料无损检测领域。

背景技术

风力发电机叶片(以下简称“叶片”)是风电系统中的重要组成部分。叶片在风电塔架上呈对称布置,在风力作用下绕轴转动,带动发电机产生电能,其正常运行是发电机工作的基础。叶片采用复合材料和整体成型工艺制造,随着风能开发事业的发展,风电机组大型化的特征越来越明显,结构尺寸的增大导致出现损伤和缺陷的几率增大,也使得单根叶片受损后对风电场整体发电量影响的增大,同时叶片的运输、更换也更加困难。

叶片被安装于风电塔架,风沙等硬质物体长时间作用于叶片表面,其表面在风沙、腐蚀性气体、雷击、大范围温差等的作用下,容易产生面层剥蚀、局部脱落、成片沙眼、表面开裂等缺陷或损伤,材料的性质也会在烈日、高温、雷击、严寒、腐蚀性环境等因素的作用下发生变化,局部出现裂纹等缺陷的可能性很大,这些缺陷或损伤一方面严重破坏了表面原有的空气动力学特性,局部气流不畅,产生气动啸声;另一方面破坏了叶片结构的动平衡,产生周期性振动,从而形成与正常状态下不同的气动噪声。

叶片在风电塔架顶端运行,维护人员不易接近,日常巡查以地面远距离(80~100米)观察为主,叶片缺陷和损伤在产生较大程度的外形变化前不易发现,待被发现时一般已难以采取原位修复措施,影响了风力发电机的正常运行。

目前,国内外采用了包括超声、X射线透视、热成像等在内的方法检测叶片的缺陷和损伤,这些方法在叶片生产阶段的质量控制中发挥了积极的重要,使得叶片出厂时的质量得到提高。但叶片被安装到数十米高的风电塔架后,工作环境条件恶劣,容易产生缺陷和损伤并得以扩展。前述无损检测方法很难被应用于在塔叶片的检测,使得在塔叶片的缺陷和损伤得不到及时的发现。

发明内容

发明目的:针对上述现有技术,提供一种在叶片运行过程中的缺陷和损伤监测方法和系统,能够在不影响叶片正常运转的情况下,通过传感器获得叶片运行时产生的音频信号,计算多个特征参数并与历史数据进行比较,从而判断是否出现缺陷和损伤。

技术方案:一种风力发电机叶片损伤监测方法,包括以下步骤:

(1),采集单台风力发电机在运行过程中的环境噪声信号,同时采集该台风力发电机在运行过程中的叶片声场信号;

(2),根据获得的所述环境噪声信号和叶片声场信号,经过自适应低通滤波获得该台风力发电机叶片在运行过程中所发出的音频信号;

(3),计算该台风力发电机叶片发出音频信号的时域特征值;

(4),将该台风力发电机叶片发出的音频信号进行傅里叶变换,转换成频域信号;

(5),根据步骤(4)得到的所述频域信号,计算频域特征值;

(6),将步骤(3)和(5)得到的所述时域特征值以及频域特征值与该台风力发电机叶片的历史时域特征值以及频域特征值数据进行比较,根据比较结果判断是否出现损伤及其程度。

进一步的,包括若干风力发电机音频信号采集器、连接器、数据采集卡、计算机以及控制单元;其中:所述若干风力发电机音频信号采集器用于分别采集单台风力发电机在运行过程中的叶片声场信号以及环境噪声信号,并转换为数字信号后发送到连接器的输入端;所述连接器的输出端通过数据采集卡连接到计算机;所述控制单元分别与连接器和计算机相连,用于控制计算机依次接收各风力发电机音频信号采集器发出的数字信号。

进一步的,所述控制单元控制接收单台风力发电机音频信号采集器发出的数字信号的时长大于10倍风力发电机叶片旋转周期。

进一步的,所述风力发电机音频信号采集器包括全向麦克风、定向麦克风、采集放大电路、调理电路、A/D转换电路;其中,所述全向麦克风用于采集台风力发电机在运行过程中的环境噪声信号,所述定向麦克风用于采集单台风力发电机在运行过程中的叶片声场信号;所述全向麦克风和定向麦克风分别与采集放大电路的输入端相连,所述采集放大电路的输出端与调理电路的输入端相连,所述调理电路的输出端和A/D转换电路的输入端相连,所述A/D转换电路的输出端与连接器的输入端相连。

有益效果:与现有的检测方法先比,本发明具有以下突出优点:

1、可以实现对风电场各风力发电机叶片运行状态的全天候实时监测,避免了人工观察的人为因素影响,更加客观准确;

2、叶片产生异常后,在人工干预前此异常的严重程度不可降低且会进一步提高,相应的音频异常信号也不会消失,只会加强。以此为特征的监测结果更为准确可信;

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