CN112284517A - 风机支撑杆裂纹监测的方法及其装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种风机支撑杆裂纹监测的方法包括预设裂纹与振动信号的判断机制；获取支撑杆上多个区域设置的振动采集器件采集的振动信号，其中所述区域以支撑杆高度划分；将获取的振动信号通过所述判断机制进行处理，判断支撑杆上的裂纹情况；本发明方法及其装置通过分配振动采集器件对支撑杆上不同高度区域的振动信号，自动基于判断机制进行裂纹分析，能够得出裂纹情况的判断结果，为后续的维护工作做出指导和预警。

Description

风机支撑杆裂纹监测的方法及其装置
技术领域
本发明涉及风电设备技术领域，尤其涉及一种风机支撑杆裂纹监测的方法及其装置。
背景技术
风力发电机塔架，也即风力发电机支撑杆，是支撑机舱和风轮的部件，它将风轮支撑到能较好的捕捉风能的高度，是风力发电装置的主要受力部件之一，占整个风机装置造价的百分之十左右，成本很高。
风机支撑杆在风机运行过程中，既要承受在各种风况下风轮传递给支撑杆的力和力矩，又要承受在各种风况下风荷载对支撑杆的作用力和力矩，同时还要承受风轮、桨毂、短舱等部件的重力和力矩，另外，要使风机转向或停止运行，支撑杆还有承受机械刹车系统传递过来的刹车力矩。因此在各种力载荷的叠加作用下，风机支撑杆容易出现裂纹，而如果裂纹没有及时得到修补，支撑杆自身结构遭到破坏的前提下，裂纹极易因为各种力的叠加作用加速扩展至支撑杆断裂，继而还会损伤风机叶片等其他部件，造成巨大的经济损失。
并且，风力发电机通常安装在风能丰富且人烟稀少地方，如高山，草原、戈壁、沿海或海上等，自然条件较恶劣，实际无法做到日常频繁的巡查，因此风机支撑杆发生裂纹也无法及时获知，无法在支撑杆产生严重损坏、甚至断裂前得到预警，造成不可挽回的经济损失。
有鉴于此，特提出本发明。
发明内容
针对上述，本发明提供一种风机支撑杆裂纹监测的方法及其装置，至少部分解决现有技术中存在的问题。
为实现上述目的，本发明的技术方案如下：
一种风机支撑杆裂纹监测的方法，包括：
预设裂纹与振动信号的判断机制；
获取支撑杆上多个区域设置的振动采集器件采集的振动信号，其中所述区域以支撑杆高度划分；
将获取的振动信号通过所述判断机制进行处理，判断支撑杆上的裂纹情况。
一个具体实施例中，支撑杆所述区域中均至少设有一个振动采集器件，用于获取所在区域的振动信号；其中每个振动采集器件配置有唯一的识别ID。
一个具体实施例中，预设裂纹与振动信号的判断机制具体包括：
对支撑杆进行区域划分，并与所在区域的振动传感器ID进行对应关联绑定；
对当前支撑杆上不同位置振动传感器采集的振动信号，设置自身变化对比判断和不同振动传感器变化对比判断；
根据判断结果与表征的裂纹情况进行匹配设置，预设标准信号波形以及该波形与实际信号波形的参数差值范围，根据差值范围判断产生的裂纹情况。
一个具体实施例中，所述裂纹情况包括裂纹位置、类型和严重程度。
一个具体实施例中，所述设置自身变化对比判断和不同振动传感器变化对比判断时：
自身变化对比是指当前振动传感器与标准信号波形对比是否发生变化，用于判断裂纹位置；该变化包括：基频与谐波振幅对比增强，但基频增强程度小于谐波振幅增强程度或者谐波振幅超过基频振幅，同时产生杂波；
不同振动传感器变化对比是指在当前支撑杆上不同振动传感器之间，对各自发生变化的程度进行对比，用于判断裂纹位置和/或裂纹类型。
一个具体实施例中，其特征在于，还包括：根据得到的裂纹情况，输出预警信息。
一个具体实施例中，还包括：预存储支撑杆的基础数据，根据得到的裂纹情况，输出维护建议信息。
另一方面，本发明还提供了一种风机支撑杆裂纹监测的装置，包括：
机制配置模块，同于预设振动信号的判断机制；
信号采集模块，用于获取支撑杆上多个区域设置的振动采集器件采集的振动信号，其中所述区域以支撑杆高度划分；
裂纹判断模块，用于将获取的振动信号通过所述判断机制进行处理，判断支撑杆上的裂纹情况。
再一方面，本发明还提供了一种风机支撑杆裂纹监测的设备，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
