CN116105991A - 高强螺栓安全与健康的在线监测方法 - Google Patents

高强螺栓安全与健康的在线监测方法 Download PDF

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聂化伟
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Abstract

本发明公开了高强螺栓安全与健康的在线监测方法，包括：通过法兰高精度间隙位移监测传感器，对叶片与变桨轴承连接高强螺栓、塔架法兰连接用的高强螺栓的连接有效性进行实时监测，结合高强螺栓初始预紧力记录，机组风速、转速、功率偏航位置的变量，计算高强螺栓预紧力衰减曲线及疲劳损伤，实现及时准确监测高强螺栓的松动损伤状况，为风机安全运行和健康状况评价提供依据，进而实现智能化在线分析与控制管理，便于大规模快速推广，可实时为叶片、塔架等的高强螺栓安全与健康保驾护航，相比于通过对每个高强螺栓分别进行设置传感器的检测方法，大大降低了检测成本，且安装简单，非常适于推广使用。

Description

高强螺栓安全与健康的在线监测方法
技术领域
本发明涉及风电机组设备技术领域，特别是高强螺栓安全与健康的在线监测方法。
背景技术
近年来，随着风电机组投入使用数量和服役年限的增加，发生叶片连接高强螺栓断裂的机组数量，逐年增加，如未及时处理，高强螺栓断裂轻则造成部件损伤，如变桨轴承开裂，产生较大的维修成本，重则导致叶片掉落、机组倒塌的严重后果。
高强螺栓预紧力是高强螺栓唯一的设计和工作指标，高强螺栓断裂有以下三种潜在原因：一是高强螺栓本身质量问题；二是高强螺栓实际疲劳载荷超过设计值；三是高强螺栓预紧力不足或超屈服，而初始紧固高强螺栓预紧力不足；运行过程中受塑性变形、棘轮效应及疲劳载荷影响，导致的预紧力衰减；现有扭矩法年检的运维方式，是导致高强螺栓失效的主要因素，目前市场常用的超声法仅能实现法兰面少量高强螺栓(通常为4颗)的轴力监测，不能实现法兰连接的有效性监测，为了确保风电机组的安全与健康进行，减少运维成本、避免设备的重大安全事故和重大经济损失与重大安全事故造成的恶劣影响，对叶片、塔架的高强螺栓进行损伤失效在线监测非常重要和必要。
发明内容
本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明提供了一种高强螺栓安全与健康的在线监测方法解决风电机组设备高强螺栓在无预警的情况下断裂轻则造成部件损伤，如变桨轴承开裂，产生较大的维修成本，重则导致叶片掉落、机组倒塌的严重后果的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
基于高强螺栓损伤与采集信号之间的映射关系，构建高强螺栓模型，并进行训练，建立一套基于法兰间隙位移的叶片高强螺栓损伤及高强螺栓安全与健康在线监测系统；
结合高强螺栓的损伤情况，建立高强螺栓损伤失效机制，实现高强螺栓的疲劳损伤评估和应力预警，为后续的安装以及运行和检修提供指导。
作为本发明所述的高强螺栓安全与健康的在线监测方法的一种优选方案，其中：在叶根法兰之间安装高精度间隙位移监测传感器，并对高强螺栓进行安装和记录，由风力发电机组PLC实时采集高精度间隙位移监测传感器的当前数据，同时获取施工记录中的高强螺栓初始预紧力；
作为本发明所述的高强螺栓安全与健康的在线监测方法的一种优选方案，其中：所述高强螺栓应力预警包括：预警高强螺栓松、高强螺栓断裂、法兰变形超过许用变形、叶片掉落的故障，继而预测性运维，同时根据各法兰面受载情况，判断法兰面变形情况及是否剥离。
作为本发明所述的高强螺栓安全与健康的在线监测方法的一种优选方案，其中：所述高强螺栓损伤与采集信号之间的映射关系是通过高精度间隙位移监测传感器的采集信号与高强螺栓轴力变化的映射关系，结合机组风速、转速、功率、偏航位置的变量，建立高强螺栓松动损伤数据模型，研究高强螺栓松动损伤描述的特征参数，生成与高强螺栓松动损伤有关的变量所得到的。
