CN105986963B - 风电机组的连接螺栓松动监测系统 - Google Patents

风电机组的连接螺栓松动监测系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种风电机组的连接螺栓松动监测系统。本发明的系统包括风电机组、传感器件、数据处理器件；所述风电机组包括多个风叶、多个风机轮毂和塔筒，塔筒上设置多个法兰盘，风叶通过连接螺栓与风机轮毂连接，多个法兰盘之间通过连接螺栓相互连接；法兰盘上设置有至少一个传感器件，传感器件与数据处理器件电连接，以使数据处理器件根据法兰盘上的传感器件的阻抗变化数据获取法兰盘上的连接螺栓的松动数据；风机轮毂上设置有至少一个传感器件，传感器件与数据处理器件电连接，以使数据处理器件根据风机轮毂上的传感器件的阻抗变化数据获取风机轮毂上的连接螺栓的松动数据。本发明能够在线实时监测连接螺栓的松动情况，保证风电机组正常运行。

Description

风电机组的连接螺栓松动监测系统
技术领域
本发明涉及风力发电技术，尤其涉及一种风电机组的连接螺栓松动监测系统。
背景技术
风力发电的基本原理是风的动能通过风电机组的风轮机转换成机械能，再带动风电机组的发电机发电转换成电能。
由于风电机组在强风扭力和工作时自身振动的干扰下，容易在风电机组的关键部位的结合处的产生连接螺栓松动现象，导致风电机组不能正常运行。例如，在塔筒结合处的连接螺栓发生松动，造成法兰盘被振裂；在风轮机的叶片结合处的连接螺栓发生松动，造成叶片脱落。
现有技术中，主要采用人工方式定期去现场对风电机组进行检查、维护。然而，由于风力发电要求所处地多处于偏僻地域，工作人员不能时时检查，一旦风电机组在关键部位的结合处的连接螺栓发生松动，工作人员又不能在第一时间察觉，导致检查效率低下，也会影响风电机组的正常运行，严重的还会产生安全事故。
发明内容
本发明实施例提供一种风电机组的连接螺栓松动监测系统，以克服现有技术中所存在的不足。
本发明实施例提供一种风电机组的连接螺栓松动监测系统，包括：风电机组、传感器件、数据处理器件；
所述风电机组包括：多个风叶、多个风机轮毂和塔筒，所述塔筒上设置多个法兰盘，所述风叶通过连接螺栓与所述风机轮毂连接，所述多个法兰盘之间通过所述连接螺栓相互连接；
所述法兰盘上设置有至少一个所述传感器件，所述传感器件与所述数据处理器件电连接，以使所述数据处理器件根据所述法兰盘上的传感器件的阻抗变化数据获取所述法兰盘上的连接螺栓的松动数据；
所述风机轮毂上设置有至少一个所述传感器件，所述传感器件与所述数据处理器件电连接，以使所述数据处理器件根据所述风机轮毂上的传感器件的阻抗变化数据获取所述风机轮毂上的连接螺栓的松动数据。
本发明实施例的风电机组的连接螺栓松动监测系统，通过在风电机组的风叶与风机轮毂的结合处，塔筒的法兰盘之间的结合处这些关键部位设置传感器件，如果这些关键部位的螺栓发生松动，就会导致这些关键部位的结构局部机械形态微变，使得传感器件的阻抗发生变化。数据处理器件收集这些传感器件的阻抗变化数据来计算得到对应的连接螺栓的松动数据，根据这些连接螺栓的松动数据就能够在线实时监测连接螺栓的松动情况，如果出现连接螺栓松动情况就能够第一时间察觉到，保证了风电机组的正常运行，降低了安全事故的发生概率。另外，这种监测系统受环境、风电机组载荷等因素的干扰小，能够有效监测风电机组的连接螺栓的松动。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明风电机组的连接螺栓松动监测系统实施例一的结构图；
图2为本发明风电机组的连接螺栓松动监测系统实施例二的结构图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明风电机组的连接螺栓松动监测系统实施例一的结构图，如图1所示，本实施例的系统可以包括：风电机组11、传感器件12、数据处理器件13；
所述风电机组11包括：多个风叶111、多个风机轮毂112和塔筒113，所述塔筒113上设置多个法兰盘114，所述风叶111通过连接螺栓115与所述风机轮毂112连接，所述多个法兰盘114之间通过所述连接螺栓115相互连接；
所述法兰盘114上设置有至少一个所述传感器件12，所述传感器件12与所述数据处理器件13电连接，以使所述数据处理器件13根据所述法兰盘114上的传感器件12的阻抗变化数据获取所述法兰盘114上的连接螺栓115的松动数据；
所述风机轮毂112上设置有至少一个所述传感器件12，所述传感器件12与所述数据处理器件13电连接，以使所述数据处理器件13根据所述风机轮毂112上的传感器件12的阻抗变化数据获取所述风机轮毂112上的连接螺栓115的松动数据。