所述处理器执行所述计算机程序指令时实现上述任意一实施例的风机支撑杆裂纹监测的方法。
再一方面，本发明还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述任意一实施例所述的风机支撑杆裂纹监测的方法
与传统技术相比，本发明的有益效果为：
本发明方法中，风机支撑杆裂纹监测通过分配振动采集器件对支撑杆上不同高度区域的振动信号进行采集，自动基于判断机制进行裂纹分析，以能够得出裂纹情况的判断结果，为后续的维护工作做出指导和预警。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，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的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明一个实施例提供的风机支撑杆裂纹监测的方法的流程示意图；
图2是本发明一个实施例中风机支撑杆装置振动传感器的示意图
图3是本发明一个实施例提供的风机支撑杆裂纹监测的方法中三个振动传感器对应支撑杆产生的波形图，其中3a为标准信号波形；3b为上部纵纹的实际信号波形；3c为下部纵纹的实际信号波形；3d为横纹的实际信号波形；
图4是本发明另一个实施例提供的风机支撑杆裂纹监测装置的结构示意图
图5是本发明又一个实施例提供的风机支撑杆裂纹监测设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合；并且，基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
需要说明的是，下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显而易见，本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中，且本文中所描述的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本公开，所属领域的技术人员应了解，本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施，且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说，可使用本文中所阐述的任何数目个方面来实施设备及/或实践方法。另外，可使用除了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践此方法。
如图1所示的，本发明提供的一种风机支撑杆裂纹监测的方法，包括：
S001.预设振动信号的判断机制；
S002获取支撑杆上多个区域设置的振动采集器件采集的振动信号，其中所述区域以支撑杆高度划分；
S003将获取的振动信号通过所述判断机制进行处理，判断支撑杆上的裂纹情况。
本发明方法风机支撑杆裂纹监测通过分配振动采集器件对支撑杆上不同高度区域的振动信号进行采集，自动基于判断机制进行裂纹分析，以能够得出裂纹情况的判断结果，为后续的维护工作做出指导和预警。
本发明给出的一个具体实施例中，如图2所示，将风机1的支撑杆2按照高度至少划分为上、中、下三个区域，其中“上”、“中”、“下”为支撑杆自身的相对位置，三个区域的高度优选为相等高度。
上部、中部和下部这三个区域中均至少设有一个振动采集器件，用于获取所在区域的振动信号；其中对每一个振动采集器件配置有唯一的识别ID，以能够分辨出振动采集器件传输的振动信号来源，方便识别是支撑杆哪个区域的振动信号。
本实施例中的振动采集器件可以是振动传感器或者加速度传感器，采集支撑杆上不同区域位置的振动信号。
本示例中以振动传感器进行说明；步骤S001.预设裂纹与振动信号的判断机制具体包括：
S101.对支撑杆进行上、中、下三个区域划分，并与所在区域的振动传感器ID进行对应关联绑定；
S102.对当前支撑杆上不同位置振动传感器采集的振动信号，设置自身变化对比判断和不同振动传感器变化对比判断；
