CN111306011A - 监测风机叶片与变桨轴承螺栓连接件状态的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种监测风机叶片与变桨轴承螺栓连接件状态的方法及系统，所述方法包括：利用一个或多个位移传感器实时采集并确定第一监测区域内对应各螺栓连接件的距离信息；根据对应各螺栓连接件的距离信息，统计确定所述螺栓连接件的位置变化信息；根据所述螺栓连接件的位置变化信息确定所述螺栓连接件状态是否异常。利用本发明，可以实时在线监测风机叶片与变桨轴承连接部位的螺栓连接件状态，有效防止螺栓连接件状态异常引发的成本损失和叶片掉落风险。

Description

监测风机叶片与变桨轴承螺栓连接件状态的方法及系统

技术领域

本发明涉及监测技术领域，具体涉及一种监测风机叶片与变桨轴承螺栓连接件状态的方法及系统。

背景技术

叶片是捕风的关键部件，作为悬臂梁根部的叶根承担了很大的载荷，载荷部分通过螺栓传递，部分通过叶根与轴承的接触面传递，需要通过预紧力保障螺栓工作的安全。而预紧力的水平受到装配（如润滑）、定维及风机振动、载荷水平等多种因素的影响，在运行过程中可能发生预期之外的松弛和断裂。

为了追求更低的度电成本（所述度电成本是指电站综合投资价值在时间维度上的成本体现），叶片尺寸越来越大，随着轴承不断降本，相对刚度在降低，螺栓的设计安全裕度一再被挤压，使得螺栓寿命对装配、缺陷、外部环境越来越敏感，导致风电行业出现寿命早期阶段批次性螺栓断裂问题。然而螺栓断裂的更换占用停机时间长，更换成本高；而且如果未及时发现和更换断裂螺栓，还可能会导致叶片整体掉落的风险。

目前国内大部分风电场风机叶根螺栓的预紧状态和断裂检查，主要是采用人工目测、手持式液压扳手或拉伸器的方式，通过定期或不定期的人工巡检来实现。人工巡检的方式比较被动，无法及时识别螺栓是否松弛和断裂。因此如何及时发现风机连接部位螺栓状态异常显得尤为重要。

发明内容

本发明提供一种监测风机叶片与变桨轴承螺栓连接件状态的方法及系统，能够实时在线监测风力发电机与变桨轴承叶片连接部位的螺栓连接件状态，有效防止螺栓连接件状态异常引发的成本损失和叶片掉落风险。

为此，本发明提供如下技术方案：

一种监测风机叶片与变桨轴承螺栓连接件状态的方法，所述方法包括：

利用一个或多个位移传感器实时采集并确定第一监测区域内对应各螺栓连接件的距离信息；

根据对应各螺栓连接件的距离信息，统计确定所述螺栓连接件的位置变化信息；

根据所述螺栓连接件的位置变化信息确定所述螺栓连接件状态是否异常。

可选地，所述位移传感器设置在风机轮毂上正对变桨轴承节圆的位置。

可选地，所述螺栓连接件包括：螺栓、螺母；所述距离信息包括：变桨轴承端面与所述位移传感器之间的距离D1，螺母端面与所述位移传感器之间的距离D2，螺栓端面与所述位移传感器之间的距离D3、定位靶端面与所述位移传感器之间的距离D4；

所述确定对应各螺栓连接件的距离信息包括：

根据定位靶端面与所述位移传感器之间的距离D4、螺母端面与所述位移传感器之间的距离D2、螺栓端面与所述位移传感器之间的距离D3、变桨轴承端面与所述位移传感器之间的距离D1出现的先后顺序，确定对应各螺栓连接件的距离信息。

可选地，所述统计确定所述螺栓连接件的位置变化信息包括：

统计在不同时间点采集的对应所述螺栓的螺母端面与所述位移传感器之间的距离D2的初始值和后续采集值，以及在不同时间点采集的对应所述螺栓端面与所述位移传感器之间的距离D3的初始值和后续采集值；

