[发明专利]一种叶片前缘腐蚀的监测方法及系统

说明书

本申请涉及一种叶片前缘腐蚀的监测方法，包括以下步骤：通过声音传感器采集叶片的扫风信号；通过条件过滤模块，以固定间隔获取满足条件的风机运行过程中的声音数据；通过数据质量处理模块对声音数据进行质量检测，筛除数据质量差的声音数据；识别叶片前缘腐蚀是否存在并评估腐蚀的严重程度，腐蚀程度超出设定的阈值时给出预警信息。本申请的叶片前缘腐蚀的监测方法及系统，能够及时识别基于机位级别的叶片前缘腐蚀，在叶片前缘腐蚀损伤至结构层之前提供报警信息，支持针对性的及时维护。

技术领域

本申请涉及一种叶片前缘腐蚀的监测方法及系统，适用于损伤监测的技术领域。

背景技术

叶片是捕风的关键部件，而特定设计的气动外形是保障捕风能力的关键，叶尖区域尤其是叶尖1/3长度区域的气动外形是最为关键的区域。叶尖区域气动外形的损伤，尤其是翼型前缘部分的损伤，会极大的降低风机的发电输出。因此，确保风机运行生命周期气动外形的完整性是确保风机发电性能的关键运维目标。

然而，风机常年运行在环境复杂甚至恶劣的情况下，一些区域的风机常年运行在云雾中，一些风机位于年降雨量富足的区域。这样的高雨蚀环境，给风机叶片的运行带来挑战。为了不断追求更低的度电成本，风机叶片长度增加，叶尖区域的线速度通常达到80～120m/s。加之风速的叠加，叶片尖部区域尤其是翼型前缘会以极高的速度与空气中的水分子发生撞击，加之常年日照、空气中盐雾等化学成分对叶片前缘保护系统侵蚀，翼型前缘部位不断累积产生损伤，即前缘腐蚀。前缘腐蚀涉及叶尖气动外形的损伤，且位于前缘区域，沿长度方向主要分布在叶片远端1/3附近区域，损伤本身及损伤程度会直接体现在叶片的气动噪声中。

腐蚀早期阶段主要在涂层和腻子层，对发电量影响有限，且可维修性强，维修时间短，很容易恢复到原来的气动外形。而后期阶段，损伤深入结构层，如玻璃钢乃至粘接胶，一方面维修难度大，时间长，且由于原有结构层破坏了支持外形的轮廓，维修很难恢复到原有气动外形，对气动性能的影响大且具有一定程度的不可逆性；另一方面，雨水、盐雾等侵入叶片腔体内部，会影响内部裸露的玻璃钢和粘接界面，甚至侵入夹心结构，影响叶片结构强度及寿命。因此基于机位进行叶片前缘腐蚀的早期识别，确保在腐蚀深入结构层之前完成识别和维修，是叶片运维的关键。当前叶片损伤的识别多采用人工巡检的方式，费时费力，且通常一年一次，具有滞后性。随着风机累积装机量的攀升，由于巡检资源限制，一些风场一年一次的巡检都很难保障。

现有一些叶片在线监测解决方案，多针对叶片有无损伤，缺乏针对叶片前缘腐蚀损伤的监测，也无前缘腐蚀损伤程度识别的监测系统和解决方案。

申请号为CN201710287370.1的专利，公布了一种基于边缘分割的风机叶片保护膜损伤检测方法，该专利主要涉及叶片图像信号的叶片保护膜损伤识别方法。叶片外观图像的获取通常需要在风机停机状态下进行，且受环境光线，传感器角度及风速等多种因素的影响，很难做到实时识别与监测。申请号为CN201820791284.4、CN201620757688.2的专利，采用粘贴在叶片上的光纤应变监测系统监测叶片的结构性裂纹和损伤，损伤能够监测到损伤至结构层的前缘腐蚀，但无法精确区分和定位前缘腐蚀的损伤类型及程度，不能针对性地在前缘腐蚀初期识别并预警出腐蚀情况。申请号为CN201210205204.X的专利，公开了一种基于无线声发射传感器网络的风电叶片损伤监测定位系统，采用无线声发射的技术，未明确提及对叶片前缘腐蚀的识别。申请号为CN202010241827.7的专利，公开了一种风电叶片外场无人机双光源检测系统及方法，虽然可以比较直观的识别叶片的外观和结构损伤，但只属于一种半智能化的叶片损伤检测方法，而非一套完备的在线监测系统，不具有实时性。

现有技术中急需一套有针对性的在线监测系统，能够及时识别各个机位的前缘腐蚀状态，避免腐蚀导致的电量损失。

发明内容

本申请提出一种叶片前缘腐蚀的监测方法及系统，拟采用叶片的气动噪声信号及特征进行叶片前缘腐蚀的在线监测，进而识别前缘腐蚀损伤，并判定其损伤类别，为前缘腐蚀的早期识别和检修提供预警。