S103.根据判断结果与表征的裂纹情况进行匹配设置，预设标准信号波形以及该波形与实际信号波形的参数差值范围，根据差值范围判断产生的裂纹情况；其中所述裂纹情况包括裂纹位置、类型和严重程度。
本示例步骤S101.中，支撑杆上、中、下三个区域分别设置第一振动传感器3、第二振动传感器4以及第三振动传感器5，各传感器硬件参数相同，且各自的识别ID与所在区域关联绑定，这样利于最大限度的降低对比误差。
根据既有经验可知，支撑杆自身受到风机的各种冲击力载荷时会产生振动，当支撑杆上产生裂纹时，不同位置的振幅和频率会发生改变；比如一般的，不同高度的传感器，靠近裂纹越近的振动传感器表现越强，即振动信号所表现的信号波形振幅越大；同理如果同一高度布置多个传感器，靠近裂纹越近的振动传感器表现越强；且靠近裂纹越近的振动传感器表现越强，支撑杆的横向裂纹(简称“横纹”)基本只对位于该裂纹上方的振动传感器产生影响，而支撑杆垂直方向的裂纹(简称“纵纹”)会对支撑杆各个区域位置的振动传感器都产生影响。
基于这种改变的规律，可以反向推到出支撑杆是否发生裂纹或出现裂纹的位置以及产生的是何种裂纹，继而给出示警和修复意见，用于指导工作人员及时进行维护工作。
因此本示例中，通过步骤S102.对当前支撑杆2上不同位置振动传感器采集的振动信号，设置自身变化对比判断和不同振动传感器变化对比判断，自身变化对比是指当前某一振动传感器与标准信号波形对比是否发生变化，理论上发生裂纹时的波形变化为基频与谐波振幅对比增强，但基频增强程度小于谐波振幅增强程度，设置谐波振幅超过基频振幅，同时还会产生杂波；即基频振幅的主导地位下降但谐波振幅高度增强，且在基频与各谐波之间具有不同程度杂波，杂波成分越高，传感器越接近裂纹位置。
不同振动传感器变化对比是指在当前支撑杆上不同振动传感器之间，对各自发生变化的程度进行对比。其中振动传感器的自身对比可以用于确定裂纹位置，振动传感器之间的对比可以进一步精确裂纹位置的同时，还能够确定裂纹类型(即横纹或纵纹)。
并且通过步骤S103.对判断结果与表征的裂纹情况进行匹配设置，具体通过预设标准信号波形以及该波形与实际信号波形的参数差值范围，确定具体的裂纹情况，裂纹情况除了上述的裂纹位置、类型外还包括严重程度。
其中预设的标准信号波形如图3a所示，即支撑杆稳定、没有故障、没有裂纹的情况下呈现的接近理想的波形，如图所示，振动信号基频的振幅与产生的N次谐波(N为奇数)的频率成n倍递增、振幅成倍数递减，且中间无杂波。
预设的参数差值范围至少用于限定振动波形的振幅和频率参数，且本实施例中预设的参数差值范围包括正常差值范围、裂纹预警差值范围以及折断预警差值范围，各范围的门限值可以根据实际工作情况自行设置，本示例不做唯一限定。一个具体示例为，正常差值范围中振幅参数为[0,0.2]，单位为mm；即实际信号波形中基频的振幅与标准信号波形相比，基频与谐波的振幅差值均不超过0.2mm，则可视为自身波形未改变；裂纹预警差值范围中振幅参数为(0.2,2]，单位为mm，此处裂纹预警差值范围可以进一步细化为多个小范围，来判断裂纹情况，如轻微裂纹、中度裂纹、重度裂纹等；折断预警差值范围中振幅参数为大于2mm；当然该差值范围的设置需要根据塔架的高度、风机的重量以及损耗程度进行调整设置，同理频率参数的差值范围设置方式也相同，根据实际风机情况进行设置，不再赘述。
根据差值范围判断产生的裂纹情况，并输出预警信息。
本实施例中给出的具体场景中，有：
A.如果当前支撑杆三个区域的振动传感器采集的振动信号(若是多个振动传感器可取多个传感器振动信号的均值)中，如图3b所示，第一振动传感器3、第二振动传感器4以及第三振动传感器5采集的振动信号呈现的波形，与标准波形信号相比，均产生增强变化且各传感器波形的变化程度逐次降低，同时各振动传感器的振动波形与标准信号波形相比，基频振幅增强程度小、谐波振幅增强程度高，则判断为支撑杆产生的裂纹为纵纹6。需说明的，增强变化与变化程度通过预设的参数差值范围判断，下同。
