CN113565700B - 基于变桨系统的风机叶片状态在线监测装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于变桨系统的风机叶片状态在线监测装置及方法，所述装置包括应力传感器、应力信号转换装置、变桨电机、三向加速度传感器和一体化变桨驱动器。其中应力传感器用以测量叶根应力信号；应力信号转换装置用以对应力信号进行转换放大；一体化变桨驱动器用以接收放大后应力信号及驱动变桨电机运行；变桨电机用以驱动桨叶并采集转矩、转速信号；三向加速度传感器集成于一体化变桨驱动器内部，用以采集三向加速度信号。一体化变桨驱动器内置变桨系统控制程序和叶片状态分析程序，以根据叶片位置角度、转速、转矩与应力关系，得到当前风机叶片状态信息。本发明可实现风机叶片状态的在线监测，在叶片出现不可修复损坏前进行预警。
Description
技术领域
本发明涉及风电机组风机叶片在线监测技术，尤其涉及一种基于变桨系统的风机叶片状态在线监测装置及方法。
背景技术
风力发电技术现今已取得了长足的进步，随着碳达峰、碳中和时代的到来，如何更加有效地利用风力资源，将是一个亟待解决的课题。目前，风电机组叶轮直径已由1.5MW机组的75m，上升至了4.XMW、5.XMW机组的160m以上；使用环境方面，也由常规内陆机型向海上机型转移。
风机叶片常由玻璃纤维或碳纤维材质制成，与轮毂轴承连接安装，由变桨系统通过减速机驱动齿轮带动轮毂轴承同步转动。常规风电机组使用三支叶片，叶片服役寿命长达20年，在风电机组吊装阶段完成与轮毂的安装。若在服役期间出现叶片损坏且修复及时，则通常可以继续使用；若叶片出现损坏而未得到及时修复，则可能出现叶片折断，甚至出现拍击风机塔筒的情况。
目前，风电场运维过程中对叶片状态的监测方法主要有三种：第一种是由人力目测，借助望远镜等手段，定期进行全场定检；第二种则是借助无人机，通过摄像头等工具将叶片表面图像反馈至办公电脑，通过画面进行分析；第三种则通过红外线或者超声波等设备，定期由现场运维人员进行探伤检测。综上，现有的叶片监测技术手段在检测时效上存在不足，不能在叶片受损的起始阶段，向风机主控与运维人员做出预警，避免叶片的进一步损坏。
发明内容
为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，提供一种基于变桨系统的风机叶片状态在线监测装置及方法，对服役期间的风电机组叶片进行在线监测，在叶片出现损坏前进行预警，避免叶片的进一步损坏。
本发明采用如下的技术方案。
一种基于变桨系统的风机叶片状态在线监测装置，所述装置包括应力传感器、应力信号转换装置、变桨电机、三向加速度传感器和一体化变桨驱动器；
应力传感器表贴安装于风机叶片叶根内侧，测量叶根应力信号；
应力信号转换装置与应力传感器连接，对应力信号进行转换与放大；
一体化变桨驱动器与应力信号转换装置连接，接收转换放大后的应力信号；
一体化变桨驱动器与变桨电机连接，采集变桨电机的转矩与转速数值；
三向加速度传感器集成于一体化变桨驱动器内部，一体化变桨驱动器接收反馈的三向加速度信号，计算叶片位置角度；
一体化变桨驱动器内置变桨系统控制程序和叶片状态分析程序，以根据叶片位置角度、转速、转矩与应力关系，得到当前风机叶片状态信息。
进一步地，应力信号、转矩与转速、三向加速度信号的采集周期相同。
进一步地，应力信号转换装置的输出信号为4-20mA电流信号。
进一步地，叶片在距离叶根同一距离处，以每隔90度安装一个应力传感器，共安装4个应力传感器。
进一步地，叶片状态分析程序具备叶片状态初始分析模式、叶片状态在线学习模式与叶片状态在线监测模式。
一种基于变桨系统的风机叶片状态在线监测方法，所述方法包括步骤：