根据统计信息计算对应所述螺母端面与所述传感器的距离变化量ΔD2、以及对应所述螺栓端面与传感器的距离变化量ΔD3。

可选地，所述方法还包括：

如果所述螺栓连接件状态异常，则根据所述螺栓连接件的位置变化信息确定所述螺栓异常状态的类别。

可选地，所述根据所述螺栓连接件的位置变化信息确定所述螺栓异常状态的类别包括：

根据所述螺母端面与所述传感器的距离变化量ΔD2计算螺栓松弛角度；

如果所述螺栓的松弛角度为正并且小于设定的角度阈值，则确定所述螺栓处于松弛状态；

如果所述螺栓端面与传感器的距离变化量ΔD3小于等于第一边界值，则确定所述螺栓处于断裂未掉落状态；

如果所述螺栓端面与传感器的距离变化量ΔD3大于等于第二边界值，则确定所述螺栓处于断裂掉落状态；所述第二边界值大于所述第一边界值。

可选地，所述第一监测区域为关键承载区域；所述方法还包括：

利用一个或多个接近开关实时采集第二监测区域内对应各螺栓连接件的状态变量，所述第二监测区域为非关键承载区域；

根据所述状态变量确定所述螺栓连接件是否处于掉落状态。

可选地，所述方法还包括：

如果所述螺栓连接件状态异常，则进行报警。

一种监测风机叶片与变桨轴承螺栓连接件状态的系统，所述系统包括：一个或多个位移传感器、以及与所述位移传感器连接的数据采集器、与所述数据采集器连接的数据处理器；

所述数据采集器，用于控制所述位移传感器实时采集并确定第一监测区域内对应各螺栓连接件的距离信息；

所述数据处理器包括：

统计单元，用于根据对应各螺栓连接件的距离信息，统计确定所述螺栓连接件的位置变化信息；

第一判断单元，用于根据所述螺栓连接件的位置变化信息确定所述螺栓连接件状态是否异常。

可选地，所述位移传感器设置在风机轮毂上正对变桨轴承节圆的位置。

可选地，所述螺栓连接件包括：螺栓、螺母；所述距离信息包括：变桨轴承端面与所述位移传感器之间的距离D1，螺母端面与所述位移传感器之间的距离D2，螺栓端面与所述位移传感器之间的距离D3、定位靶端面与所述位移传感器之间的距离D4；

所述数据采集器根据定位靶端面与所述位移传感器之间的距离D4、螺母端面与所述位移传感器之间的距离D2、螺栓端面与所述位移传感器之间的距离D3、变桨轴承端面与所述位移传感器之间的距离D1出现的先后顺序，确定对应各螺栓的距离信息。

可选地，所述统计单元，具体用于统计在不同时间点采集的对应所述螺栓的螺母端面与所述位移传感器之间的距离D2的初始值和后续采集值、以及在不同时间点采集的对应所述螺栓端面与所述位移传感器之间的距离D3的初始值和后续采集值，并根据统计信息计算对应所述螺栓的螺母与传感器的距离变化量ΔD2、以及对应所述螺栓端面与传感器的距离变化量ΔD3。

可选地，所述数据处理器还包括：

角度计算单元，用于根据所述螺母端面与所述传感器的距离变化量ΔD2计算螺栓松弛角度；

第二判断单元，用于在所述螺栓的松弛角度为正并且小于设定的角度阈值，则确定所述螺栓处于松弛状态；

第三判断单元，用于在所述螺栓端面与传感器的距离变化量ΔD3小于等于第一边界值时，确定所述螺栓处于断裂未掉落状态；在所述螺栓端面与传感器的距离变化量ΔD3大于等于第二边界值时，确定所述螺栓处于断裂掉落状态；所述第二边界值大于所述第一边界值。

可选地，所述数据处理器与所述数据采集器位于同一物理实体中。

可选地，所述数据采集器位于设置在风机机舱中的采集柜中，所述数据处理器位于云端服务器或站端服务器中，并且与所述数据采集器通过风场环网进行通信。

可选地，所述第一监测区域为关键承载区域；所述系统还包括：一个或多个接近开关；

数据采集器，还用于控制所述接近开关实时采集并确定第二监测区域内对应各螺栓连接件的状态变量，所述第二监测区域为非关键承载区域；

所述第一判断单元，还用于根据所述状态变量确定所述螺栓连接件是否处于掉落状态。

可选地，所述系统还包括：

报警模块，用于在所述螺栓连接件状态异常时，进行报警。

本发明实施例提供的监测风机叶片与变桨轴承螺栓连接件状态的方法及系统，利用一个或多个位移传感器实时采集并确定第一监测区域内对应各螺栓连接件的距离信息，根据各螺栓连接件的距离信息，统计确定所述螺栓连接件的位置变化信息，进而根据所述螺栓连接件的位置变化信息确定所述螺栓连接件状态是否异常。本发明方案能够实时在线监测风机叶片与变桨轴承连接部位的螺栓连接件状态，有效防止螺栓连接件状态异常引发的成本损失和叶片掉落风险。

进一步地，还可以根据螺栓连接件中螺栓的位置变化信息计算螺栓松弛角度，进而确定所述螺栓异常状态的类别，得到螺栓在运行过程中产生预紧力松弛的程度和断裂时的状态信息，通过这些信息能够为风机螺栓的定维提供不同优先级的输入，实现更精细化的定维管理。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例监测风机叶片与变桨轴承螺栓连接件状态的方法的一种流程图；