进一步的，可根据杂波成分辅助判断具体位置，如这种情况的纵纹在每个振动传感器采集信号产生的振动波形中包含杂波，且第一振动传感器3、第二振动传感器4以及第三振动传感器5采集的振动信号呈现的波形，杂波成分逐次减少，则裂纹位置在第一振动传感器和第二振动传感器之间；如果第一振动传感器3、第二振动传感器4以及第三振动传感器5采集的振动信号呈现的波形，杂波成分逐次减少，但第一振动传感器的振动信号呈现的波形杂波成分相对于前述情况更多，则可判断裂纹位置在第二振动传感器和第三振动传感器之间。这是纵纹对整个支撑杆区域的振动产生影响，如果纵纹位置靠近支撑杆上部，则越向下的传感器，其振动波形相对于标准波形变化越小，如图3b所示；如果纵纹靠近底部，如图3c所示由于底部的稳定性高于顶部，因此还是越接近底部的传感器，其振动波形相对于标准波形变化越小，反之顶部传感器的动波形相对于标准波形变化越大，且由于距离裂纹远，相对于距离裂纹近的情况，产生的杂波更多。
B.如果当前支撑杆三个区域的振动传感器采集的振动信号(若是多个振动传感器可取多个传感器振动信号的均值)中，如图3d所示，仅第一振动传感器采集的振动信号呈现的波形，与标准波形信号相比产生增强变化，第二振动传感器以及第三振动传感器基本无明显变化，则判断为支撑杆产生的裂纹为横纹，裂纹位置在第一振动传感器和第二振动传感器之间。
进一步的，可根据杂波成分辅助判断具体位置，如这种情况的横纹在每个振动传感器采集信号产生的振动波形中包含杂波，且第一振动传感器、第二振动传感器以及第三振动传感器采集的振动信号呈现的波形，杂波成分逐次减少。
C.如果当前支撑杆三个区域的振动传感器采集的振动信号(若是多个振动传感器可取多个传感器振动信号的均值)中，仅第一、二振动传感器采集的振动信号呈现的波形，与标准波形信号相比产生增强变化，且变化程度逐次降低，第三振动传感器基本无明显变化，则判断为支撑杆产生的裂纹为横纹，裂纹位置在第二振动传感器和第三振动传感器之间。
其他情况同理，不再一一列举。
步骤S002.中，获取支撑杆上多个区域设置的振动传感器采集的振动信号，连同振动传感器的识别ID一起，通过预设的裂纹与振动信号的判断机制进行处理，即通过步骤S003.，将振动信号产生的振动波形进行分析，得到裂纹情况的判断结果，进行输出，包括裂纹位置、类型和严重程度。
本发明进一步还包括步骤S004.根据得到的裂纹情况，输出预警信息；预警信息包括裂纹预警信息和折断预警信息，其中裂纹预警信息中还可以进一步包括裂纹程度预警信息；预警信息可以将实时监测到的裂纹情况，及时输出以被工作人员知晓，继而做出相应的措施。
本发明进一步还包括步骤S004.预存储支撑杆的基础数据，根据得到的裂纹情况，输出维护建议信息。如基础数据包括高度、结构以及材质(如合金、水泥)等等，不同结构或材质的支撑杆对裂纹的承受能力、修补方式等不同，如水泥材质的支撑杆裂纹可以通过混凝土灌封，或在周围绕设捆绑条加固。结合当前支撑杆的基础数据与裂纹情况，给出维护建议，指导维修人员实施维护工作，利于高效率开展工作，继而大大降低因为风机支撑杆损坏造成的经济损失。
进一步的，本发明还提供的一种风机支撑杆裂纹监测装置，如图4所示，包括
机制配置模块，同于预设振动信号的判断机制；
信号采集模块，用于获取支撑杆上多个区域设置的振动采集器件采集的振动信号，其中所述区域以支撑杆高度划分；
裂纹判断模块，用于将获取的振动信号通过所述判断机制进行处理，判断支撑杆上的裂纹情况。
其中，机制配置模块用于实施上述示例公开的方法中的步骤S101～S103.：
对支撑杆进行上、中、下三个区域划分，并与所在区域的振动传感器ID进行对应关联绑定；
对当前支撑杆上不同位置振动传感器采集的振动信号，设置自身变化对比判断和不同振动传感器变化对比判断；
根据判断结果与表征的裂纹情况进行匹配设置，预设标准信号波形以及该波形与实际信号波形的参数差值范围，根据差值范围判断产生的裂纹情况；其中所述裂纹情况包括裂纹位置、类型和严重程度。
支撑杆上、中、下三个区域分别设置第一振动传感器、第二振动传感器以及第三振动传感器，各传感器硬件参数相同，且各自的识别ID与所在区域关联绑定，这样利于最大限度的降低对比误差。
对当前支撑杆上不同位置振动传感器采集的振动信号，设置自身变化对比判断和不同振动传感器变化对比判断，自身变化对比是指当前某一振动传感器与标准信号波形对比是否发生变化，理论上发生裂纹时的波形变化为基频与谐波振幅对比增强，但基频增强程度小于谐波振幅增强程度，设置谐波振幅超过基频振幅，同时还会产生杂波；即基频振幅的主导地位下降但谐波振幅高度增强，且在基频与各谐波之间具有不同程度杂波，杂波成分越高，传感器越接近裂纹位置。
