CN109630366A - 低风速风电机组固定螺栓紧固状态智能监测装置及其方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种低风速风电机组固定螺栓紧固状态智能监测装置及其方法，属于风电机组领域。包括磁场发生装置、磁场传感器和控制装置；所述磁场发生装置用于安装在待测螺栓或待测螺母上；磁场传感器用于安装在待测螺母或待测螺栓上，用于根据磁场变化采集待测螺母与待测螺栓的实时位移数据并将位移相关信息传输给控制装置；控制装置包括数据处理单元，用于根据采集的位移相关信息进行处理并与预设的阈值进行比对判断固定螺栓紧固状态。本发明通过磁场传感器进行固定螺栓的位移监测，可以实时获取风电机组紧固螺栓相关位移数据；并根据所获得的相关位移数据判断风电机组是否需要进行运维，从而提高风电机组的安全性，提高机组的智能维护。
Description
技术领域
本发明涉及风电机组领域，特别是涉及一种风力发电机不同部位的固定螺栓的紧固状态智能监测装置及其监测方法，尤其涉及高强螺栓的紧固状态智能监测。
背景技术
目前，风力发电机组的固定螺栓紧固程度和紧固状态监测基本都处于初始状态，无法短时或者实时监测螺栓的紧固状态。而随着风电机组分布地区、运维成本、智能化的要求、对发电量和可利用率要求的提高，风电机组紧固螺栓的紧固状态监测就越来越必要和迫切。
目前风电机组螺栓紧固状态监测，一般都是紧固后通过人工划线，进而通过标志线的偏移情况判定螺栓紧固状态，而标志线的偏移与否都是在定检时进行检查。该种监测方式和方法存在很大的滞后性，无法及时发现隐患并进行处理，可能会对风力发电机组的运行带来隐患，进而造成风力发电机组的损坏。
发明内容
本发明的目的是提供一种风力发电机不同部位的固定螺栓的紧固状态智能监测装置及其监测方法，利用该种监测装置的监测方法具有实时性，可以及时发现隐患并进行处理，减少对风力发电机组的运行带来隐患及损坏。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一方面，本发明提供一种低风速风电机组固定螺栓紧固状态智能监测装置，用于监测待测螺栓和与其配合的待测螺母的紧固状态，包括磁场发生装置、磁场传感器和控制装置；
所述磁场发生装置用于安装在待测螺栓或待测螺母上，用于产生磁场；
所述磁场传感器用于安装在待测螺母或待测螺栓上，用于根据磁场变化采集待测螺母与待测螺栓的实时位移数据并将位移相关信息传输给控制装置；
所述控制装置包括数据处理单元，所述数据处理单元用于根据采集的位移相关信息进行处理并与预设的阈值进行比对判断固定螺栓紧固状态，并作为运维报警的依据。
进一步地，所述磁场发生装置包括异形永磁体。
进一步地，所述控制装置还包括数据存储单元，所述数据存储单元用于按时间轴存储位移相关信息。
进一步地，所述控制装置还包括数据转换单元，用于将接收到的模拟量电信号进行处理转换为用于数据处理的数字量信号，所述模拟量电信号来源于所述磁场传感器的位移数据的转换。
进一步地，还包括通讯装置，所述通讯装置用于磁场传感器和控制装置、控制装置和风电机组主控系统的信息交互。
进一步地，所述通讯装置包括Canopen通讯模块和TCP/IP通讯模块。
另一方面，提供一种风电机组固定螺栓紧固状态智能监测方法，为利用所述的低风速风电机组固定螺栓紧固状态智能监测装置进行固定螺栓紧固状态的智能监测方法，包括如下步骤：
1)利用磁场发生装置在螺栓周围产生磁场，通过磁场传感器采集螺栓或螺母的相对位移信息，并将相对位移信息传输给控制装置；
2)所述控制装置包括数据处理单元，所述数据处理单元根据接收到的相对位移信息进行处理，并与控制装置中预设的阈值进行比对和迭代，根据比对和迭代的结果，判断风电机组螺栓位移是否超出预设安全范围，并作为运维报警的依据。
进一步地，所述步骤1)中磁场传感器将相对位移信息转换为电信号传输给控制装置，对应的，所述控制装置还包括用将电信号转换为相关位移信息的数据转换单元；
对应的，所述步骤2)中的数据处理包括：先将转换后的数据进行滤波处理，并给数据增加时间轴，获得风电机组待测螺栓的实时状态，再进行比对和迭代处理。
进一步地，所述控制装置还包括数据存储单元，所述数据存储单元将位移相关信息按照时间标签进行存储。
进一步地，所述步骤1)中，磁场传感器通过通讯控制单元将位移相关信息传输到控制装置；
和/或，通讯控制单元还进行与主控系统的信息交互；
和/或，同时将比对和迭代结果传输至SCADA。
由于采用上述技术方案，本发明至少具有以下优点：
本发明通过磁场传感器进行固定螺栓的位移监测，可以实时获取风电机组紧固螺栓相关位移数据；并根据所获得的相关位移数据判断风电机组是否需要进行运维，从而提高风电机组的安全性，提高机组的智能维护，改善机组的性能。
附图说明