这里需要说明的是，传感器件的数量和位置可以根据风电机组的法兰盘，风机轮毂的实际情况进行设置，在此不加以限定。
本实施例的风电机组的连接螺栓松动监测系统，通过在风电机组的风叶与风机轮毂的结合处，塔筒的法兰盘之间的结合处这些关键部位设置传感器件，如果这些关键部位的螺栓发生松动，就会导致这些关键部位的结构局部机械形态微变，使得传感器件的阻抗发生变化。数据处理器件收集这些传感器件的阻抗变化数据来计算得到对应的连接螺栓的松动数据，根据这些连接螺栓的松动数据就能够在线实时监测连接螺栓的松动情况，如果出现连接螺栓松动情况就能够第一时间察觉到，保证了风电机组的正常运行，降低了安全事故的发生概率。另外，这种监测系统受环境、风电机组载荷等因素的干扰小，能够有效监测风电机组的连接螺栓的松动。
优选的是，本实施例的系统还可以包括监测器件14；所述监测器件14分别与所述数据处理器件13和主控机房15电连接，以在所述松动数据超过报警阈值时上报至所述主控机房15。
另外，所述监测器件14还可以包括报警器141，与所述监测器件14电连接；所述报警器141为声音报警器或灯光报警器。
通过设置监测器件可以实时向主控机房上报当前风电机组的连接螺栓的松动情况，主控机房一旦发现情况可以及时控制风电机组的工作状态。报警器可以通过声音或者灯光及时提醒工作人员当前风电机组的连接螺栓出现松动情况，不需要工作人员时时刻刻监测连接螺栓的松动数据变化情况，提高了工作效率。
下面采用具体的实施例，对上述实施例的技术方案进行详细说明。
图2为本发明风电机组的连接螺栓松动监测系统实施例二的结构图。
如图2所示，在上述实施例的基础上，进一步的，所述风机轮毂112的个数为3个，所述每个风机轮毂112上沿周向均匀设置有所述4个传感器件12。
所述法兰盘114的个数为3个，所述每个法兰盘114上沿周向均匀设置有所述4个传感器件12。
一个传感器件12设置在一个永磁体中，12个永磁体(图中为示出)设置在所述3个风机轮毂112上。其中，所述4个永磁体等间距吸附在所述每个风机轮毂112的周向方向上。
12个永磁体设置在所述3个法兰盘114上。其中，所述4个永磁体等间距吸附在所述每个法兰盘114的周向方向上。
具体的，所述传感器件12为嵌入在所述永磁体中的压电陶瓷片传感器。
所述数据处理器件12可以具体用于：
根据所述阻抗变化数据得到对应的机械阻抗变化数据；
根据所述机械阻抗变化数据，利用多层前馈神经网络算法计算得到所述松动数据。
所述数据处理器件根据所述阻抗变化数据得到对应的机械阻抗变化数据具体包括：
根据机械阻抗压电耦合方程得到对应的机械阻抗变化数据；
其中，ZE为所述压电陶瓷片传感器的耦合电阻抗，ω为激励信号的角频率，wA为所述压电陶瓷片传感器的宽度，lA为所述压电陶瓷片传感器的长度，hA为所述压电陶瓷片传感器的高度，为所述压电陶瓷片传感器在零应力时的复介电常数，δ为介电损耗因数，ZA为所述压电陶瓷片传感器的结构变化前的机械阻抗，Z为所述压电陶瓷片传感器的结构变化后的机械阻抗，d31为所述压电陶瓷片传感器的压电常数，为所述压电陶瓷片传感器在零电场时的复弹性模量，η为所述压电陶瓷片传感器的机械损耗因数；
由机械阻抗压电耦合方程可以看出，压电陶瓷片传感器的耦合电阻抗不仅与压电陶瓷片传感器的几何尺寸、介电常数、压电常数、弹性模量、结构变化前的机械阻抗、激励信号角频率有关，还与结构变化后的机械阻抗有关。在其他参数不变的情况下，压电陶瓷片传感器的电阻抗的变化就能直接反应结构的机械阻抗变化。因此，当结构有微小变化时，其结构的机械阻抗的变化就可以由电阻抗直接计算得到。
所述数据处理器件根据所述机械阻抗变化数据，利用多层前馈(Backpropagation，简称BP)神经网络算法计算得到所述松动数据具体包括：
根据a2＝f2(W2f1(W1p+b1)+b2)得到所述松动数据；
其中，W1、W2为所述多层前馈神经网络的权值，b1、b2为所述多层前馈神经网络的阀值，f1、f2为双弯曲函数Log-Sigmoid Function，p为所述多层前馈神经网络的输入，a2为所述多层前馈神经网络的输出。
利用多层BP神经网络算法处理压电陶瓷片传感器的结构变化后的机械阻抗，每4个压电陶瓷片为一组，构建一个两层的BP神经网络。该BP神经网络有8维的输入向量、隐藏层、输出层构成。8维输入向量取自4个压电陶瓷片传感器对应的结构变化后的机械阻抗。为了避免构建的BP神经网络计入死循环，设置一个最大迭代次数计算隐层神经元，输出层由4个神经元构成，分别代表四个方向上的一个或者多个连接螺栓。根据BP神经网络的输出结果，即连接螺栓的松动数据，来判定哪个方向上的一个或者多个连接螺栓松动。