步骤1，变桨系统在并网运行前，输入叶片特性参数实现初始化；
步骤2，叶片状态分析程序进入叶片状态初始分析模式，判断输入参数是否完整，若完整输入则校准叶片仿真模型，进入步骤3；若不完整将进行变桨系统报警；
步骤3，当叶片特性参数完整输入后，变桨系统将判断系统是否进入并网状态，若变桨系统进入并网状态，则进入步骤4；若没有并网，则继续等待；
步骤4，变桨系统在并网运行中，叶片状态分析程序进入叶片状态在线学习模式，变桨系统判断是否完成规定学习周期的数据汇总；若已完成规定学习周期的数据汇总，且录入数据在限定偏差范围内时，叶片状态分析程序退出叶片状态在线学习模式，进入步骤5；若没有完成，则需要继续处于叶片状态在线学习模式，或上报叶片状态在线学习模式异常；
步骤5，叶片状态分析程序进入叶片状态在线监测模式，对风速、应力、转速与转矩、三向加速度进行实时采集；当采集数据最终计算结果超过叶片仿真模型计算极限值，且超过叶片状态在线学习模式下汇总所得极限值时，则变桨系统上传叶片状态异常，进入步骤6；若未出现超限，则继续处于叶片状态在线监测模式进行实时监测；
步骤6，变桨系统驱动风机叶片返回至停机位置，且不支持风机主控远程复位指令。
进一步地，所述步骤4中，
在线学习模式异常信号为布尔量；报出叶片状态在线学习模式异常时，状态位为TRUE；风机主控可远程复位，使变桨系统重新进入叶片状态在线学习模式。
进一步地，所述步骤4中，规定学习周期的数据汇总具体包括以下步骤：
步骤4.1，当叶片状态分析程序检测到未完成规定学习周期的数据汇总，则继续停留在叶片状态在线学习模式；
步骤4.2，一体化变桨驱动器接收变桨电机转矩与转速信号，将采集值以瞬时值以及设定时长的均方根值进行汇总计算，实时更新采集到的最值；
步骤4.3，一体化变桨驱动器接收应力信号转换装置反馈数据，以与步骤4.2中相同采集周期，以同一时间起始，将采集值以瞬时值以及设定时长的均方根值进行汇总计算，实时更新采集到的最值；
步骤4.4，一体化变桨驱动器接收XYZ三向加速度传感器反馈数据，以与步骤4.2中相同采集周期，以同一时间起始，计算更新所对应叶片所处位置角度；
步骤4.5，一体化变桨驱动器接收风机主控的风速反馈数据，以与步骤4.2中相同采集周期，以同一时间起始，将采集值以瞬时值以及设定时长的均方根值进行汇总计算，实时更新采集到的最值。
进一步地，限定偏差范围风速为0米每秒至25米每秒，精度为0.1米每秒；限定偏差范围叶片角度为0度至90度，精度为0.01度。
进一步地，所述步骤5中，
叶片状态异常信号为布尔量，报出叶片状态异常时，状态位为TRUE。
进一步地，所述步骤6中，
变桨系统中变桨系统控制程序和叶片状态分析程序并行运行，当且仅当叶片状态分析程序中报出叶片状态异常时，以故障形式反馈给变桨系统控制程序，断开系统安全链，驱动风机叶片返回至停机位置，且不支持风机主控远程复位指令。
本发明的有益效果在于，与现有技术相比，通过本发明装置及方法，在风电机组服役阶段，可对风机叶片进行实时在线监测，较为精确地获取叶片在特定风速、转速以及角度下的转矩与应力情况，判断叶片状态是否正常。若叶片出现一定损伤，导致所采集数值超过仿真模型与录入数据极限时，则能在叶片进一步损坏前，发出故障预警，驱动风机叶片返回停机位置，避免叶片的进一步损坏。
附图说明
图1是本发明基于变桨系统的风机叶片状态在线监测装置示意图；
图2是本发明基于变桨系统的风机叶片状态在线监测方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。
本发明所述的基于变桨系统的风机叶片状态在线监测装置，应用于服役期间风电机组叶片状态的监测，如图1所示，装置包括应力传感器、应力信号转换装置、变桨电机、三向加速度传感器和一体化变桨驱动器。