图2是本发明实施例中位移传感器的一种安装位置示意图；

图3是本发明实施例中位移传感器监测到的距离信息示意图；

图4是本发明实施例监测风机叶片与变桨轴承螺栓连接件状态的方法的另一种流程图；

图5是本发明实施例中螺栓异常状态示例；

图6是本发明实施例监测风机叶片与变桨轴承螺栓连接件状态的系统的一种结构框图；

图7是本发明实施例监测风机叶片与变桨轴承螺栓连接件状态的系统的另一种结构框图；

图8是本发明实施例中针对64颗叶根螺栓的机型监测时光电位移传感器和接近开关的安装示例；

图9是图8所示示例中变桨方向为顺时针时#1光电位移传感器的监测结果；

图10是图8所示示例中变桨方向为逆时针时#1光电位移传感器的监测结果。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例的方案，下面结合附图和实施方式对本发明实施例作进一步的详细说明。

本发明实施例提供一种监测风机叶片与变桨轴承螺栓连接件状态的方法及系统，利用一个或多个位移传感器实时采集并确定第一监测区域内对应各螺栓连接件的距离信息，根据对应各螺栓连接件的距离信息，统计确定所述螺栓连接件的位置变化信息，进而根据所述螺栓连接件的位置变化信息确定所述螺栓连接件状态是否异常。

如图1所示，是本发明实施例监测风机叶片与变桨轴承螺栓连接件状态的方法的一种流程图，包括以下步骤：

步骤101，利用一个或多个位移传感器实时采集并确定第一监测区域内对应各螺栓连接件的距离信息。

在本发明实施例中，所述螺栓连接件主要是指螺栓和螺母。所述位移传感器可以是光电位移传感器或者激光位移传感器，所述位移传感器精度的选择可根据螺栓预紧力松弛最低可接受程度而确定，对此本发明实施例不做限定。

所述第一监测区域可以是需要监测的螺栓连接件所在的风机叶片与变桨轴承连接部位的一定区域，而且位移传感器的数量可以根据监测区域的大小及监测区域内螺栓连接件的数量来确定。

比如，对于叶片与变桨轴承连接部位的螺栓，为了描述方便，后面将其称为叶根螺栓。一个位移传感器最多可监测的叶根螺栓数量为：X/Y，其中，X为最大变桨角度范围，通常为87°或85°，92°，Y为相邻两颗螺栓在节圆上的间隔角度=360/N，N为叶根螺栓数目。这样，可以确定位移传感器的最少数量。

相应地，对于上述叶根螺栓的监测，可将所述位移传感器安装在风机轮毂上正对变桨轴承节圆的位置，如图2所示，传感器通过支架20安装在风机轮毂上，并且正对变桨轴承节圆30。所述位移传感器可以以高于变桨频率的频率获得距离信息D，所述距离信息D是所述位移传感器监测到的经过其所监测区域的所有点与传感器自身之间的距离，传感器监测距离的精度可达万分之一。当螺栓预警力松弛时，螺栓长度会因为预紧力减低而产生一个较小的变化，同时螺母会产生转角，螺母因松弛每旋转一周就会往所述位移传感器方向旋出一个螺距，这就会导致用于固定螺栓的螺母与所述位移传感器相对位置的变化，这个变化将是一个较小的值，在不足一个螺距到N个螺距之间，这个变化可以间接通过所述位移传感器所监测距离的变化进行识别。

安装所述位移传感器所需的支架20可采用螺栓连接、磁吸、粘接等多种方式固定在风机轮毂上，所述支架20可选用L型结构，也可根据具体机型调整外形，对此本发明实施例不做限定。进一步地，可以在所述支架20上设置保护罩21，避免所述支架20被轮毂内油污和粉尘污染、撞击损伤。

进一步地，还可在所述位移传感器外设置保护罩，可以使所述位移传感器最大限度地避免断裂掉落出来的螺栓或风机其他脱落的金属部件的撞击损伤，也可在一定程度上避免变桨轴承的油脂对所述位移传感器信号收发口的污染。

风机运行时，会根据风速和风轮转速的情况执行变桨策略，变桨过程中叶根螺栓会跟随变桨轴承做旋转运动。叶根螺栓旋转时，会经过对应区域所安装的位移传感器；位移传感器可以以比变桨速率高很多的频率发送和回收光信号，通过收发光信号获取传感器与其所监测区域各点的距离信息。

在本发明实施例中，所述位移传感器所监测到的距离信息包括：变桨轴承端面与位移传感器之间的距离D1，螺母端面与位移传感器之间的距离D2，螺栓端面与位移传感器之间的距离D3、定位靶端面与位移传感器之间的距离D4，如图3所示。