作为本发明所述的高强螺栓安全与健康的在线监测方法的一种优选方案，其中：所述高强螺栓模型的建立和训练方法为：根据高精度间隙位移监测传感器采集信号、风电机组SCADA运行数据、叶根载荷应力应变数据，构建大数据模型，通过高强螺栓轴力的一致性控制，得到正常高强螺栓模型，训练不同状态下的正常/异常高强螺栓判定模型，确认模型对于异常状态的可检测性。
作为本发明所述的高强螺栓安全与健康的在线监测方法的一种优选方案，其中：所述在线监测系统的建立还包括建立特定机组高强螺栓故障数据库，并通过高精度间隙位移监测传感器的采集信号，计算高强螺栓预紧力衰减，在此基础上对高强螺栓松动、高强螺栓断裂、法兰变形超出许用变形和叶片掉落的故障进行预警。
作为本发明所述的高强螺栓安全与健康的在线监测方法的一种优选方案，其中：所述高强螺栓的损伤情况包括高强螺栓预紧力衰减曲线和高强螺栓疲劳损伤，探明高强螺栓及连接结构的受载情况。
作为本发明所述的高强螺栓安全与健康的在线监测方法的一种优选方案，其中：所述高精度间隙位移监测传感器安装时，在叶片根部布置光纤传感器，监测风机叶片连接高强螺栓及相关连接结构的受载情况。
作为本发明所述的高强螺栓安全与健康的在线监测方法的一种优选方案，其中：所述高强螺栓的安装过程中，对于有损伤高强螺栓，通过现场测量轴力值再施工，所述对高强螺栓的安装过程中，对于需要复拧的高强螺栓，采用轴力法施工。
作为本发明所述的高强螺栓安全与健康的在线监测方法的一种优选方案，其中：所述高精度间隙位移监测传感器安装在两个叶根法兰之间，所述高精度间隙位移监测传感器设置为四个，所述高精度间隙位移监测传感器供电选取塔筒维护插座230V电源。
本发明的有益效果：本发明通过法兰高精度间隙位移监测传感器，对叶片与变桨轴承连接高强螺栓、塔架法兰连接用的高强螺栓的连接有效性进行实时监测，专家平台结合高强螺栓初始预紧力记录，机组风速、转速、功率偏航位置的变量，计算高强螺栓预紧力衰减曲线及疲劳损伤，探明风机叶片、塔架部件的高强螺栓及相关连接结构的受载情况，实现安全与健康多维度评估，建立高强螺栓的安全与健康诊断模型，提高叶片高强螺栓预紧力施工精度，降低高强螺栓预紧力离散系数，结合高强螺栓预紧力衰减曲线研究，实现及时准确监测高强螺栓的松动损伤状况，为风机安全运行和健康状况评价提供依据，进而实现智能化在线分析与控制管理，便于大规模快速推广，可实时为叶片、塔架等的高强螺栓安全与健康保驾护航。
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性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
图1为本发明一个实施例提供的高强螺栓安全与健康的在线监测方法中高强螺栓损伤失效在线监测系统的拓扑图。
图2为本发明一个实施例提供的高强螺栓安全与健康的在线监测方法中高强螺栓的预紧力衰减曲线示意图。
图3为本发明一个实施例提供的高强螺栓安全与健康的在线监测方法中高精度间隙位移监测传感器监测子系统的连接示意图。
图4为本发明一个实施例提供的高强螺栓安全与健康的在线监测方法中某机组叶片高强螺栓的静强度设计结果示意图。
图5为本发明一个实施例提供的高强螺栓安全与健康的在线监测方法中某机组叶片高强螺栓的疲劳损伤设计结果示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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，都应当属于本发明的保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
参照图1-3，为本发明的一个实施例，提供了一种高强螺栓安全与健康的在线监测方法，包括以下步骤：
