CN115306655A - 一种叶片物联网无线监测装置及预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的一种叶片物联网无线监测装置及预警方法，监测装置包括：压电式传感器、数据采集发送装置、数据接收转发装置、转速传感器、数据采集接收装置和交换机；数据采集发送装置安装在叶片的内腔中，与所述压电式传感器连接，用于采集所述压电传感器的信号；数据接收转发装置，安装在轮毂里，与数据采集发送装置连接，用于接收所述数据采集发送装置的数据；转速传感器安装在发电机的驱动端，与所述数据采集接收装置连接，用于采集发电机的转速信号，并发送至所述数据采集接收装置；数据采集接收装置，安装在机舱控制柜。结合风机转速和变桨角度工况，可有效提高数据分析和叶片故障诊断预警的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及无线监测领域，尤其涉及一种叶片物联网无线监测装置及预警方法。
背景技术
风机叶片作为风力发电机组关键零部件之一，运行状态的好坏直接影响着风电机组的发电效率。叶片工作在高空、全天候条件下，经常受到空气介质、大气射线、沙尘、雷电、暴雨、冰雪的侵袭，容易造成叶片损伤。传统的依靠人工巡检的方式发现叶片问题，不仅费时费力，而且效率低下，往往不能及时发现叶片潜在的问题和缺陷异常，将对风电机组运行维护工作产生巨大影响，甚至导致安全事故。
现有叶片无线监测技术中，叶片与轮毂之间采用有线连接。存在三大缺点：在现场部署过程中，由于叶片存在变桨工况，频繁的变桨导致线缆拉伸或扭缆，出现线缆拧断的情况，进而引发变桨轴承故障的问题，严重影响风电机组正常发电。
有线连接容易增大引雷风险。风机叶片一般采用玻璃钢材质，与轮毂轴承紧密连接。现有的无线监测设备从轮毂控制柜取220V的电源，并通过有线给传感器供电。在叶片内腔中产生了绵长的带电体。容易遭雷击，进而引雷至变桨控制柜，严重影响风电机组正常发电。
现有的叶片长度一般在40m-120m，叶片在运行过程中存在挥舞和摆振的情况。为防止叶片传感器和线缆对叶片的损坏，现有的叶片传感器沿叶片内腔部粘接度在10-40m的范围内。线缆越长，线缆内部拉伸断线的情况越严重。
常规的叶片监测基于单一的振动、声学、超声波等独立于风电机组自身工况的故障诊断方法，没有针对风电机组独有的工况进行有针对性的分析与故障诊断。例如，风机在停机过程中，常规的叶片监测系统依然在进行数据采集传输和存储，没有工程应用价值。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种叶片物联网无线监测装置及预警方法。
根据本发明的一个方面，提供了一种叶片物联网无线监测系统包括：压电式传感器、数据采集发送装置、数据接收转发装置、转速传感器、数据采集接收装置和交换机；
所述数据采集发送装置安装在叶片的内腔中，与所述压电式传感器连接，用于采集所述压电传感器的信号；
所述数据接收转发装置，安装在轮毂里，与所述数据采集发送装置连接，用于接收所述数据采集发送装置的数据；
所述转速传感器安装在发电机的驱动端，与所述数据采集接收装置连接，用于采集发电机的转速信号，并发送至所述数据采集接收装置；
所述数据采集接收装置，安装在机舱控制柜，用于接收所述数据接收转发装置发送的叶片数据，将所述叶片数据和所述转速信号做时间同步，打包发送至所述交换机。
可选的，所述数据采集接收装置根据风电机组叶片的工作特性，每组振动监测数据采集频率为50HZ，采集时长为600s。
可选的，所述交换机将数据同步至升压站服务器，完成叶片监测数据的采集、存储和分析工作。
可选的，所述数据采集发送装置具体包括：第一数据采集发送装置、第二数据采集发送装置和第三数据采集发送装置，通过无线组网ZigBee依次向所述数据接收转发装置发送数据。
可选的，所述数据采集发送装置采用锂电池供电。
本发明还公开了一种叶片物联网无线监测预警方法，应用于上述一种叶片物联网无线监测系统，所述预警方法包括：
获取叶片振动信号，并分离出变桨角度信号和摆阵方向振动数据；
根据所述摆阵方向振动数据计算摆阵方向振动均方根值；
根据所述变桨角度信号判断所述振动均方根值进入相关的阈值区域并进行比较。
可选的，所述阈值区域具体包括：第一阈值区域A区、第二阈值区域B区和第三阈值区域C区；
所述第一阈值区域A区，取近三个月风机额定转速下叶片摆振均方根值的平均值*125％*1.2；
所述第二阈值区域B区，取近三个月风机额定转速下叶片摆振均方根值的平均值*125％*1.5；
所述第三阈值区域C区，取近三个月风机额定转速下叶片摆振均方根值的平均值*125％*1.8。