根据D4、D2、D3、D1出现的先后顺序，可以确定每个螺栓的位置，从而可以确定采集的哪些数据是对应哪个螺栓的。

需要说明的是，为了避免风机运行过程中不同变桨方向对被监测螺栓定位的影响，还可在节圆上螺栓之间的轴承上粘贴一个非金属的定位靶，所述定位靶可以设置在位移传感器的任一一侧，而且可以设置一个或多个，其作用是为了测量D4，以帮助定位各螺栓的位置。另外，为了避免不同螺栓安装误差带来的影响，可以在位移传感器首次安装或定维后进行初始距离标定，作为后续在线监测的初始值。

步骤102，根据各螺栓连接件的距离信息，统计确定所述螺栓连接件的位置变化信息。

具体地，可以统计所有螺栓各自在不同时间采集到的螺母端面与位移传感器之间的距离D2的初始值和后续采集值、以及在不同时间点采集的对应所述螺栓端面与所述位移传感器之间的距离D3的初始值和后续采集值。

对于位移传感器所采集的距离信息，螺母端面与传感器的距离变化量ΔD2=D2ca-D2n，其中，D2ca为所述位移传感器安装后采集到的螺母端面与位移传感器之间的初始距离值，D2n为第n次采集到的螺母与传感器的距离值。

同理，螺栓端面与传感器的距离变化量ΔD3的计算与上述类似。

需要说明的是，在实际应用中，为了避免噪声对采集数据准确性的影响，还可以先对采集到的数据即所述距离信息进行降噪处理，然后再进行相关统计计算。

步骤103，根据所述螺栓连接件的位置变化信息确定所述螺栓连接件状态是否异常。

具体地，可以分别根据上述螺母端面与传感器的距离变化量ΔD2、以及螺栓端面与传感器的距离变化量ΔD3来确定螺栓连接件状态是否异常。

比如，如果所述螺母端面与传感器的距离变化量ΔD2大于设定的距离阈值，则表明螺栓已松动，确定所述螺栓状态异常。

再比如，如果所述螺栓端面与传感器的距离变化量ΔD3小于等于第一边界值或者大于等于第二边界值，则表明螺栓已断裂，确定所述螺栓状态异常。

进一步地，在本发明方法另一实施例中，还可在确定所述螺栓连接件状态异常时进行报警，报警的方式可以是：向云端服务器或本地监测终端等发送相应的报警信息，或者向预先绑定的用户终端发送相应的报警信息等，所述报警信息中可以包含异常状态的螺栓位置编号，以使运维人员及时了解被监测螺栓的当前状态，做好运维，避免螺栓断裂或脱落带来的风险。

当螺栓发生断裂但未从轴承中掉落出来时，螺栓断裂的状态是松弛状态的一个特殊情况，即预紧力完全松弛，位移传感器监测到对应位置D2的距离会明显变小；当螺栓发生断裂且从轴承中掉落到轮毂中时，位移传感器所监测到对应位置D2的距离会明显变大，且为一个突变。为此，在本发明方法另一实施例中，还可对螺栓的异常状态做进一步的区分，进行更精细化的监测处理。

如图4所示，是本发明实施例监测风机叶片与变桨轴承螺栓连接件状态的方法的另一种流程图，包括以下步骤：

步骤401，利用一个或多个位移传感器实时采集并确定第一监测区域内对应各螺栓的距离信息。

步骤402，根据各螺栓的距离信息，统计确定所述螺栓的位置变化信息。

步骤403，根据所述螺栓的位置变化信息确定所述螺栓状态是否异常。如果是，则执行步骤404；否则，返回步骤402。

上述步骤401至步骤403与前面图1中的步骤101至步骤103相同，在此不再详细描述。

步骤404，根据所述螺栓连接件的位置变化信息确定所述螺栓异常状态的类别。

具体有以下几种情况：

（1）根据所述螺母端面与所述传感器的距离变化量ΔD2计算螺栓松弛角度：

螺栓松弛角度=ΔD2/t*360°，其中t为所述螺栓的螺距。

如果所述螺栓的松弛角度为正并且小于设定的角度阈值，则确定所述螺栓处于松弛状态。

（2）如果所述螺栓端面与传感器的距离变化量ΔD3小于等于第一边界值，则确定所述螺栓处于断裂未掉落状态；

（3）如果所述螺栓端面与传感器的距离变化量ΔD3大于等于第二边界值，则确定所述螺栓处于断裂掉落状态；所述第二边界值大于所述第一边界值。

不同类别下的螺栓异常状态示例如图5所示。

相应地，在进行螺栓连接件状态异常报警时，还可以上报螺栓异常状态的类别。

本发明实施例提供的监测风机叶片与变桨轴承螺栓连接件状态的方法，利用一个或多个位移传感器实时采集并确定第一监测区域内对应各螺栓连接件的距离信息，根据各螺栓连接件的距离信息，统计确定所述螺栓连接件的位置变化信息，进而根据所述螺栓连接件的位置变化信息确定所述螺栓连接件状态是否异常。本发明方案能够实时在线监测风机叶片与变桨轴承螺栓连接件状态，有效防止螺栓连接件状态异常引发的成本损失和叶片掉落风险。