S1：在叶根法兰之间安装高精度间隙位移监测传感器，并对高强螺栓进行安装和记录，由风力发电机组PLC实时采集高精度间隙位移监测传感器的当前数据，同时获取施工记录中的高强螺栓初始预紧力；
S2：基于高强螺栓损伤与采集信号之间的映射关系，构建高强螺栓模型，并进行训练，建立一套基于法兰间隙位移的叶片高强螺栓损伤及高强螺栓安全与健康在线监测系统；
更进一步的，高强螺栓安全与健康在线监测系统由1个双轴倾角传感器、多个高精度间隙位移监测传感器、1个数据采集仪或边缘网关以及服务器构成。
更进一步的，高强螺栓安全与健康在线监测系统的输出接口为Modbus485通讯，每个HUB可根据实际需求进行扩展，也可通过输出接口给到主控通讯模块。
更进一步的，在线监测系统的建立还包括建立特定机组高强螺栓故障数据库，并通过高精度间隙位移监测传感器的采集信号，计算高强螺栓预紧力衰减，在此基础上对高强螺栓松动、高强螺栓断裂、法兰变形超出许用变形和叶片掉落的故障进行预警。
更进一步的，高强螺栓损伤与采集信号之间的映射关系是通过高精度间隙位移监测传感器的采集信号与高强螺栓轴力变化的映射关系，结合机组风速、转速、功率、偏航位置的变量，建立高强螺栓松动损伤数据模型，研究高强螺栓松动损伤描述的特征参数，生成与高强螺栓松动损伤有关的变量所得到的。
更进一步的，高强螺栓模型的建立和训练方法为：根据高精度间隙位移监测传感器采集信号、风电机组SCADA运行数据、叶根载荷应力应变数据，构建大数据模型，通过高强螺栓轴力的一致性控制，得到正常高强螺栓模型，训练不同状态下的正常/异常高强螺栓判定模型，确认模型对于异常状态的可检测性。
S3：结合高强螺栓的损伤情况，建立高强螺栓损伤失效机制，实现高强螺栓的疲劳损伤评估和应力预警，为后续的安装以及运行和检修提供指导。
更进一步的，高强螺栓应力预警包括：预警高强螺栓松、高强螺栓断裂、法兰变形超过许用变形、叶片掉落的故障，继而预测性运维，同时根据各法兰面受载情况，判断法兰面变形情况及是否剥离。
更进一步的，高强螺栓的损伤情况包括高强螺栓预紧力衰减曲线和高强螺栓疲劳损伤，探明高强螺栓及连接结构的受载情况。
更进一步的，高精度间隙位移监测传感器安装时，在叶片根部布置光纤传感器，监测风机叶片连接高强螺栓及相关连接结构的受载情况。
更进一步的，高精度间隙位移监测传感器安装在两个叶根法兰之间，高精度间隙位移监测传感器设置为四个，高精度间隙位移监测传感器供电选取塔筒维护插座230V电源，均通过数据采集仪或边缘计算网关将信号传输至上位机。
更进一步的，高精度间隙位移监测传感器的总输出接口为Modbus485通讯，数据刷新周期为20ms；数据集成到主控程序后进行1s滤波处理并上传中控，中控进行数据存储和集成中控SCADA显示，高精度间隙位移监测传感器采用产品类型广泛应用于航天、航空、船舶、兵器等军工领域及民用铁路测绘、风机安全健康监测、桥梁健康监测、地质灾害监测预警的高精度微米级传感器，该产品可为各类系统的导航、制导、控制、调平、计量、监测等提供精确的测量信号。
更进一步的，高精度间隙位移监测传感器供电选取塔筒维护插座230V电源，考虑到塔筒内部通讯线缆较长，可使用无线模块替代RS485线缆测试，根据效果确认最终方案。
本实施例中，监测系统采用的高强螺栓损伤失效机理为：通过在法兰之间安装高精度间隙位移监测传感器，对叶片与法兰连接高强螺栓的有效性进行实时监测，专家平台结合高强螺栓初始预紧力记录、机组风速、转速、功率偏航位置的变量，计算高强螺栓的预紧力衰减曲线、高强螺栓疲劳损伤；
通过法兰高精度间隙位移监测传感器，对叶片与变桨轴承连接高强螺栓、塔架法兰连接用的高强螺栓的连接有效性进行实时监测，专家平台结合高强螺栓初始预紧力记录，机组风速、转速、功率偏航位置的变量，通过计算，提供高强螺栓预紧力衰减曲线、高强螺栓疲劳累积损伤等状态变量，实现高强螺栓预紧力衰减的预测，预警高强螺栓松、高强螺栓断裂、法兰变形超过许用变形、叶片掉落的故障，继而预测性运维，同时根据各法兰面受载情况，判断法兰面变形情况及是否剥离，实现机组的安全保护。