上述仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，以下结合附图与具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
图1是本发明的低风速风电机组固定螺栓紧固状态智能监测装置的安装结构示意图；
图2是本发明的低风速风电机组固定螺栓紧固状态智能监测装置的俯视结构示意图；
图3是本发明的低风速风电机组固定螺栓紧固状态智能监测装置的工作示意图；
图4是本发明的低风速风电机组固定螺栓紧固状态智能监测装置的通讯装置示意图；
图5是本发明的低风速风电机组固定螺栓紧固状态智能监测装置的实现框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本发明提供一种低风速风电机组固定螺栓紧固状态智能监测装置的实施例，如图1至图5所示，用于监测待测螺栓1和与其配合的待测螺母2的紧固状态，包括磁场发生装置3、磁场传感器4和控制装置；磁场发生装置3用于安装在待测螺栓1或待测螺母2上，用于产生磁场；磁场传感器4用于安装在待测螺母2或待测螺栓1上，用于根据磁场变化采集待测螺母2与待测螺栓1的实时位移数据并将位移相关信息传输给控制装置；控制装置包括数据处理单元，数据处理单元用于根据采集的位移相关信息进行处理并与预设的阈值进行比对判断固定螺栓紧固状态，并作为运维报警的依据。
本发明在使用时，可以将磁场发生装置设置在螺母(或螺栓)侧，将磁场传感器设置在螺栓(或螺母)侧，螺栓或螺母的位移和旋转状态在磁场中产生相对位移，磁场感应器通过监测磁场变化采集螺栓、螺母的相对位移量信息，并将相对位移量信息传输给控制装置，控制装置的数据处理单元根据采集的位移相关信息进行处理并与预设的阈值进行比对判断固定螺栓紧固状态，从而作为运维报警的依据。数据处理单元在处理过程中会对位移相关信息增加时间轴，从而获取风电机组被测螺栓的实时状态。
进一步地，磁场发生装置3主要通过异形永磁体来实现。
作为一种改进，控制装置还包括数据存储单元，数据存储单元用于按时间轴存储位移相关信息。
一般而言，磁场传感器4会将相对位移信息转换为模拟量电信号进行传输，控制装置接收到该电信号后，则通过数据转换单元将接收到的模拟量电信号进行处理转换为数字量信号，用于数据处理单元进行数据处理，模拟量电信号来源于磁场传感器4的位移数据的转换。
进一步地，还包括通讯装置，通讯装置用于磁场传感器和控制装置、控制装置和风电机组主控系统的信息交互。
进一步地，通讯装置包括Canopen通讯模块和TCP/IP通讯模块，主要实现和主控PLC和SCADA进行信息交互。
上述实施例中，还可以包括配电单元。
本发明的磁场传感器主要是采集螺栓的实时位置数据，可以监测螺栓位移和旋转状态。控制装置主要用来对采集的数据进行处理和控制，通讯装置主要用来将数据处理结果通讯给风电机组主控核心和SCADA，并通知主控制系统提示运维人员进行维护。
另一方面，提供一种风电机组固定螺栓紧固状态智能监测方法，为利用上述的低风速风电机组固定螺栓紧固状态智能监测装置进行固定螺栓紧固状态的智能监测方法，包括如下步骤：
1)利用磁场发生装置在螺栓周围产生磁场，通过磁场传感器采集螺栓或螺母的相对位移信息，并将相对位移信息传输给控制装置；
2)控制装置包括数据处理单元，数据处理单元根据接收到的相对位移信息进行处理，并与控制装置中预设的阈值进行比对和迭代，根据比对和迭代的结果，判断风电机组螺栓位移是否超出预设安全范围，并作为运维报警的依据。
进一步地，步骤1)中磁场传感器将相对位移信息转换为电信号传输给控制装置，对应的，控制装置还包括用将电信号转换为相关位移信息的数据转换单元；
对应的，步骤2)中的数据处理包括：先将转换后的数据进行滤波处理，并给数据增加时间轴，获得风电机组待测螺栓的实时状态，再进行比对和迭代处理。
进一步地，控制装置还包括数据存储单元，数据存储单元将位移相关信息按照时间标签进行存储。
进一步地，步骤1)中，磁场传感器通过通讯控制单元将位移相关信息传输到控制装置；
和/或，通讯控制单元还进行与主控系统的信息交互；
和/或，同时将比对和迭代结果传输至SCADA。
本发明在使用时，可以通过以下方式实现：
1)磁场传感器采集螺栓相对位移量，监测螺栓位移和旋转状态，并将位移量转换为模拟量电信号，然后将该信号发送至控制装置。控制装置的数据转换单元首先将采集到的位移信号进行处理，然后进行A/D转换，将采集到的位移信号按照转换算法转换为数字量信号。
2)数据处理单元将转换完成的数据进一步处理，首先将转换后的数据进行滤波处理，然后给数据增加时间轴，从而获取风电机组被测螺栓实时状态。
3)数据处理单元将获取的数据进一步处理，然后将位移相关信息和预先存储的风电机组不同工况下的专家经验阈值进行比对和迭代。
