CN111594392A - 一种风力发电塔筒螺栓在线监测方法 - Google Patents

一种风力发电塔筒螺栓在线监测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种风力发电机组塔筒螺栓在线监测方法，依靠倾角传感数据，基于计算统计塔筒疲劳度与马氏距离原理算法。在该方法中，利用倾角传感器采集塔倾角数据和风向数据，计算统计塔筒螺栓疲劳度，再利用倾角数据构建迭代马氏距离，以测量异常值的统计偏差，将高于阈值的奇异点找出潜在故障点，结合螺栓疲劳度，找出易疲劳螺栓，给予预警和检修意见。利用所提出的方法，可以在没有先验信息和领域知识的情况下实现风电塔筒的螺栓的健康监测。

Description

一种风力发电塔筒螺栓在线监测方法
技术领域
本发明属于风力发电设备电子通讯领域，涉及一种风力发电塔筒螺栓在线监测方法，可以实现塔筒的螺栓实现监测，并对监测数据及分析结果实时展示。
背景技术
风力发电是主要的新能源发电利用形式，当前已经在全世界广泛应用。
国内风电机组设备设计服役寿命通常为20年，质保期为5年。越来越多的风电设备进入中后期服役生命周期，风电机组故障率、事故率呈逐年增长的态势。本发明应用于风电塔筒螺栓监测。风电塔筒高度在50-120米，塔筒承受推力、弯矩、扭矩等荷载，同时受复杂恶劣气候环境等因素影响，会发生晃动和倾斜形变，对塔筒地基连接螺栓产生持续多方向的剪切力，尤其是在大风服役工况下，塔筒晃动幅度较大，对塔筒地基连接螺栓产生较大拉伸力，加速螺栓疲劳形变。
此外，连接螺栓在服役周期内工人要进行定期巡检，螺栓每年要承受两次力矩扳手的拉伸，根据20年服役寿命计算，螺栓则至少承受40次力矩扳手拉伸，这已经逼近其设计寿命。连接螺栓是塔筒连接的核心部件，螺栓故障是极其严重的安全隐患，可能会导致倒塔的灾难性后果。目前，螺栓在线监测方法缺乏，这个安全需求没有得到满足。
发明内容
为了满足对风电塔筒螺栓的在线监测，本发明提供一种依靠倾角传感数据，基于计算统计塔筒疲劳度与马氏距离原理算法的在线监测方法。在该方法中，利用倾角传感器采集塔倾角数据和风向数据，计算统计塔筒螺栓疲劳度，再利用倾角数据构建迭代马氏距离，以测量异常值的统计偏差，将高于阈值的奇异点找出潜在故障点，结合螺栓疲劳度，找出易疲劳螺栓，给予预警和检修意见。利用所提出的方法，可以在没有先验信息和领域知识的情况下实现风电塔筒的螺栓的健康监测。
本发明解决上述问题所采用的技术方案是：一种风力发电塔筒螺栓在线监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
第1步，利用风机塔筒顶部平台内部布置的传感器，获取双轴倾角(X轴，Y轴)动态数据，得到风机塔筒顶部倾角信号a＝{ax,ay}；
第2步，实时比较两轴数据，选取晃动幅度大的一组数据重新命名为C(t)；
Figure BDA0002433867060000021
Figure BDA0002433867060000022
其中，α＝αx,αy；
第3步，对C(t)计取绝对值，沿时间轴积分得到塔筒的晃动与倾斜，记为T(t)；
Figure BDA0002433867060000023
第4步，结合风向数据和螺栓的位置，将T(t)按权重赋予对应螺栓；每个螺栓的获得T(t)作为各自的疲劳度指标P(t)，按照P(t)的大小排序各个螺栓疲劳度；
第5步，按如下方法构建马氏距离，首先，计算构建残余奇异值分解模型，并将监测信号分别输入到该模型中，输出对应不同残余系数k的残余信号，记为sk,k＝1,2,...,m；
Figure BDA0002433867060000024
其中Ada(·)表示逆对角线平均重构法，σ为RSVD分解得到的奇异值，u和v是RSVD分解得到的酉矩阵；
计算每个残余信号的基尼指数，根据最大基尼指数选取最优残余系数
Figure BDA0002433867060000025
Figure BDA0002433867060000026
其中，
Figure BDA0002433867060000027
为基尼指数；
根据公式计算最优残余信号
Figure BDA0002433867060000028
均值μ和协方差S，并计算信号内每个样本的马氏距离Dm；
Figure BDA0002433867060000029
Figure BDA00024338670600000210
Figure BDA0002433867060000031
去除信号中Dm＞3的样本，利用剩余的样本更新均值和协方差，不断迭代，直到剩余样本的马氏距离收敛；利用塔筒健康态分布参数测量异常值的统计偏差，找到异常值；
第6步，根据找到的异常值，结合螺栓的疲劳度排序，发出报警信息和指导检修意见。
本发明与现有技术相比，具有以下优点和效果：
a)本发明所提出的风力发电塔筒螺栓在线监测方法以数据信息为驱动，结合风况数据，获取塔筒螺栓疲劳信息，引入马氏距离统计偏差的度量方法，增强塔筒早期故障引起的数据异常，并采用基尼指数进行优化，从而构建自适应的异常值检测工具。
b)本发明提出的风力发电塔筒螺栓在线监测方法为风电塔筒螺栓疲劳度提供定量指标，为塔筒螺栓维护提供重要指导意见。
附图说明
图1是本发明实施例中风电塔筒传感器布置结构示意图。
图2是本发明实施例中风电螺栓结构示意图。
图3是本发明实施例中样本螺栓疲劳度拓扑图。
图4是本发明实施例中样本马氏距离图。
图中：风电机舱1、传感器2、风机塔筒3、塔基地平面4。
具体实施方式
下面结合附图并通过实施例对本发明作进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。
实施例。