进一步地，针对风机叶片与变桨轴承连接部位螺栓状态的监测，还可以根据螺栓的位置变化信息确定螺栓异常状态的类别，得到螺栓在运行过程中产生预紧力松弛的程度和断裂时的状态信息，通过这些信息能够为风机螺栓的定维提供不同优先级的输入，实现更精细化的定维管理。

利用本发明方案，可以实现对叶片连接部位各区域内螺栓连接件进行状态监测，尤其是对于一些关键承载区域内螺栓连接件的监测。

在实际应用中，考虑到成本问题，还可以进一步利用接近开关，比如使用接近开关代替位移传感器实现对一些非关键承载区域内螺栓连接件的监测，但关键或危险区域内的螺栓连接件监测应选择采用位移传感器。

接近开关与被监测螺栓连接件的相对位置关系与位移传感器的安装类似。接近开关可监测到目标距离内被监测物体的有无，即它读取的是一个I/O量，采用H表示，根据这个I/O量，可以判断螺栓是否发生了断裂并从轴承中掉落到轮毂内。

具体地，根据接近开光与位移传感器采集数据时间的同步性，可确定各H值与被监测螺栓连接件的关系，即哪个H值对应的是哪个螺栓连接件。统计各螺栓连接件的H值，并判定H值为“1”或“0”；当H值为“1”时，表明螺栓未发生断裂或断裂但未掉落；当H值为“0”时，表明螺栓发生断裂且掉落。

同样，在通过接近开关监测螺栓异常（即螺栓断裂且掉落）时，还可以进行报警。

相应地，本发明实施例还提供一种监测风机叶片与变桨轴承螺栓连接件状态的系统，如图6所示，是该系统的一种结构框图。

在该实施例中，所述系统包括：一个或多个位移传感器61、以及与所述位移传感器61连接的数据采集器60、与所述数据采集器60连接的数据处理器62。所述数据处理器62包括：统计单元621和第一判断单元622。

其中，所述数据采集器60用于控制所述位移传感器61实时采集并确定第一监测区域内对应各螺栓连接件的距离信息；

所述统计单元621用于根据对应各螺栓连接件的距离信息，统计确定所述螺栓连接件的位置变化信息；

所述第一判断单元622用于根据所述螺栓连接件的位置变化信息确定所述螺栓连接件状态是否异常。

所述位移传感器61可以是光电位移传感器或者激光位移传感器，其精度的选择可根据螺栓连接件预紧力松弛最低可接受程度而确定，对此本发明实施例不做限定。

所述第一监测区域可以是需要监测的螺栓连接件所在的风机叶片连接部位的一定区域，而且位移传感器61的数量可以根据监测区域的大小及监测区域内螺栓连接件的数量来确定。

所述位移传感器61的安装位置可以根据需要监测区域的位置来确定，比如，对于叶根螺栓的监测，可将所述位移传感器61安装在风机轮毂上正对变桨轴承节圆的位置。所述位移传感器61可以借助于支架来安装，另外，还可以在所述位移传感器外设置保护罩。

在本发明实施例中，所述螺栓连接件主要包括：螺栓、螺母。相应地，所述位移传感器所监测到的距离信息包括：变桨轴承端面与位移传感器之间的距离D1，螺母端面与位移传感器之间的距离D2，螺栓端面与位移传感器之间的距离D3、定位靶端面与位移传感器之间的距离D4。相应地，所述数据采集器60可以根据D4、D2、D3、D1出现的先后顺序，确定每个螺栓的位置，进而可以确定采集的哪些数据是对应哪个螺栓的。

需要说明的是，为了避免风机运行过程中不同变桨方向对被监测螺栓定位的影响，还可在变桨轴承节圆上螺栓之间的轴承上粘贴一个非金属的定位靶，所述定位靶可以设置在位移传感器的任一一侧，而且可以设置一个或多个。另外，为了避免不同螺栓安装误差带来的影响，可以在位移传感器首次安装或定维后进行初始距离标定，作为后续在线监测的初始值。