4)根据比对和迭代的结果，从而判断风电机组螺栓位移是否超出预设安全范围，从而判断是否需要运维人员进行处理。
5)数据存储单元将位移相关信息按照时间标签进行存储。
6)通讯控制单元采用独立于风电机组的通讯控制单元，通讯模式采用Canopen和TCP/IP双模式，以增通讯装置的可靠性。通讯控制单元通过Canopen通讯和主控PLC进行信息交互。同时将比对和迭代结果传输至SCADA，以便通知相关人员进行制定维护计划。。
7)通讯装置还通过通讯进行时钟校正，从而保证螺栓位移信息的时间标签和风电机组控制系统的时间标签一致。
8)配电单元主要为整个装置提供供配电和必要的保护，其中包括配电部分的浪涌保护和通讯控制单元的浪涌保护。
本发明通过监测螺栓上固定的传感器周围磁场的变化来实现螺栓紧固状态的检查，可以实时的检测高强螺栓的紧固程度，实时监测螺栓和螺母之间的相对位移，从而判定螺栓紧固程度是否发生变化，同时可以实现预维护报警。
本发明可以实时监测螺栓的紧固状态，并根据检测结果给出预维护报警。本发明可以适用于现场实时监测和定期监测，同时适用于其他相关场所。本发明的技术方案不需要对螺栓进行任何处理，不影响螺栓的结构，检测精度更高，可以根据设定值进行预维护报警。
本发明通过风电机组的紧固螺栓的磁场传感器，从而获取风电机组紧固螺栓相关位移数据。本发明根据所获得的相关位移数据判断风电机组是否需要进行运维，从而提高风电机组的安全性，提高机组的智能维护，改善机组的性能。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
最后应说明的是：以上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精神和范围。
Claims (10)
1.一种低风速风电机组固定螺栓紧固状态智能监测装置，其特征在于，用于监测待测螺栓和与其配合的待测螺母的紧固状态，包括磁场发生装置、磁场传感器和控制装置；
所述磁场发生装置用于安装在待测螺栓或待测螺母上，用于产生磁场；
所述磁场传感器用于安装在待测螺母或待测螺栓上，用于根据磁场变化采集待测螺母与待测螺栓的实时位移数据并将位移相关信息传输给控制装置；
所述控制装置包括数据处理单元，所述数据处理单元用于根据采集的位移相关信息进行处理并与预设的阈值进行比对判断固定螺栓紧固状态，并作为运维报警的依据。
2.根据权利要求1所述的低风速风电机组固定螺栓紧固状态智能监测装置，其特征在于，所述磁场发生装置包括异形永磁体。
3.根据权利要求1所述的低风速风电机组固定螺栓紧固状态智能监测装置，其特征在于，所述控制装置还包括数据存储单元，所述数据存储单元用于按时间轴存储位移相关信息。
4.根据权利要求3所述的低风速风电机组固定螺栓紧固状态智能监测装置，其特征在于，所述控制装置还包括数据转换单元，用于将接收到的模拟量电信号进行处理转换为用于数据处理的数字量信号，所述模拟量电信号来源于所述磁场传感器的位移数据的转换。
5.根据权利要求1至4任一所述的低风速风电机组固定螺栓紧固状态智能监测装置，其特征在于，还包括通讯装置，所述通讯装置用于磁场传感器和控制装置、控制装置和风电机组主控系统的信息交互。
6.根据权利要求5所述的低风速风电机组固定螺栓紧固状态智能监测装置，其特征在于，所述通讯装置包括Canopen通讯模块和TCP/I P通讯模块。
7.一种风电机组固定螺栓紧固状态智能监测方法，其特征在于，为利用权利要求1至6任一所述的低风速风电机组固定螺栓紧固状态智能监测装置进行固定螺栓紧固状态的智能监测方法，包括如下步骤：
1)利用磁场发生装置在螺栓周围产生磁场，通过磁场传感器采集螺栓或螺母的相对位移信息，并将相对位移信息传输给控制装置；
2)所述控制装置包括数据处理单元，所述数据处理单元根据接收到的相对位移信息进行处理，并与控制装置中预设的阈值进行比对和迭代，根据比对和迭代的结果，判断风电机组螺栓位移是否超出预设安全范围，并作为运维报警的依据。
8.根据权利要求7所述的风电机组固定螺栓紧固状态智能监测方法，其特征在于，所述步骤1)中磁场传感器将相对位移信息转换为电信号传输给控制装置，对应的，所述控制装置还包括用将电信号转换为相关位移信息的数据转换单元；
对应的，所述步骤2)中的数据处理包括：先将转换后的数据进行滤波处理，并给数据增加时间轴，获得风电机组待测螺栓的实时状态，再进行比对和迭代处理。
9.根据权利要求7或8所述的风电机组固定螺栓紧固状态智能监测方法，其特征在于，所述控制装置还包括数据存储单元，所述数据存储单元将位移相关信息按照时间标签进行存储。
10.根据权利要求7或8所述的风电机组固定螺栓紧固状态智能监测方法，其特征在于，所述步骤1)中，磁场传感器通过通讯控制单元将位移相关信息传输到控制装置；