本实施例通过在每个法兰盘和每个风机轮毂的圆周方向上等间距设置有4个压电陶瓷片传感器。数据处理器件将每个压电瓷片传感器获取到的当前的电阻抗利用机械阻抗压电耦合方程计算得到对应的机械阻抗，然后再将机械阻抗利用BP神经网络算法计算得到对应的连接螺栓的松动数据。因为4个压电陶瓷片传感器等间距设置在法兰盘、风机轮毂的圆周方向上，所以每个压电陶瓷片传感器对应的连接螺栓的松动数据代表了该法兰盘、风机轮毂的四个方向上的一个或者多个连接螺栓的松动情况。根据这些连接螺栓的松动数据就能够在线实时监测连接螺栓的松动情况，如果出现连接螺栓松动情况就能够第一时间察觉到，保证了风电机组的正常运行，降低了安全事故的发生概率。另外，压电陶瓷片传感器能与风电机组的关键部位的结构耦合良好，BP神经网络有数据的并行处理特性，对采集数据网络响应快，能实现对连接螺栓的松动数据的准确判断。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (7)

1.一种风电机组的连接螺栓松动监测系统，其特征在于，包括：风电机组、传感器件、数据处理器件；
所述风电机组包括：多个风叶、多个风机轮毂和塔筒，所述塔筒上设置多个法兰盘，所述风叶通过连接螺栓与所述风机轮毂连接，所述多个法兰盘之间通过所述连接螺栓相互连接；
所述法兰盘上设置有至少一个所述传感器件，所述传感器件与所述数据处理器件电连接，以使所述数据处理器件根据所述法兰盘上的传感器件的阻抗变化数据获取所述法兰盘上的连接螺栓的松动数据；
所述风机轮毂上设置有至少一个所述传感器件，所述传感器件与所述数据处理器件电连接，以使所述数据处理器件根据所述风机轮毂上的传感器件的阻抗变化数据获取所述风机轮毂上的连接螺栓的松动数据；
所述数据处理器件具体用于：
根据所述阻抗变化数据得到对应的机械阻抗变化数据；
根据所述机械阻抗变化数据，利用多层前馈神经网络算法计算得到所述松动数据；
还包括设置在3个所述风机轮毂上的12个永磁体，或者设置在3个所述法兰盘上的12个永磁体；
所述传感器件为嵌入在所述永磁体中的压电陶瓷片传感器；
所述数据处理器件根据所述阻抗变化数据得到对应的机械阻抗变化数据具体包括：
根据得到对应的机械阻抗变化数据；
其中，ZE为所述压电陶瓷片传感器的耦合电阻抗，ω为激励信号的角频率，wA为所述压电陶瓷片传感器的宽度，lA为所述压电陶瓷片传感器的长度，hA为所述压电陶瓷片传感器的高度，为所述压电陶瓷片传感器在零应力时的复介电常数，δ为介电损耗因数，ZA为所述压电陶瓷片传感器的结构变化前的机械阻抗，Z为所述压电陶瓷片传感器的结构变化后的机械阻抗，d31为所述压电陶瓷片传感器的压电常数，为所述压电陶瓷片传感器在零电场时的复弹性模量，η为所述压电陶瓷片传感器的机械损耗因数；
所述数据处理器件根据所述机械阻抗变化数据，利用多层前馈神经网络算法计算得到所述松动数据具体包括：
根据a2＝f2(W2f1(W1p+b1)+b2)得到所述松动数据；
其中，W1、W2为所述多层前馈神经网络的权值，b1、b2为所述多层前馈神经网络的阀值，f1、f2为双弯曲函数Log-Sigmoid Function，p为所述多层前馈神经网络的输入，a2为所述多层前馈神经网络的输出。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述风机轮毂的个数为3个，每个所述风机轮毂上沿周向均匀设置有4个所述传感器件。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述法兰盘的个数为3个，每个所述法兰盘上沿周向均匀设置有4个所述传感器件。
4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，4个所述永磁体等间距吸附在每个所述风机轮毂的周向方向上。
5.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，4个所述永磁体等间距吸附在每个所述法兰盘的周向方向上。
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括：监测器件；
所述监测器件分别与所述数据处理器件和主控机房电连接，以在所述松动数据超过报警阈值时上报至所述主控机房。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述监测器件还包括：报警器，与所述监测器件电连接；所述报警器为声音报警器或灯光报警器。
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