不同振动传感器变化对比是指在当前支撑杆上不同振动传感器之间，对各自发生变化的程度进行对比。其中振动传感器的自身对比可以用于确定裂纹位置，振动传感器之间的对比可以进一步精确裂纹位置的同时，还能够确定裂纹类型(即横纹或纵纹)。
对判断结果与表征的裂纹情况进行匹配设置，具体通过预设标准信号波形以及该波形与实际信号波形的参数差值范围，确定具体的裂纹情况，裂纹情况除了上述的裂纹位置、类型外还包括严重程度。
其中预设的标准信号波形，如图3a所示,即支撑杆稳定、没有故障、没有裂纹的情况下呈现的接近理想的波形，如图所示，振动信号基频的振幅与产生的N次谐波(N为奇数)的频率成n倍递增、振幅成倍递减，且中间无杂波。
预设的参数差值范围至少用于限定振动波形的振幅和频率参数，且本实施例中预设的参数差值范围包括正常差值范围、裂纹预警差值范围以及折断预警差值范围，各范围的门限值可以根据实际工作情况自行设置，本示例不做唯一限定。一个具体示例为，正常差值范围中振幅参数为[0,0.2]，单位为mm；即实际信号波形中基频的振幅与标准信号波形相比，基频与谐波的振幅差值均不超过0.2mm，则可视为自身波形未改变；裂纹预警差值范围中振幅参数为(0.2,2]，单位为mm，此处裂纹预警差值范围可以进一步细化为多个小范围，来判断裂纹情况，如轻微裂纹、中度裂纹、重度裂纹等；折断预警差值范围中振幅参数为大于2mm；当然该差值范围的设置需要根据塔架的高度、风机的重量以及损耗程度进行调整设置，同理频率参数的差值范围设置方式也相同，根据实际风机情况进行设置，不再赘述。
根据差值范围判断产生的裂纹情况，并输出预警信息。
本实施例中给出的具体场景中，有：
A.如果当前支撑杆三个区域的振动传感器采集的振动信号(若是多个振动传感器可取多个传感器振动信号的均值)中，第一振动传感器、第二振动传感器以及第三振动传感器采集的振动信号呈现的波形，与标准波形信号相比，均产生增强变化且各传感器波形的变化程度逐次降低，同时各振动传感器的振动波形与标准信号波形相比，基频振幅增强程度小、谐波振幅增强程度高，则判断为支撑杆产生的裂纹为纵纹。需说明的，增强变化与变化程度通过预设的参数差值范围判断，下同。
进一步的，可根据杂波成分辅助判断具体位置，如这种情况的纵纹在每个振动传感器采集信号产生的振动波形中包含杂波，且第一振动传感器、第二振动传感器以及第三振动传感器采集的振动信号呈现的波形，杂波成分逐次减少，则裂纹位置在第一振动传感器和第二振动传感器之间；如果第一振动传感器、第二振动传感器以及第三振动传感器采集的振动信号呈现的波形，杂波成分逐次减少，但第一振动传感器的振动信号呈现的波形杂波成分相对于前述情况更多，则可判断裂纹位置在第二振动传感器和第三振动传感器之间。这是纵纹对整个支撑杆区域的振动产生影响，如果纵纹6位置靠近支撑杆2上部，则越向下的传感器，其振动波形相对于标准波形变化越小,如图3b所示；如果纵纹6靠近底部，如图3c所示,由于底部的稳定性高于顶部，因此还是越接近底部的传感器，其振动波形相对于标准波形变化越小，反之顶部传感器的动波形相对于标准波形变化越大，且由于距离裂纹远，相对于距离裂纹近的情况，产生的杂波更多。
B.如果当前支撑杆2三个区域的振动传感器采集的振动信号(若是多个振动传感器可取多个传感器振动信号的均值)中，如图3d所示，仅第一振动传感器采集的振动信号呈现的波形，与标准波形信号相比产生增强变化，第二振动传感器以及第三振动传感器基本无明显变化，则判断为支撑杆产生的裂纹为横纹7，裂纹位置在第一振动传感器3和第二振动传感器4之间。
进一步的，可根据杂波成分辅助判断具体位置，如这种情况的横纹在每个振动传感器采集信号产生的振动波形中包含杂波，且第一振动传感器、第二振动传感器以及第三振动传感器采集的振动信号呈现的波形，杂波成分逐次减少。
C.如果当前支撑杆三个区域的振动传感器采集的振动信号(若是多个振动传感器可取多个传感器振动信号的均值)中，仅第一、二振动传感器采集的振动信号呈现的波形，与标准波形信号相比产生增强变化，且变化程度逐次降低，第三振动传感器基本无明显变化，则判断为支撑杆产生的裂纹为横纹，裂纹位置在第二振动传感器4和第三振动传感器5之间。