应力传感器直接表贴安装于风机叶片叶根内侧，用于测量叶根轴向与径向的应力情况，得到应力信号。一支叶片在距离叶根同一距离处，以每隔90度安装一个应力传感器，共安装4个应力传感器。
应力传感器与应力信号转换装置连接，用以对应力信号进行转换与放大，应力转换装置的输出信号为4-20mA电流信号。
应力信号转换装置与一体化变桨驱动器连接，由一体化变桨驱动器进一步处理转换放大后的叶根应力数值，该数值以10ms为周期进行采集。
变桨电机与一体化变桨驱动器连接；一体化变桨驱动器以10ms为采集周期，采集所连接变桨电机的转矩与转速数值。
三向加速度传感器集成于一体化变桨驱动器内部，用于反馈一体化变桨驱动器所处位置XYZ三个方向的加速度信号。一体化变桨驱动器以10ms为采集周期，采集XYZ三方向的加速度数值，计算判断对应叶片的所处位置角度。
一体化变桨驱动器内置变桨系统控制程序和叶片状态分析程序；叶片状态分析程序具备叶片状态初始分析模式、叶片状态在线学习模式与叶片状态在线监测模式。
叶片状态初始分析模式为：变桨系统在并网运行前，根据已知的叶片长度、重量、叶根半径以及叶根收缩系数等参数，来校准叶片状态分析程序中的叶片仿真模型。
叶片状态在线学习模式为：变桨系统在并网运行中，该系统接收风机主控风速信息，并实时采集变桨电机转速、转矩，叶根应力以及三向加速度传感器数据。以此，变桨系统可以得到正常运行下，风机叶片在不同风速、位置角度、转速下的转矩与应力分布情况。
叶片状态在线监测模式为：变桨系统在并网运行中，该系统将叶片实时的转矩与应力数据进行校核。当所获取的叶片转矩与应力超过叶片仿真模型计算极限，且超过叶片状态在线学习模式下汇总所得极限值时，变桨系统将产生叶片状态异常报警信号。
如图2所示，本发明所述的基于变桨系统的风机叶片状态在线监测方法，包括以下步骤：
步骤1，变桨系统在并网运行前，需要输入叶片特性参数实现初始化，参数包括叶片长度、重量、叶根半径以及叶根收缩系数等；
步骤2，待进行叶片特性参数输入后，叶片状态分析程序将处于叶片状态初始分析模式，判断输入参数是否完整，若完整输入则校准叶片仿真模型，若不完整将进行变桨系统报警；
步骤3，当叶片特性参数完整输入后，变桨系统将判断系统是否进入并网状态(并网状态指变桨系统进入自动运行状态，安全链闭合，风机并网运行)。若变桨系统进入并网状态，则进入步骤4；若没有并网，则继续等待；
步骤4，当变桨系统进入并网运行后，叶片状态分析程序进入叶片状态在线学习模式；变桨系统将判断是否完成规定学习周期的数据汇总，其中以完成在限定范围风速与叶片角度下的转矩、转速以及应力的所有数据录入为一轮学习周期。若已完成规定学习周期的数据汇总，且录入数据在限定偏差范围内时，叶片状态分析程序退出叶片状态在线学习模式，进入步骤5；若没有完成，则需要继续处于叶片状态在线学习模式，直至完成规定学习周期的数据汇总；或上报叶片状态在线学习模式异常；规定学习周期可以为三轮学习周期；
限定范围风速为0米每秒至25米每秒，精度为0.1米每秒；限定范围叶片角度为0度至90度，精度为0.01度。
在线学习模式异常信号为布尔量；报出叶片状态在线学习模式异常时，状态位为TRUE(正常为FALSE)。风机主控可远程复位，使变桨系统重新进入叶片状态在线学习模式。
步骤5，当完成规定学习周期的数据汇总后，叶片状态分析程序进入叶片状态在线监测模式。该模式下，程序对风速数据、叶根应力数据、变桨电机转速与转矩数据以10ms为周期进行实时采集；程序对三向加速度数据以10ms为周期，更新对应叶片所处位置角度。所采集的数据，以设定时长计算均方根值，如1s均方根值，3s均方根值，15s均方根值及600s均方根值等；当采集数据最终计算结果超限，即超过叶片仿真模型计算极限值，且超过叶片状态在线学习模式下汇总所得极限值时，则变桨系统上传叶片状态异常报警，进入步骤6；若未出现超限，则继续处于叶片状态在线监测模式进行实时监测；