本发明基于风电机组信息通讯系统，该系统由风电机组机舱控制柜、塔顶光纤转换器、光纤、传感器2、塔基控制柜、塔基光纤转换器、风机环网、数据库和远程应用系统等组成。其中传感器2为高精度倾角传感器，为保障传感器2采集的数据准确，将传感器2安装在传感器采集器中，通过螺栓固定方式将传感器2安装在风电机舱1下部的风机塔筒3顶端(图1)。传感器2采集的数据经过机舱控制柜中预留的光纤接口，利用风机环网，传输至数据库，并对数据进行存储，并通过信息化手段，建立远程应用系统，对数据进行处理并实时展示。
本实施例中，一种风力发电塔筒螺栓在线监测方法，包括以下步骤：
第1步，利用风机塔筒3顶部平台内部布置的传感器2，获取双轴倾角(X轴，Y轴)动态数据，得到风机塔筒3顶部倾角信号a＝{ax,ay}；
第2步，实时比较两轴数据，选取晃动幅度大的一组数据重新命名为C(t)；
Figure BDA0002433867060000041
Figure BDA0002433867060000042
其中，α＝αx,αy；
第3步，对C(t)计取绝对值，沿时间轴积分得到塔筒的晃动与倾斜，记为T(t)；
Figure BDA0002433867060000043
第4步，结合风向数据和螺栓的位置，将T(t)按权重赋予对应螺栓；每个螺栓的获得T(t)作为各自的疲劳度指标P(t)(图2、图3)，按照P(t)的大小排序各个螺栓疲劳度(表1)；
表1：样本螺栓疲劳排序表
Figure BDA0002433867060000044
第5步，按如下方法构建马氏距离，首先，计算构建残余奇异值分解模型，并将监测信号分别输入到该模型中，输出对应不同残余系数k的残余信号，记为sk,k＝1,2,...,m；
Figure BDA0002433867060000051
其中Ada(·)表示逆对角线平均重构法，σ为RSVD分解得到的奇异值，u和v是RSVD分解得到的酉矩阵；
计算每个残余信号的基尼指数，根据最大基尼指数选取最优残余系数
Figure BDA0002433867060000052
Figure BDA0002433867060000053
其中，
Figure BDA0002433867060000054
为基尼指数；
根据公式计算最优残余信号
Figure BDA0002433867060000055
均值μ和协方差S，并计算信号内每个样本的马氏距离Dm；
Figure BDA0002433867060000056
Figure BDA0002433867060000057
Figure BDA0002433867060000058
去除信号中Dm＞3的样本，利用剩余的样本更新均值和协方差，不断迭代，直到剩余样本的马氏距离收敛；利用塔筒健康态分布参数测量异常值的统计偏差，找到异常值；
第6步，根据找到的异常值，结合螺栓的疲劳度排序，发出报警信息和指导检修意见。
本发明提出的风力发电机组塔筒螺栓在线监测方法可以自适应的对塔筒健康状态进行分析，为保障风电机组安全可靠运行提供了基础。
虽然本发明已以实施例公开如上，但其并非用以限定本发明的保护范围，任何熟悉该项技术的技术人员，在不脱离本发明的构思和范围内所作的更动与润饰，均应属于本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种风力发电塔筒螺栓在线监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
第1步，利用风机塔筒(3)顶部平台内部布置的传感器(2)，获取双轴倾角(X轴，Y轴)动态数据，得到风机塔筒(3)顶部倾角信号a＝{ax,ay}；
第2步，实时比较两轴数据，选取晃动幅度大的一组数据重新命名为C(t)；
Figure FDA0002433867050000011
Figure FDA0002433867050000012
其中，α＝αx,αy；
第3步，对C(t)计取绝对值，沿时间轴积分得到塔筒的晃动与倾斜，记为T(t)；
Figure FDA0002433867050000013
第4步，结合风向数据和螺栓的位置，将T(t)按权重赋予对应螺栓；每个螺栓的获得T(t)作为各自的疲劳度指标P(t)，按照P(t)的大小排序各个螺栓疲劳度；
第5步，按如下方法构建马氏距离，首先，计算构建残余奇异值分解模型，并将监测信号分别输入到该模型中，输出对应不同残余系数k的残余信号，记为sk,k＝1,2,...,m；
Figure FDA0002433867050000014
其中Ada(·)表示逆对角线平均重构法，σ为RSVD分解得到的奇异值，u和v是RSVD分解得到的酉矩阵；
计算每个残余信号的基尼指数，根据最大基尼指数选取最优残余系数
Figure FDA0002433867050000015
Figure FDA0002433867050000016
其中，
Figure FDA0002433867050000017
x＝[x1,x2,…,xn]T为基尼指数；
根据公式计算最优残余信号
Figure FDA0002433867050000021
均值μ和协方差S，并计算信号内每个样本的马氏距离Dm；
Figure FDA0002433867050000022
Figure FDA0002433867050000023
Figure FDA0002433867050000024
去除信号中Dm＞3的样本，利用剩余的样本更新均值和协方差，不断迭代，直到剩余样本的马氏距离收敛；利用塔筒健康态分布参数测量异常值的统计偏差，找到异常值；
第6步，根据找到的异常值，结合螺栓的疲劳度排序，发出报警信息和指导检修意见。
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