其他情况同理，不再一一列举。
信号采集模块获取支撑杆上多个区域设置的振动传感器采集的振动信号，连同振动传感器的识别ID一起，通过预设的裂纹与振动信号的判断机制进行处理，即通过裂纹判断模块，将振动信号产生的振动波形进行分析，得到裂纹情况的判断结果，进行输出，包括裂纹位置、类型和严重程度。
本发明进一步还包括预警模块.用于根据得到的裂纹情况，输出预警信息；预警信息包括裂纹预警信息和折断预警信息，其中裂纹预警信息中还可以进一步包括裂纹程度预警信息；预警信息可以将实时监测到的裂纹情况，及时输出以被工作人员知晓，继而做出相应的措施。
本发明进一步还包括指导模块.用于预存储支撑杆的基础数据，根据得到的裂纹情况，输出维护建议信息。如基础数据包括高度、结构以及材质(如合金、水泥)等等，不同结构或材质的支撑杆对裂纹的承受能力、修补方式等不同，如水泥材质的支撑杆裂纹可以通过混凝土灌封，或在周围绕设捆绑条加固。结合当前支撑杆的基础数据与裂纹情况，给出维护建议，指导维修人员实施维护工作，利于高效率开展工作，继而大大降低因为风机支撑杆损坏造成的经济损失。
再一方面，本发明中提供的一种风机支撑杆裂纹监测的设备，如图5所示，所述设备可以包括处理器301以及存储有计算机程序指令的存储器302。
具体地，上述处理器301可以包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
存储器302可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器302可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在一个实例中，存储器302可以包括可移除或不可移除(或固定)的介质，或者存储器302是非易失性固态存储器。存储器302可在综合网关容灾设备的内部或外部。
存储器302可以包括只读存储器(ROM)，随机存取存储器(RAM)，磁盘存储介质设备，光存储介质设备，闪存设备，电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备。因此，通常，存储器包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形(非暂态)计算机可读存储介质(例如，存储器设备)，并且当该软件被执行(例如，由一个或多个处理器)时，其可操作来执行参考根据本公开的一方面的方法所描述的操作。
处理器301通过读取并执行存储器302中存储的计算机程序指令，以实现图1所示实施例中的方法/步骤S101.至S105.，并达到图1所示实例执行其方法/步骤达到的相应技术效果，为简洁描述在此不再赘述
所述处理器执行所述计算机程序指令时实现上述示例中所述的风机支撑杆裂纹监测的方法。
再一方面，本发明中提供的一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述示例中所述的风机支撑杆裂纹监测的方法。
上面参考根据本公开的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种风机支撑杆裂纹监测的方法，其特征在于，包括：
预设裂纹与振动信号的判断机制；
获取支撑杆上多个区域设置的振动采集器件采集的振动信号，其中所述区域以支撑杆高度划分；
将获取的振动信号通过所述判断机制进行处理，判断支撑杆上的裂纹情况。
2.根据权利要求1所述的风机支撑杆裂纹监测的方法，其特征在于，支撑杆所述区域中均至少设有一个振动采集器件，用于获取所在区域的振动信号；其中每个振动采集器件配置有唯一的识别ID。
3.根据权利要求1所述的风机支撑杆裂纹监测的方法，其特征在于，预设裂纹与振动信号的判断机制具体包括：
对支撑杆进行区域划分，并与所在区域的振动传感器ID进行对应关联绑定；
对当前支撑杆上不同位置振动传感器采集的振动信号，设置自身变化对比判断和不同振动传感器变化对比判断；
根据判断结果与表征的裂纹情况进行匹配设置，预设标准信号波形以及该波形与实际信号波形的参数差值范围，根据差值范围判断产生的裂纹情况。