本发明提供的一种叶片物联网无线监测装置及预警方法，监测装置包括：压电式传感器、数据采集发送装置、数据接收转发装置、转速传感器、数据采集接收装置和交换机；数据采集发送装置安装在叶片的内腔中，与所述压电式传感器连接，用于采集所述压电传感器的信号；数据接收转发装置，安装在轮毂里，与数据采集发送装置连接，用于接收所述数据采集发送装置的数据；转速传感器安装在发电机的驱动端，与所述数据采集接收装置连接，用于采集发电机的转速信号，并发送至所述数据采集接收装置；数据采集接收装置，安装在机舱控制柜，用于接收所述数据接收转发装置发送的叶片数据，将所述叶片数据和所述转速信号做时间同步，打包发送至所述交换机。本发明结合风机转速和变桨角度工况，可提高数据的有效性、针对叶片不同角度下的振动工况进行分析，可有效提高数据分析和叶片故障诊断预警的准确性。
上述说明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，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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为本发明实施例提供的一种叶片物联网无线监测装置结构示意图；
图2为本发明实施例提供的数据采集发送装置的信号发送示意图；
图3为本发明实施例提供的一种适用于叶片物联网无线监测数据采集的启停策略流程图；
图4为本发明实施例提供的一种叶片物联网无线监测预警方法的流程图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开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公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本发明的说明书实施例和权利要求书及附图中的术语“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。
下面结合附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
如图1所示，一种叶片物联网无线监测装置，包括：压电式传感器，通过有线与数据采集发送装置。压电式传感器在工程项目中使用量大，信号比MESE传感器稳定。
数据采集发送装置，安装在叶片内腔中，采用锂电池供电。用于采集压电式传感器的信号，并给压电式传感器提供电源。一对一的采集模式。数据采集完成后，将数据采用ZigBee模式发送至安装在轮毂里的数据接收转发装置中；
数据接收转发装置，安装在轮毂里，用于接收三个数据采集发送装置的数据。(风电机组有三支叶片，每支叶片内腔加装一组压电式传感器与数据采集发送装置)。接收到数据后，按照约定的数据模式打包，并通过2.4G通讯将数据传输至机舱的数据采集接收装置。
转速传感器，安装在发电机驱动端，采集发电机转速信号。
数据采集接收装置，安装在机舱控制柜，用于接收数据接收转发装置发送的叶片数据，并采集转速传感器的转速信号。最终将叶片数据与转速信号做时间同步，打包发送至机舱交换机。根据风电机组叶片工作特性，每组振动监测数据采集频率为50Hz，采集时长为600s。
交换机是将无线接入有线环网的转换装置。将数据同步至升压站服务器，进而完成叶片监测数据的采集，存储和分析工作。
如图2所示，叶片到轮毂的无线ZigBee模式通讯。
三支叶片内腔中各加装一个数据采集发送装置，命名为数据采集发送装置A、数据采集发送装置B、数据采集发送装置C。本发明提出一种三数据采集发送装置通过无线组网逻辑如下：
在定时自动唤醒后，分别与数据接收转发装置通讯，接收工作模式和校时。
当完成振动数据采集后，三个数据采集发送装置通过无线组网ZigBee，按照A\B\C的顺序先后发送数据。避免三台数据采集装置同时向数据接收转发装置发送数据，造成网络拥堵。
数据采集发送装置，采用锂电池供电，需要考虑该部件的供电功耗及使用寿命的问题。本发明提出一种适用于叶片物联网无线监测数据采集的启停策略如图3所示。
安装在叶片内腔的数据采集装置定时唤醒无线通讯，间隔2小时一次。
安装在轮毂里的数据接收转发装置监测到数据采集装置被唤醒后，下发数据工作模式：
中断模式：数据采集接收装置在24h内没有收到数据，即在数据采集发送装置下一次唤醒后开启数据采集模式。否则判断转速是否达标且稳定。
采集模式：采集数据10min的叶片数据，完成数据发送后进入睡眠模式。
省电模式：进入睡眠模式等待下一次通讯交互。
数据采集发送装置的无线技术采用ZigBee技术，他是一种近距离、低复杂度、低功耗、低速率、低成本的双向无线通讯技术。主要用于距离短、功耗低且传输速率不高的各种电子设备之间进行数据传输以及典型的有周期性数据、间歇性数据和低反应时间数据传输的应用。
数据接收转发装置与数据采集接收装置都是从风机的控制柜取电，采用无线2.4G技术，是一种无线技术，频段处于
