CN103998775A - 用于确定风能源设备的转子叶片的机械损坏的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于识别风能源设备的转子叶片的机械损坏的方法，其中检测转子叶片的振动并且产生与频率相关的振动信号，其中在多个测量时刻分别求得在振动信号的预先确定的频率范围上的信号能量值，并且在时间上分析各个确定的信号能量值，从而识别出机械损坏。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于确定风能源设备的转子叶片的机械损坏的方法、用于执行该方法的计算单元以及相应设置的监控装置。
背景技术
风能源设备（WEA）的尽可能无中断的运行是其经济性的重要前提条件。特别是由于传动线路或者尤其转子叶片上的损坏引起的偶然的运行中断产生了显著的维修成本并且经常引起安全事故。
为了避免这种缺点，在WEA中经常设置所谓的状态定位的维护，其例如根据转子叶片的基于震动的状态监控（Condition Monitoring，CM）在相应的状态监控装置或者说系统（Condition Monitoring Systems，CMS）中实现。通过这种措施例如可以提前识别转子叶片中确定的损坏。CMS经常被布置用于远程诊断，其中在认证诊断中心中通常通过专门受过训练的人员对状态信息进行分析。
通过使用CMS可以提前识别故障，避免了偶然的停机状态并且降低了用于备用件储存、维修以及生产损失的成本。总之由此提高了可使用性以及生产稳定性。
由DE 100 65 314 B4和WO 2006/012827 A1公开了用于监控转子叶片的状态的方法和装置，其中借助于一个或多个布置在转子叶片上的运动传感器来测量固体声，在分析单元中借助于合适的方法从相应的信号中求得频谱，该频谱与相应于保存在分析单元中确定的损坏状态以及特殊状态的参考频谱进行比较并且从中查明转子叶片的状态。由此应该能提前识别并且评估转子叶片的可能形成的局部内外损坏以及造成损坏的特殊状态、例如例外的负载状态，从而能够优选自动地影响到设备的运行。WO 2007/131489公开了关于时间来分析相应的传感器信号并且将损坏事故划分至损坏类别。
然而所述方法被证明不足矣特别是用于提前识别雷击损坏。因此，存在对于更可靠地预测和/或识别相应损坏的需求。
发明内容
在该背景下，本发明提出一种具有独立权利要求的特征的、用于确定风能源设备的转子叶片的机械损坏的方法，用于实施该方法的计算单元以及相应的监控装置。优选的设计方案是从属权利要求以及下面的说明的主题。
本发明基于以下令人吃惊的认识：对从转子叶片传感器的传感器信号中产生的转子叶片谱、也就是频谱的分析在预先确定的频率范围内（例如100或200Hz以上）允许提前诊断转子叶片中开始的损坏。这种诊断不能借助于对转子叶片传感器的常规分析来实现。这尤其涉及影响转子叶片的结构的机械损坏，例如裂纹或雷击损坏，其中通常制成薄板的或者粘贴的转子叶片的部件受到损坏和/或部分地脱落。这种损坏引起明显高频率的振动、然而该振动有利地没有以单个频率的形式检测，而是尤其在确定的频率范围内以平均的信号能量的形式具有诊断值。
换句话说，这种损坏、尤其雷击损坏在100Hz或150Hz以上、尤其在200Hz以上、例如在100到500Hz或150到500Hz或1000Hz范围内的转子叶片谱中示出了与不损坏的转子叶片的谱的差别。优选涉及下面的低频率范围、例如从约20Hz到约5kHz中的频率。
由此可以提前识别出确定的损坏、尤其结构损坏，因此能够提前并且尤其可计划地消除损坏。这对相应风能源设备的操作者来说能实现显著的成本节省并且提高了其设备安全性以及可使用性。这种更早并且更可靠的损坏检测能实现关于首先较小的开始的损坏的走向的断言以及由此关于维护的紧迫性的断言。
本发明提出，为转子叶片、优选为每个转子叶片确定并且在时间上分析在确定的频率范围内、例如前面说明的从150到500Hz的频率范围内的信号能量值。从时间曲线中可以推断出损坏。例如可以为了进行分析而求得用于各个转子叶片相互间的差或者与参考值的差。因此，提供了各个转子叶片的比较观察，因为由此可以推断出同时作用到整个转子叶片上的因素，例如由传动系影响和/或风诱发的频率引起的高频重叠。
在确定的观察时间上断断续续地或者（近似）连续地实现按本发明的观察。对信号能量值的分析可以在相应的时间段上实现，其中特别是确定的时间段可以被积分、求平均或者以滑动平均值的形式给出。