上述统计单元621具体可以统计在不同时间点采集的对应所述螺栓的螺母端面与所述位移传感器之间的距离D2的初始值和后续采集值、以及在不同时间点采集的对应所述螺栓端面与所述位移传感器之间的距离D3的初始值和后续采集值，根据统计信息计算对应所述螺栓的螺母与传感器的距离变化量ΔD2、以及对应所述螺栓端面与传感器的距离变化量ΔD3。

相应地，所述第一判断单元622可以分别根据上述螺母端面与传感器的距离变化量ΔD2、以及螺栓端面与传感器的距离变化量ΔD3来确定螺栓连接件状态是否异常，比如：在所述螺母端面与传感器的距离变化量ΔD2大于设定的距离阈值时，确定所述螺栓状态异常；在所述螺栓端面与传感器的距离变化量ΔD3小于等于第一边界值或者大于等于第二边界值时，确定所述螺栓状态异常。

如图7所示，是本发明监测风机叶片与变桨轴承螺栓连接件状态的系统的另一种结构框图。

与图6所示实施例的区别在于，在该实施例中，所述数据处理器62还包括以下各单元：角度计算单元623、第二判断单元624、第三判断单元625。其中：

所述角度计算单元623，用于在所述第一判断单元622确定所述螺栓状态异常时，根据所述螺母端面与所述传感器的距离变化量ΔD2计算螺栓松弛角度；

所述第二判断单元624，用于在所述螺栓的松弛角度为正并且小于设定的角度阈值时，确定所述螺栓处于松弛状态；

所述第三判断单元625，用于在所述螺栓端面与传感器的距离变化量ΔD3小于等于第一边界值时，确定所述螺栓处于断裂未掉落状态；在所述螺栓端面与传感器的距离变化量ΔD3大于等于第二边界值时，确定所述螺栓处于断裂掉落状态；所述第二边界值大于所述第一边界值。

进一步地，在上述本发明系统各实施例中，还可设置有报警模块（未图示），用于在所述螺栓连接件状态异常时，进行报警，比如向云端服务器或本地监测终端等发送相应的报警信息，或者向预先绑定的用户终端发送相应的报警信息等，所述报警信息中可以包含异常状态的螺栓位置编号，还可进一步包括螺栓连接件异常状态的类别，以使运维人员及时了解被监测螺栓的当前状态，做好运维，避免螺栓断裂或脱落带来的风险。

需要说明的是，所述报警模块具体可以设置在数据处理器62中，也可以独立于数据处理器62，对此本发明实施例不做限定。

利用本发明方案，可以实现对风机叶片与变桨轴承连接部位各区域内螺栓连接件状态的在线监测，尤其是对于一些关键承载区域内螺栓的监测。在实际应用中，考虑到成本问题，还可以利用一个或多个接近开关代替部分位移传感器，比如，对于一些非关键承载区域的螺栓连接件的监测，可以由所述接近开关来实现，所述接近开关的安装方式及位置可以根据实际需要来确定，本发明实施例不做限定。

相应地，接近开关可监测到目标距离内被监测物体的有无，即它读取的是一个I/O量。相应地，所述数据采集器60还用于控制所述接近开关实时采集并确定第二监测区域内对应各螺栓连接件的状态变量；所述第一判断单元622还用于根据所述状态变量确定所述螺栓连接件是否处于掉落状态。

本发明实施例提供的监测风机叶片与变桨轴承螺栓连接件状态的系统，利用一个或多个位移传感器实时采集并确定第一监测区域内对应各螺栓连接件的距离信息，根据对应各螺栓连接件的距离信息，统计确定所述螺栓连接件的位置变化信息，进而根据所述螺栓连接件的位置变化信息确定所述螺栓连接件状态是否异常。本发明方案能够实时在线监测风机叶片与变桨轴承连接部位的螺栓连接件状态，有效防止螺栓连接件状态异常引发的成本损失和叶片掉落风险。进一步地，还可以根据螺栓的位置变化信息计算螺栓松弛角度，进而确定所述螺栓异常状态的类别，得到螺栓在运行过程中产生预紧力松弛的程度和断裂时的状态信息，通过这些信息能够为风机螺栓连接件的定维提供不同优先级的输入，实现更精细化的定维管理。

需要说明的是，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的模块和单元可以是或者也可以不是物理上分开的，即可以位于一个网络单元上，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。另外，所述数据处理器中的各单元的功能可以由相应的软件或硬件来实现，对此本发明实施例不做限定。所述报警模块可以设置在所述数据处理器中，也可以作为独立的物理实体设置在云端服务器和/或站端服务器中，而且，本发明对报警的方式不做限定。