步骤6，若变桨系统上传叶片状态异常报警信号，则变桨系统中变桨系统控制程序断开系统安全链，驱动风机叶片顺桨至停机位置，且不支持远程复位指令。
叶片状态异常信号为布尔量，报出叶片状态异常报警时，状态位为TRUE(正常为FALSE)。此时，变桨系统控制程序报出叶片状态异常故障，驱动风机叶片返回停机位置。此状态下，变桨系统不接收风机主控远程复位指令。
实施例中，步骤4的规定学习周期的数据汇总，具体包括以下步骤：
步骤4.1，当叶片状态分析程序检测到未完成规定学习周期的数据汇总，则继续停留在叶片状态在线学习模式；
步骤4.2，一体化变桨驱动器接收变桨电机转矩与转速信号，将采集值以瞬时值以及设定时长的均方根值进行汇总计算，实时更新采集到的最值；
步骤4.3，一体化变桨驱动器接收应力信号转换装置反馈数据，以与步骤4.2中相同采集周期，以同一时间起始，将采集值以瞬时值以及设定时长的均方根值进行汇总计算，实时更新采集到的最值；
应力传感器精度为0.1微米；应力信号转换装置所反馈信号为4-20mA模拟量。
步骤4.4，一体化变桨驱动器接收XYZ三向加速度传感器反馈数据，以与步骤4.2中相同采集周期，以同一时间起始，计算更新所对应叶片所处位置角度；
步骤4.5，一体化变桨驱动器接收风机主控的风速反馈数据，以与步骤4.2中相同采集周期，以同一时间起始，将采集值以瞬时值以及设定时长的均方根值进行汇总计算，实时更新采集到的最值。
实施例中，一体化变桨驱动器内变桨系统控制程序和叶片状态分析程序并行运行，扫描周期为10ms。当且仅当叶片状态分析程序中报出叶片状态异常报警时，以故障形式反馈给变桨系统控制程序，断开系统安全链。
本发明的有益效果在于，与现有技术相比，通过本发明装置及方法，在风电机组服役阶段，可对风机叶片进行实时在线监测，较为精确地获取叶片在特定风速、转速以及角度下的转矩与应力情况，判断叶片状态是否正常。若叶片出现一定损伤，导致所采集数值超过仿真模型与录入数据极限时，则能在叶片进一步损坏前，发出故障预警，驱动风机叶片返回停机位置，避免叶片的进一步损坏。
本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于变桨系统的风机叶片状态在线监测装置，其特征在于，所述装置包括应力传感器、应力信号转换装置、变桨电机、三向加速度传感器和一体化变桨驱动器；
应力传感器表贴安装于风机叶片叶根内侧，测量叶根应力信号；
应力信号转换装置与应力传感器连接，对应力信号进行转换与放大；
一体化变桨驱动器与应力信号转换装置连接，接收转换放大后的应力信号；
一体化变桨驱动器与变桨电机连接，采集变桨电机的转矩与转速数值；
三向加速度传感器集成于一体化变桨驱动器内部，一体化变桨驱动器接收反馈的三向加速度信号，计算叶片位置角度；
一体化变桨驱动器内置变桨系统控制程序和叶片状态分析程序，以根据叶片位置角度、转速、转矩与应力关系，得到当前风机叶片状态信息；
变桨系统中变桨系统控制程序和叶片状态分析程序并行运行，当且仅当叶片状态分析程序中报出叶片状态异常时，以故障形式反馈给变桨系统控制程序，断开系统安全链，驱动风机叶片返回至停机位置，且不支持风机主控远程复位指令。
2.根据权利要求1所述的基于变桨系统的风机叶片状态在线监测装置，其特征在于，
应力信号、转矩与转速、三向加速度信号的采集周期相同。
3.根据权利要求1所述的基于变桨系统的风机叶片状态在线监测装置，其特征在于，
应力信号转换装置的输出信号为4-20mA电流信号。