优选地，尤其通过积分关于频率的信号强度，信号能量本身被确定作为在确定的频率范围内的信号能量值。进一步优选地，可以形成在信号能量与关于多个或所有转子叶片的信号能量平均值或者参考值之间的差作为信号能量值。各个转子叶片谱的信号能量相对于所有三个叶片的共同的平均值或者参考值的差的图示提前在时间趋势曲线中说明了损坏情况。
作为对转子叶片的比较观察的替代或者补充方案，也可以使各个转子叶片的关于不同运行参数影响的谱标准化，由此各个转子叶片的标准化的平均的信号能量的曲线对于评估来说足够了。这意味着，对于按本发明的分析来说不必实现对所有转子叶片的比较。这可以是值得希望的，因为损坏的结果不仅会在一个转子叶片上，而是例如可能在两个或三个转子叶片上出现。如果例如在两个转子叶片上存在雷击损坏，那么这会导致两个转子叶片在其谱特性被证明是类似的，也就是在所提到的频率范围内示出偏差。在与没有损坏的第三转子叶片进行比较而观察这种偏差时，这种偏差关于没有损坏的第三转子叶片可能导致容易误解的断言。
本发明的特别的优点在于，信号能量值、例如在所提到的频率范围上的信号能量或者差的曲线示出了与损坏强度的相互关系。这能够从信号能量值的曲线中推导出损坏强度，从而能够检测损坏的曲线，并且例如在超过确定的阈值时可以引入措施。
总之，本发明由此实现了在风能源设备的转子叶片上的更早以及更可靠的损坏检测。本发明尤其如所述能及早识别结构损坏、例如裂纹、极细裂纹以及雷击损坏，以前这可以用常规的方法在后期阶段中进行检测。
特别有利的是，在本发明的范围内，使用电容加速传感器作为振动传感器。利用这种电容传感器可以确定0Hz的下部极限频率，由此附加地也可以安全并且可靠地监控例如缓慢旋转的组件。在这种传感器中提供了，按照对快速旋转的组件的改进的监控，而向上拓展频率范围。因此，相应的传感器比利用常规方式构造的压电加速传感器能够改善监控，在压电加速传感器中只能分析约0.1Hz和500Hz之间的频率范围。
为了对转子叶片进行监控，可以有利地使用商业上可获得的叶片监控装置，其例如在每个转子叶片中具有双轴加速传感器，所述双轴加速传感器相对于叶片叶根以约三分之一的叶片长度的距离进行定位。在工作位置中，相应的传感器测量切向于转子旋转的加速度以及沿着转子轴线方向的加速度（切向加速度和轴向加速度）。
在本发明的范围内，对相应频率的分析有利地以频谱的形式实现，所述频谱例如从相应的传感器的加速时间数据中借助于傅里叶变换产生。所述频谱也可以以其它方式产生，例如借助于离散的余弦变换、小波变换或ARMA-（AutoRegressive-Moving Average）谱评估。
前面所解释的优点以同样的方式涉及按本发明的方法、按本发明的监控装置以及相应的计算单元，所述计算单元尤其在编程技术方面用于实施按本发明的方法。
以软件的形式执行本发明也是有利的，因为这一点尤其是在下述情况下实现了特别少的成本：执行的计算单元还用于其它任务、例如操控风能源设备或者用作CMS并且因此原本存在。用于提供计算机程序的合适的数据载体尤其是磁盘、硬盘、闪存、EEPROM、CD-ROM、DVD等。也可以经由计算机网络（因特网、内联网等）下载程序。
本发明的其它优点和设计方案从说明书以及附图中获得。
当然，后面前面所述的以及还要解释的特征不仅可以在分别给出的组合中，而且还在其它组合中或者单独地进行使用，而不会离开本发明的范围。
附图说明
根据实施例在附图中示意性示出了本发明，并且下面参照附图详细描述本发明。
图1示出了风能源设备，该风能源设备可以借助于根据本发明实施方式的方法进行监控，
图2示出了频率信号能量沿第一转子叶片方向的、根据本发明特别优选的实施方式获得的时间曲线，
图3示出了频率信号能量沿第二转子叶片方向的、根据本发明特别优选的实施方式获得的时间曲线。
具体实施方式
在图1中示出了风能源设备的部分的纵剖图，该风能源设备可以借助于按本发明特别优选的实施方式所述的方法进行监控。该风能源设备总体用100表示，其传动系用10表示。
所示出的传动系10基本上由在其上安置了转子20的主轴1、传动装置2以及发电机轴3组成。传动装置24例如可以涉及通常在风能源设备中使用的三级传动装置。主轴1力配合与转子20、例如旋翼转子或者说旋转叶片转子（Drehflügelrotor）相连接。发电机轴3可以通过接合器30与发电机40连接。主轴1、传动装置2、发电机轴3以及发电机40利用相应的机构进行支承，包围在壳体50中并且安装在塔架60上。在转子20上示出了两部分示出的转子叶片21。通常用在风能源设备中的转子例如具有三个叶片21。本发明同样可以用在无齿轮风力涡轮机或者说风力发电设备（Windkraftanlagen）中。