比如，在一种具体应用中，可以将所述数据处理器62与所述数据采集器60设置在同一物理实体中。在另一种具体应用中，可以将所述数据采集器60设置在风机机舱中的采集柜中，将所述数据处理器设置在站端服务器或云端服务器中，并且与所述数据采集器60通过风场环网进行通信。另外，为了决机舱与轮毂通讯问题，还可以在所述数据采集器60中设置无线收发模块，以便将轮毂内的监测数据上传至机舱通讯系统并最终传输给站端服务器；将站端服务器的配置/升级数据通过机舱通讯系统最终传递给所述数据采集器60。

与单一的脉冲信号采集方式不同，本发明方案采用一个或多个位移传感器，采集信号本身不易受到电磁干扰，而且非接触的信号采集方式便于运维，且不易受到雷电流的影响，具有更好的环境适应性。利用本发明方案，不依赖风机主控单元提供的运行数据，可对损伤螺栓进行准确定位，不仅能够及时监测到螺栓断裂，而且也能对风机叶根关键部位螺栓的松弛程度进行监测，从而实现更精细化的定维管理。

下面以对叶根螺栓为例，说明利用本发明实施例的系统对螺栓状态的监测过程。

监测系统应用于某具有64颗叶根螺栓的机型。根据该机型的设计文件确定其螺栓最低寿命区域位于前、后缘第8号螺栓（对应#1光电位移传感器）和40号螺栓（#2光电位移传感器）所处的区域。选择测量精度为0.01mm的光电位移传感器。通过L型支架，将其安装在第8号、40号螺栓对应的轮毂位置，安装方式采用螺栓连接。如图8所示，#1光电传感器主要用于监测位于叶片前缘关键区域的55-64号螺栓和1-8号螺栓；而#2光电传感器主要用于监测位于叶片后缘关键区域的25-40号螺栓。

在第24号螺栓（对应#1接近开关）和第56号螺栓（对应#2接近开关）对应的轮毂位置采用同样的安装支架和安装方式分别安装一个接近开关。#1接近开关主要用于监测迎风面非危险区域的9-24号螺栓；而#2接近开关主要用于监测背风面非危险区域的41-56号螺栓。

分别在第24号（#3定位靶）、56号（#4定位靶）、8（#1定位靶）和40号（#2定位靶）螺栓左侧安装定位靶。

当#1光电传感器先获取#1定位靶的值时，可知变桨方向为顺时针，从而可以确定对应数据的螺栓编号；反之则为逆时针变桨。

叶片顺时针变桨时，当8号螺栓发生松弛时，螺母与#1光电位移传感器的距离略有下降，当7号螺栓发生断裂但并未从变桨轴承中掉落出来时，螺母和螺栓端头与#1光电位移传感器的距离会比松弛情况下降得更多，而当5号螺栓发生断裂并掉落时，螺母和螺栓端头与#1光电位移传感器的距离会明显增大。如图9所示。逆时针变桨时，上述过程如图10所示。

需要说明的是，对于上述本发明系统各实施例而言，由于各模块、单元的功能实现与相应的方法中类似，因此对所述装置各实施例描述得比较简单，相关之处可参见方法实施例的相应部分说明。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

本领域普通技术人员可以理解实现上述方法实施方式中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，这里所称的存储介质，如：ROM/RAM、磁碟、光盘等。

相应地，本发明实施例还提供一种用于上述本发明方法的装置，该装置是一种电子设备，比如，可以是移动终端、计算机、平板设备、个人数字助理等。所述电子设备可以包括一个或多个处理器、存储器；其中，所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，以实现前面各实施例所述的方法。

以上对本发明实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体实施方式对本发明进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及装置，其仅仅是本发明一部分的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (15)

1.一种监测风机叶片与变桨轴承螺栓连接件状态的方法，其特征在于，所述方法包括：

利用一个或多个位移传感器实时采集并确定第一监测区域内对应各螺栓连接件的距离信息；

根据对应各螺栓连接件的距离信息，统计确定所述螺栓连接件的位置变化信息；

根据所述螺栓连接件的位置变化信息确定所述螺栓连接件状态是否异常。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述位移传感器设置在风机轮毂上正对变桨轴承节圆的位置。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述螺栓连接件包括：螺栓、螺母；所述距离信息包括：变桨轴承端面与所述位移传感器之间的距离D1，螺母端面与所述位移传感器之间的距离D2，螺栓端面与所述位移传感器之间的距离D3、定位靶端面与所述位移传感器之间的距离D4；

所述确定对应各螺栓连接件的距离信息包括：

根据定位靶端面与所述位移传感器之间的距离D4、螺母端面与所述位移传感器之间的距离D2、螺栓端面与所述位移传感器之间的距离D3、变桨轴承端面与所述位移传感器之间的距离D1出现的先后顺序，确定对应各螺栓连接件的距离信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述统计确定所述螺栓连接件的位置变化信息包括：