4.根据权利要求1所述的基于变桨系统的风机叶片状态在线监测装置，其特征在于，
叶片在距离叶根同一距离处，以每隔90度安装一个应力传感器，共安装4个应力传感器。
5.根据权利要求1所述的基于变桨系统的风机叶片状态在线监测装置，其特征在于，
叶片状态分析程序具备叶片状态初始分析模式、叶片状态在线学习模式与叶片状态在线监测模式。
6.一种基于变桨系统的风机叶片状态在线监测方法，基于权利要求1-5任一所述的基于变桨系统的风机叶片状态在线监测装置，其特征在于，所述方法包括步骤：
步骤1，变桨系统在并网运行前，输入叶片特性参数实现初始化；
步骤2，叶片状态分析程序进入叶片状态初始分析模式，判断输入参数是否完整，若完整输入则校准叶片仿真模型，进入步骤3；若不完整将进行变桨系统报警；
步骤3，当叶片特性参数完整输入后，变桨系统将判断系统是否进入并网状态，若变桨系统进入并网状态，则进入步骤4；若没有并网，则继续等待；
步骤4，变桨系统在并网运行中，叶片状态分析程序进入叶片状态在线学习模式，变桨系统判断是否完成规定学习周期的数据汇总；若已完成规定学习周期的数据汇总，且录入数据在限定偏差范围内时，叶片状态分析程序退出叶片状态在线学习模式，进入步骤5；若没有完成，则需要继续处于叶片状态在线学习模式，或上报叶片状态在线学习模式异常；
步骤5，叶片状态分析程序进入叶片状态在线监测模式，对风速、应力、转速与转矩、三向加速度进行实时采集；当采集数据最终计算结果超过叶片仿真模型计算极限值，且超过叶片状态在线学习模式下汇总所得极限值时，则变桨系统上传叶片状态异常，进入步骤6；若未出现超限，则继续处于叶片状态在线监测模式进行实时监测；
步骤6，变桨系统中变桨系统控制程序和叶片状态分析程序并行运行，当且仅当叶片状态分析程序中报出叶片状态异常时，以故障形式反馈给变桨系统控制程序，断开系统安全链，驱动风机叶片返回至停机位置，且不支持风机主控远程复位指令。
7.根据权利要求6所述的基于变桨系统的风机叶片状态在线监测方法，其特征在于，所述步骤4中，
在线学习模式异常信号为布尔量；报出叶片状态在线学习模式异常时，状态位为TRUE；风机主控可远程复位，使变桨系统重新进入叶片状态在线学习模式。
8.根据权利要求6所述的基于变桨系统的风机叶片状态在线监测方法，其特征在于，所述步骤4中，规定学习周期的数据汇总具体包括以下步骤：
步骤4.1，当叶片状态分析程序检测到未完成规定学习周期的数据汇总，则继续停留在叶片状态在线学习模式；
步骤4.2，一体化变桨驱动器接收变桨电机转矩与转速信号，将采集值以瞬时值以及设定时长的均方根值进行汇总计算，实时更新采集到的最值；
步骤4.3，一体化变桨驱动器接收应力信号转换装置反馈数据，以与步骤4.2中相同采集周期，以同一时间起始，将采集值以瞬时值以及设定时长的均方根值进行汇总计算，实时更新采集到的最值；
步骤4.4，一体化变桨驱动器接收XYZ三向加速度传感器反馈数据，以与步骤4.2中相同采集周期，以同一时间起始，计算更新所对应叶片所处位置角度；
步骤4.5，一体化变桨驱动器接收风机主控的风速反馈数据，以与步骤4.2中相同采集周期，以同一时间起始，将采集值以瞬时值以及设定时长的均方根值进行汇总计算，实时更新采集到的最值。
9.根据权利要求8所述的基于变桨系统的风机叶片状态在线监测方法，其特征在于，
限定偏差范围风速为0米每秒至25米每秒，精度为0.1米每秒；限定偏差范围叶片角度为0度至90度，精度为0.01度。
10.根据权利要求6所述的基于变桨系统的风机叶片状态在线监测方法，其特征在于，所述步骤5中，
叶片状态异常信号为布尔量，报出叶片状态异常时，状态位为TRUE。
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