和/或，通讯控制单元还进行与主控系统的信息交互；
和/或，同时将比对和迭代结果传输至SCADA。
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|---|---|
| CN (1) | CN109630366A (zh) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111852791A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-10-30 | 国电龙源江永风力发电有限公司 | 一种风力发电机组法兰连接螺栓断裂定位预警方法 |
| CN111873845A (zh) * | 2020-07-17 | 2020-11-03 | 浙江吉智新能源汽车科技有限公司 | 一种电池包锁紧状态监测系统、方法及装置 |
| CN112922763A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-06-08 | 华电电力科学研究院有限公司 | 水轮发电机组顶盖螺栓失效监测与预警装置及其工作方法 |
| CN113090472A (zh) * | 2019-12-23 | 2021-07-09 | 新疆金风科技股份有限公司 | 位移传感器、监测塔筒螺栓松动的方法及风力发电机组 |
| CN113464381A (zh) * | 2021-08-11 | 2021-10-01 | 华能乌拉特中旗新能源发电有限公司 | 风电机组塔筒法兰内侧轴向位移与螺栓伸长量比例关系测定方法和系统 |
| CN116292132A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-06-23 | 国核信息科技有限公司 | 一种风力发电机组螺栓松动监测装置及方法 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20090207008A1 (en) * | 2008-02-18 | 2009-08-20 | Tag Blue L.L.C. | Lug Stud and Lug Nut Monitoring System, Method, and Components Therefor |
| US20130049952A1 (en) * | 2011-08-30 | 2013-02-28 | Sst Wireless Inc. | System and method for loose nut detection |
| JP2014228324A (ja) * | 2013-05-20 | 2014-12-08 | 株式会社アミック | アンカーボルトとコンクリートとの固着状態を診断する方法 |
| CN104614775A (zh) * | 2015-02-25 | 2015-05-13 | 云南酷联科技有限公司 | 一种螺栓松动在线监测装置 |
| CN205135918U (zh) * | 2015-11-23 | 2016-04-06 | 北京科信源新能源科技有限公司 | 风电机组螺栓监测保护系统 |
| CN205142361U (zh) * | 2015-11-27 | 2016-04-06 | 新疆金风科技股份有限公司 | 螺栓状态检测设备 |
| EP3086095A1 (de) * | 2015-04-23 | 2016-10-26 | Wincor Nixdorf International GmbH | Sensoranordnung zum überwachen einer schraubverbindung |
| CN108548516A (zh) * | 2018-06-28 | 2018-09-18 | 国电联合动力技术有限公司 | 一种高强螺栓松动智能监测装置、方法及其发电机组 |
| CN208206017U (zh) * | 2018-01-31 | 2018-12-07 | 杨斌堂 | 螺钉、螺母及紧固件组合 |
| CN209483540U (zh) * | 2018-12-10 | 2019-10-11 | 国电联合动力技术有限公司 | 低风速风电机组固定螺栓紧固状态智能监测装置及其机组 |
-
2018
- 2018-12-10 CN CN201811506118.6A patent/CN109630366A/zh active Pending
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20090207008A1 (en) * | 2008-02-18 | 2009-08-20 | Tag Blue L.L.C. | Lug Stud and Lug Nut Monitoring System, Method, and Components Therefor |