4.根据权利要求3所述的风机支撑杆裂纹监测的方法，其特征在于，所述裂纹情况包括裂纹位置、类型和严重程度。
5.根据权利要求3所述的风机支撑杆裂纹监测的方法，其特征在于，所述设置自身变化对比判断和不同振动传感器变化对比判断时：
自身变化对比是指当前振动传感器与标准信号波形对比是否发生变化，用于判断裂纹位置；该变化包括：基频与谐波振幅对比增强，但基频增强程度小于谐波振幅增强程度或者谐波振幅超过基频振幅，同时产生杂波；
不同振动传感器变化对比是指在当前支撑杆上不同振动传感器之间，对各自发生变化的程度进行对比，用于判断裂纹位置和/或裂纹类型。
6.根据权利要求1-5任一项所述的风机支撑杆裂纹监测的方法，其特征在于，还包括：根据得到的裂纹情况，输出预警信息。
7.根据权利要求1-5任一项所述的风机支撑杆裂纹监测的方法，其特征在于，还包括：预存储支撑杆的基础数据，根据得到的裂纹情况，输出维护建议信息。
8.一种风机支撑杆裂纹监测的装置，其特征在于，包括：
机制配置模块，同于预设振动信号的判断机制；
信号采集模块，用于获取支撑杆上多个区域设置的振动采集器件采集的振动信号，其中所述区域以支撑杆高度划分；
裂纹判断模块，用于将获取的振动信号通过所述判断机制进行处理，判断支撑杆上的裂纹情况。
9.一种风机支撑杆裂纹监测的设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1-7任意一项所述的风机支撑杆裂纹监测的方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述的风机支撑杆裂纹监测的方法。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4408294A (en) * 1981-03-27 1983-10-04 General Electric Company Method for on-line detection of incipient cracks in turbine-generator rotors
CN102156051A (zh) * 2011-01-25 2011-08-17 唐德尧 一种构架裂纹监测方法及其监测装置
CN204613160U (zh) * 2015-04-30 2015-09-02 江苏大学 一种禽蛋蛋壳裂纹检测装置
CN109541028A (zh) * 2018-12-26 2019-03-29 湖南科技大学 一种风力机叶片裂纹位置定位检测方法及系统
CN110389171A (zh) * 2019-06-20 2019-10-29 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 一种基于振动信号的钢轨断裂识别方法及系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4408294A (en) * 1981-03-27 1983-10-04 General Electric Company Method for on-line detection of incipient cracks in turbine-generator rotors
CN102156051A (zh) * 2011-01-25 2011-08-17 唐德尧 一种构架裂纹监测方法及其监测装置
CN204613160U (zh) * 2015-04-30 2015-09-02 江苏大学 一种禽蛋蛋壳裂纹检测装置
CN109541028A (zh) * 2018-12-26 2019-03-29 湖南科技大学 一种风力机叶片裂纹位置定位检测方法及系统
CN110389171A (zh) * 2019-06-20 2019-10-29 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 一种基于振动信号的钢轨断裂识别方法及系统

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