统计在不同时间点采集的对应所述螺栓的螺母端面与所述位移传感器之间的距离D2的初始值和后续采集值，以及在不同时间点采集的对应所述螺栓端面与所述位移传感器之间的距离D3的初始值和后续采集值；

根据统计信息计算对应所述螺母端面与所述传感器的距离变化量ΔD2、以及对应所述螺栓端面与传感器的距离变化量ΔD3。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

如果所述螺栓连接件状态异常，则根据所述螺栓连接件的位置变化信息确定所述螺栓异常状态的类别。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述螺栓连接件的位置变化信息确定所述螺栓异常状态的类别包括：

根据所述螺母端面与所述传感器的距离变化量ΔD2计算螺栓松弛角度；

如果所述螺栓的松弛角度为正并且小于设定的角度阈值，则确定所述螺栓处于松弛状态；

如果所述螺栓端面与传感器的距离变化量ΔD3小于等于第一边界值，则确定所述螺栓处于断裂未掉落状态；

如果所述螺栓端面与传感器的距离变化量ΔD3大于等于第二边界值，则确定所述螺栓处于断裂掉落状态；所述第二边界值大于所述第一边界值。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述第一监测区域为关键承载区域；所述方法还包括：

利用一个或多个接近开关实时采集第二监测区域内对应各螺栓连接件的状态变量，所述第二监测区域为非关键承载区域；

根据所述状态变量确定所述螺栓连接件是否处于掉落状态。

8.一种监测风机叶片与变桨轴承螺栓连接件状态的系统，其特征在于，所述系统包括：一个或多个位移传感器、以及与所述位移传感器连接的数据采集器、与所述数据采集器连接的数据处理器；

所述数据采集器，用于控制所述位移传感器实时采集并确定第一监测区域内对应各螺栓连接件的距离信息；

所述数据处理器包括：

统计单元，用于根据对应各螺栓连接件的距离信息，统计确定所述螺栓连接件的位置变化信息；

第一判断单元，用于根据所述螺栓连接件的位置变化信息确定所述螺栓连接件状态是否异常。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述位移传感器设置在风机轮毂上正对变桨轴承节圆的位置。

10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述螺栓连接件包括：螺栓、螺母；所述距离信息包括：变桨轴承端面与所述位移传感器之间的距离D1，螺母端面与所述位移传感器之间的距离D2，螺栓端面与所述位移传感器之间的距离D3、定位靶端面与所述位移传感器之间的距离D4；

所述数据采集器根据定位靶端面与所述位移传感器之间的距离D4、螺母端面与所述位移传感器之间的距离D2、螺栓端面与所述位移传感器之间的距离D3、变桨轴承端面与所述位移传感器之间的距离D1出现的先后顺序，确定对应各螺栓的距离信息。

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，

所述统计单元，具体用于统计在不同时间点采集的对应所述螺栓的螺母端面与所述位移传感器之间的距离D2的初始值和后续采集值、以及在不同时间点采集的对应所述螺栓端面与所述位移传感器之间的距离D3的初始值和后续采集值，并根据统计信息计算对应所述螺栓的螺母与传感器的距离变化量ΔD2、以及对应所述螺栓端面与传感器的距离变化量ΔD3。

12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述数据处理器还包括：

角度计算单元，用于根据所述螺母端面与所述传感器的距离变化量ΔD2计算螺栓松弛角度；

第二判断单元，用于在所述螺栓的松弛角度为正并且小于设定的角度阈值，则确定所述螺栓处于松弛状态；

第三判断单元，用于在所述螺栓端面与传感器的距离变化量ΔD3小于等于第一边界值时，确定所述螺栓处于断裂未掉落状态；在所述螺栓端面与传感器的距离变化量ΔD3大于等于第二边界值时，确定所述螺栓处于断裂掉落状态；所述第二边界值大于所述第一边界值。

13.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述数据处理器与所述数据采集器位于同一物理实体中。

14.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述数据采集器位于设置在风机机舱中的采集柜中，所述数据处理器位于云端服务器或站端服务器中，并且与所述数据采集器通过风场环网进行通信。

15.根据权利要求9至14任一项所述的系统，其特征在于，所述第一监测区域为关键承载区域；所述系统还包括：一个或多个接近开关；

数据采集器，还用于控制所述接近开关实时采集并确定第二监测区域内对应各螺栓连接件的状态变量，所述第二监测区域为非关键承载区域；

所述第一判断单元，还用于根据所述状态变量确定所述螺栓连接件是否处于掉落状态。

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