实施例2
对高强螺栓进行安装和记录，由风力发电机组PLC实时采集高精度间隙位移监测传感器的当前数据，同时获取施工记录中的高强螺栓初始预紧力，以高强螺栓预紧力控制为核心，将基于信息技术的管理控制系统应用于自动拧紧装配线，利用现代传感技术、自动控制技术和网络技术，对整个拧紧过程的人、机、料、法、环、测各个环节实现自动化、智能化管理和监控，通过在线高强螺栓监测，判定高强螺栓连接的有效性，评估高强螺栓的剩余疲劳寿命，制定维护计划，提供突发故障报警，避免无效复拧对高强螺栓的损伤，同时实现运维成本降低；
高强螺栓施工、故障诊断和故障处理规范包括高强螺栓施工规范：
涉及高强螺栓预紧力施工控制、完整的记录制度等；
故障诊断规范：从高强螺栓拧紧工艺、施工记录、高强螺栓故障诊断监测系统监测到的数据等，进行诊断；
故障处理规范：涉及故障高强螺栓必须更换、形成高强螺栓更换工艺文件、必须采用轴力法施工等；
进一步的：高强螺栓的安装工艺为：采用以高强螺栓伸长量控制的轴向预紧力施工工具对高强螺栓进行安装，在高强螺栓实际装配拧紧过程中，高强螺栓装配过程中的拧紧方法、监测策略以及拧紧装备，也就是拧紧技术对螺纹连接拧紧后预紧力的离散有着决定性的影响，根据拧紧过程中控制参数(扭矩、转角、伸长量)的不同，高强螺栓装配过程中基本的控制方法可分为扭矩控制法、转角控制法以及伸长量控制法。
进一步的：对高强螺栓的安装过程中，对于有损伤高强螺栓，通过现场测量轴力值再施工。
进一步的：对高强螺栓的安装过程中，对于需要复拧的高强螺栓，采用轴力法施工。
本实施例中：可以排除扭矩系数、摩擦因数、接触变形、被连接件变形、装配工具精度等因素影响，获得准确度高的高强螺栓预紧力，离散系数可控制在1.1-1.2间，远低于目前1.5-1.6的扭矩法施工离散系数，且通过对于有损伤高强螺栓，通过现场测量轴力值再施工，实现以检代修的运维策略，避免对轴力正常高强螺栓的损伤，对于需要复拧的高强螺栓，采用轴力法施工，以恢复设计规定预紧力，避免扭矩法施工导致的复拧的高强螺栓预紧力变小问题，并制定相关高强螺栓施工工艺、更换的制度规程和相关标准，以减少运维工作量及运维次数。
实施例3
结合附图4-5得出，高强螺栓损伤的分析方法为：
从结构特点、高强螺栓受载、现场风参数(风速、湍流、密度等)、载荷计算、预紧力分散性、预紧力损失等多种因素，分析和评估高强螺栓的损伤程度、部位或位置，为诊断模型建立提供数据支撑。
结合附图4，为实施例中某机组叶片高强螺栓的静强度设计图。
结合附图5，为实施例中某机组叶片高强螺栓的疲劳强度设计图。
本实施例中：在实施过程中，某机型某连接高强螺栓预紧力大小对高强螺栓疲劳损伤的影响如下：
当预紧力为1.0*F0时，高强螺栓的疲劳损伤为1.0*D0；
当预紧力为0.6*F0时，高强螺栓的疲劳损伤为16*D0；
当预紧力为0.2*F0时，高强螺栓的疲劳损伤约为1000*D0。
依据VDI2230高强度连接螺栓连接系统计算准则，螺栓连接件刚度降低,使螺栓疲劳载荷(对叶片螺栓是变化幅值)增加，疲劳载荷幅值ΔQb为：
ΔQb＝Qe·Kb/(Kb+Kc)
式中，Qe为工作载荷；Kb为螺栓刚度；Kc为连接体刚度。
依据S-N疲劳曲线,疲劳寿命随疲劳载荷幅值增大而减少
根据计算,螺栓的疲劳寿命与疲劳载荷循环幅值的3-5次方成比例。
根据相关文献，当叶片螺栓连接结合面间隙值大于0.4mm时,叶片螺栓受到的载荷将迅速增加,当间隙值为0.8-1mm时，螺栓受到的载荷将趋于平稳，叶片螺栓连接结合面间隙值与螺栓受力关系如下：
当高精度间隙位移监测传感器检测到间隙为0.2mm时，螺栓承受的压力为2kN；
当高精度间隙位移监测传感器检测到间隙为0.4mm时，螺栓承受的压力为5kN；