2.400GHz～2.4835GHz之间，是一种短距离无线传输技术，供开源使用，广泛应用于家用及商用领域。用于短距离无线传输和传导的技术。2.4GHz无线电的天线的体积相当小，产品体积也更小，从而使芯片更集中，减少耗电。
如图4所示，不同变桨角度下的叶片振动数据特征预警方法。本发明的目标是实现对叶片的故障诊断。风电机组为实现最大风能捕获，变桨系统会根据风速调整叶片的变桨角度，该调整会影响叶片的迎风面积和受力状况。在不同的变桨角度下的叶片振动数据特征是不同的，常规的叶片监测系统对不同变桨角度下的叶片振动特征采用相同的阈值来做预警，容易造成误报警。本发明提出不同变桨角度下的叶片振动数据分区特征预警方法，可提高系统预警的精准能力。
阈值A区：取近三个月风机额定转速下叶片摆振均方根值的平均值*125％*1.2；
阈值B区：取近三个月风机额定转速下叶片摆振均方根值的平均值*125％*1.5；
阈值C区：取近三个月风机额定转速下叶片摆振均方根值的平均值*125％*1.8；
当当前的摆振均方根值超限即可触发预警状态，如果没有超限即为正常。
步骤一：从叶片振动信号中分分离出变桨角度信号和摆振方向振动数据。
步骤二：计算摆振方向振动均方根值：
步骤三：通过变桨角度信号判断振动均方根值进入相关的阈值区域进行比较。例如，当变桨角度信号≤30°，瞬时摆振均方根值进入阈值A区进行比较。当瞬时摆振均方根值超过三个月风机额定转速下叶片摆振均方根值的平均值*125％*1.2时，系统发出预警信号；当瞬时摆振均方根值小于三个月风机额定转速下叶片摆振均方根值的平均值*125％*1.2时，系统发出正常信号；
同理，变桨角度信号是区分瞬时摆振均方根值评定区域的依据，变桨角度不同，摆振方向均方根值的阈值也不同。
有益效果：本发明通过在叶片内腔部位布置振动传感器来监测叶片运行状况。根据设计，叶片振动传感器选用双轴型压电式传感器，用于监测叶片挥舞和摆振，布置在距离叶根1/3叶片总长的位置。数据采集装置安装在轮毂，随叶轮转动。叶片与轮毂之间采用无线通信，轮毂与机舱之间采用无线通信，数据通过机组自有网络进入光纤环网，上传至升压站服务器。针对采集到的风机叶片振动数据，分析叶片的受力情况，从而研究叶片的故障类型，指导现场工程人员有计划的对风机叶片进行维护。
以上的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种叶片物联网无线监测系统，其特征在于，所述监测系统包括：压电式传感器、数据采集发送装置、数据接收转发装置、转速传感器、数据采集接收装置和交换机；
所述数据采集发送装置安装在叶片的内腔中，与所述压电式传感器连接，用于采集所述压电传感器的信号；
所述数据接收转发装置，安装在轮毂里，与所述数据采集发送装置连接，用于接收所述数据采集发送装置的数据；
所述转速传感器安装在发电机的驱动端，与所述数据采集接收装置连接，用于采集发电机的转速信号，并发送至所述数据采集接收装置；
所述数据采集接收装置，安装在机舱控制柜，用于接收所述数据接收转发装置发送的叶片数据，将所述叶片数据和所述转速信号做时间同步，打包发送至所述交换机。
2.根据权利要求1所述的一种叶片物联网无线监测系统，其特征在于，所述数据采集接收装置根据风电机组叶片的工作特性，每组振动监测数据采集频率为50HZ，采集时长为600s。
3.根据权利要求1所述的一种叶片物联网无线监测系统，其特征在于，所述交换机将数据同步至升压站服务器，完成叶片监测数据的采集、存储和分析工作。
4.根据权利要求1所述的一种叶片物联网无线监测系统，其特征在于，所述数据采集发送装置具体包括：第一数据采集发送装置、第二数据采集发送装置和第三数据采集发送装置，通过无线组网ZigBee依次向所述数据接收转发装置发送数据。
5.根据权利要求1所述的一种叶片物联网无线监测系统，其特征在于，所述数据采集发送装置采用锂电池供电。
6.一种叶片物联网无线监测预警方法，应用于权利要求1-5任意一项所述的一种叶片物联网无线监测系统，其特征在于，所述预警方法包括：
获取叶片振动信号，并分离出变桨角度信号和摆阵方向振动数据；
根据所述摆阵方向振动数据计算摆阵方向振动均方根值；
根据所述变桨角度信号判断所述振动均方根值进入相关的阈值区域并进行比较。
7.根据权利要求6所述的一种叶片物联网无线监测预警方法，其特征在于，所述阈值区域具体包括：第一阈值区域A区、第二阈值区域B区和第三阈值区域C区；
所述第一阈值区域A区，取近三个月风机额定转速下叶片摆振均方根值的平均值*125％*1.2；
所述第二阈值区域B区，取近三个月风机额定转速下叶片摆振均方根值的平均值*125％*1.5；
所述第三阈值区域C区，取近三个月风机额定转速下叶片摆振均方根值的平均值*125％*1.8。
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