| US20130049952A1 (en) * | 2011-08-30 | 2013-02-28 | Sst Wireless Inc. | System and method for loose nut detection |
| JP2014228324A (ja) * | 2013-05-20 | 2014-12-08 | 株式会社アミック | アンカーボルトとコンクリートとの固着状態を診断する方法 |
| CN104614775A (zh) * | 2015-02-25 | 2015-05-13 | 云南酷联科技有限公司 | 一种螺栓松动在线监测装置 |
| EP3086095A1 (de) * | 2015-04-23 | 2016-10-26 | Wincor Nixdorf International GmbH | Sensoranordnung zum überwachen einer schraubverbindung |
| CN205135918U (zh) * | 2015-11-23 | 2016-04-06 | 北京科信源新能源科技有限公司 | 风电机组螺栓监测保护系统 |
| CN205142361U (zh) * | 2015-11-27 | 2016-04-06 | 新疆金风科技股份有限公司 | 螺栓状态检测设备 |
| CN208206017U (zh) * | 2018-01-31 | 2018-12-07 | 杨斌堂 | 螺钉、螺母及紧固件组合 |
| CN108548516A (zh) * | 2018-06-28 | 2018-09-18 | 国电联合动力技术有限公司 | 一种高强螺栓松动智能监测装置、方法及其发电机组 |
| CN209483540U (zh) * | 2018-12-10 | 2019-10-11 | 国电联合动力技术有限公司 | 低风速风电机组固定螺栓紧固状态智能监测装置及其机组 |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113090472A (zh) * | 2019-12-23 | 2021-07-09 | 新疆金风科技股份有限公司 | 位移传感器、监测塔筒螺栓松动的方法及风力发电机组 |
| CN111873845A (zh) * | 2020-07-17 | 2020-11-03 | 浙江吉智新能源汽车科技有限公司 | 一种电池包锁紧状态监测系统、方法及装置 |
| CN111852791A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-10-30 | 国电龙源江永风力发电有限公司 | 一种风力发电机组法兰连接螺栓断裂定位预警方法 |
| CN111852791B (zh) * | 2020-07-30 | 2022-06-03 | 国电龙源江永风力发电有限公司 | 一种风力发电机组法兰连接螺栓断裂定位预警方法 |
| CN112922763A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-06-08 | 华电电力科学研究院有限公司 | 水轮发电机组顶盖螺栓失效监测与预警装置及其工作方法 |
| CN112922763B (zh) * | 2021-01-29 | 2023-03-10 | 华电电力科学研究院有限公司 | 水轮发电机组顶盖螺栓失效监测与预警装置及其工作方法 |
| CN113464381A (zh) * | 2021-08-11 | 2021-10-01 | 华能乌拉特中旗新能源发电有限公司 | 风电机组塔筒法兰内侧轴向位移与螺栓伸长量比例关系测定方法和系统 |
| CN113464381B (zh) * | 2021-08-11 | 2023-03-21 | 华能乌拉特中旗新能源发电有限公司 | 风电机组塔筒法兰内侧轴向位移与螺栓伸长量比例关系测定方法和系统 |
| CN116292132A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-06-23 | 国核信息科技有限公司 | 一种风力发电机组螺栓松动监测装置及方法 |
| CN116292132B (zh) * | 2022-12-27 | 2024-04-05 | 国核信息科技有限公司 | 一种风力发电机组螺栓松动监测装置及方法 |
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