转子20的叶片21具有加速传感器71，该加速传感器例如与转子转子桨毂或者说转子轴线25以三分之一叶片长度的距离进行布置。该加速传感器71作为分析系统70的一部分利用线路72与分析装置73连接，该分析装置对加速传感器71的信号进行分析并且为此可以具有未示出的计算单元。该加速传感器71可以分别具有两个带有彼此不同的加速方向的一维的加速传感器，借助于该加速传感器可以检测沿叶片转动方向的加速度并且由此检测切向于转子的加速度以及沿着叶片的冲击方向、也就是相对于转子轴向的加速度。
在图2和3中分别绘出了三个信号能量值，其中将每个信号能量值（Signalenergiemaße）配属于具有三个转子叶片的风能源设备的一个转子叶片。为每个转子叶片确定在相同的频率范围上求得的信号能量。此外，确定所述三个信号能量的平均值。作为用于确定的转子叶片的信号能量值，在本实例中使用在所述频率范围上求得的、用于确定的转子叶片的信号能量和平均值之间的差。使用150Hz至350Hz的频率范围。信号能量值作为趋势曲线A、B、C关于在横坐标上的时间绘出。
在此，在横坐标上给出了所谓的BAID（测量循环识别）。每个小时在使用的监控装置中将一种测量例如保存在数据备份服务器上，从而所述BAID7000约相应于10个月的测量时间。关于时间画出了趋势发展。
在此使用的信号能量值、也就是在信号能量和所涉及的频率范围上的平均值之间的差与信号能量的绝对值的图示相比更明显并且更早地示出了偏差以及损坏。
图2示出了按本发明的特别优选的实施方式所获得的沿转动方向时间曲线。图3相应于图2地示出了沿冲击方向的分析。
明显可以看到，信号能量值A不仅沿转动方向而且沿冲击方向从约BAID6000起与损坏之前的时间段（例如BAID5000）相比具有明显更大的振幅。信号能量值A也与其它两个曲线B和C、也就是其它叶片相比被提高。信号能量值A对于转子叶片A来说沿两个测量方向约从六个星期起在测量时间段的所示出的末端之前持续增加。
在转子叶片评定中确定了由电击引起的损坏，其中叶片叶尖裂开。在电击附近没有额外的横向裂纹。基于这一点，裂开的叶片叶尖在旋转时由相互打击部分产生了冲击脉冲。
Claims (11)
1. 用于识别风能源设备（100）的转子叶片（21）的机械损坏的方法，其中检测转子叶片（21）的振动并且产生与频率相关的振动信号，其中在多个测量时刻分别求得在振动信号的预先确定的频率范围上的信号能量值，并且在时间上分析各个确定的信号能量值，从而识别出机械损坏。
2. 按权利要求1所述的方法，其中，所述预先确定的频率范围具有至少50Hz、100Hz、250Hz或500Hz的宽度。
3. 按权利要求1或2所述的方法，其中，所述预先确定的频率范围包括50Hz以上的频率、优选100Hz、150Hz或者250Hz以上的频率。
4. 按上述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述预先确定的频率范围包含1000Hz以下的频率、优选500Hz或350Hz以下的频率。
5. 按上述权利要求中任一项所述的方法，其中，作为所述预先确定的频率范围使用约150到约350Hz、500Hz或1000Hz的频率范围。
6. 按上述权利要求中任一项所述的方法，其中，在频率范围内基于平均的信号能量来求得所述信号能量值。
7. 按上述权利要求中任一项所述的方法，其中在时间上的分析包括：将所述转子叶片（21）的信号能量值与同一风能源设备（100）的另一转子叶片的相应的信号能量值进行比较，其中当两个信号能量值的时间曲线相互间的偏差超过阈值时，则识别出机械损坏。
8. 按上述权利要求中任一项所述的方法，其中在时间上的分析包括：将所述转子叶片（21）的信号能量值与同一风能源设备（100）的至少两个、优选所有转子叶片的相应的信号能量值的平均值进行比较，其中当所述信号能量值和平均值的时间曲线相互间的偏差超过阈值时，则识别出机械损坏。
9. 按上述权利要求中任一项所述的方法，其中在时间上的分析包括：将所述转子叶片（21）的信号能量值与参考值进行比较，其中当所述信号能量值与参考值的时间曲线相互间的偏差超过阈值时，则识别出机械损坏。
10. 用于实施按上述权利要求中任一项所述的方法的计算单元。
11. 用于风能源设备（100）的至少一个转子叶片（21）的监控装置（73），其具有至少一个用于检测所述转子叶片（21）振动的振动传感器（71）以及按权利要求10所述的计算单元。
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