当高精度间隙位移监测传感器检测到间隙为0.6mm时，螺栓承受的压力为10kN；
当高精度间隙位移监测传感器检测到间隙为0.8mm时，螺栓承受的压力为18kN；
当高精度间隙位移监测传感器检测到间隙为1mm时，螺栓承受的压力为20kN。
为验证叶根端面间隙对叶片螺栓受力载荷幅的影响,叶片受载时,我们对叶根端面与叶片法兰不同间隙情况进行了对比试验,试验结果如下：
当高精度间隙位移监测传感器检测到无间隙时，受拉螺栓的应力变化平均值为50，受压螺栓应力变化的平均值为-43；
当高精度间隙位移监测传感器检测到约为0.5mm间隙时，受拉螺栓的应力变化平均值为152，受压螺栓应力变化的平均值为-69；
当高精度间隙位移监测传感器检测到无间隙时，受拉螺栓的应力变化平均值为238，受压螺栓应力变化的平均值为-242。
试验方法:在叶根端面及法兰间设置不同间隙,然后通过转换器将叶片安装到试验台上,对叶片进行加载,通过螺栓上粘贴的应变片对螺栓应变进行监测。
试验用叶片法兰为6mm；试验用螺栓规格为M30,螺栓材质为42CrMoA,强度等级为10.9级，试验叶片在受载情况下叶根弯矩约为1800kN*m。
根据测试结果,叶片在受载情况下,叶根端面产生间隙与叶根端面无间隙相比,螺栓的应力载荷幅值显著增加；
叶根端面与叶片法兰间隙约为0.5mm时，受拉螺栓应变约增加3倍,受压螺栓应变约增加1.6倍；
叶根端面与叶片法兰间隙约为1mm时,受拉螺栓应变约增加4.8倍,受压螺栓应变约增加5.6倍。
本发明的工作原理为：通过法兰高精度间隙位移监测传感器，对叶片与变桨轴承连接高强螺栓、塔架法兰连接用的高强螺栓的连接有效性进行实时监测，专家平台结合高强螺栓初始预紧力记录，机组风速、转速、功率偏航位置的变量，计算高强螺栓预紧力衰减曲线及疲劳损伤，探明风机叶片、塔架部件的高强螺栓及相关连接结构的受载情况，实现安全与健康多维度评估，建立高强螺栓的安全与健康诊断模型，提高叶片高强螺栓预紧力施工精度，降低高强螺栓预紧力离散系数，结合高强螺栓预紧力衰减曲线研究，实现及时准确监测高强螺栓的松动损伤状况，为风机安全运行和健康状况评价提供依据，进而实现智能化在线分析与控制管理，便于大规模快速推广，可实时为叶片、塔架等的高强螺栓安全与健康保驾护航。
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.高强螺栓安全与健康的在线监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于高强螺栓损伤与采集信号之间的映射关系，构建高强螺栓模型，并进行训练，建立一套基于法兰间隙位移的叶片高强螺栓损伤及高强螺栓安全与健康在线监测系统；
结合高强螺栓的损伤情况，建立高强螺栓损伤失效机制，实现高强螺栓的疲劳损伤评估和应力预警，为后续的安装以及运行和检修提供指导。
2.如权利要求1所述的高强螺栓安全与健康的在线监测方法，其特征在于，包括以下步骤：在叶根法兰之间安装高精度间隙位移监测传感器，并对高强螺栓进行安装和记录，由风力发电机组PLC实时采集高精度间隙位移监测传感器的当前数据，同时获取施工记录中的高强螺栓初始预紧力。
3.如权利要求1或2所述的高强螺栓安全与健康的在线监测方法，其特征在于：所述高强螺栓应力预警包括：预警高强螺栓松、高强螺栓断裂、法兰变形超过许用变形、叶片掉落的故障，继而预测性运维，同时根据各法兰面受载情况，判断法兰面变形情况及是否剥离。
4.如权利要求3所述的高强螺栓安全与健康的在线监测方法，其特征在于：
所述高强螺栓损伤与采集信号之间的映射关系是通过高精度间隙位移监测传感器的采集信号与高强螺栓轴力变化的映射关系，结合机组风速、转速、功率、偏航位置的变量，建立高强螺栓松动损伤数据模型，研究高强螺栓松动损伤描述的特征参数，生成与高强螺栓松动损伤有关的变量所得到的。
5.如权利要求4所述的高强螺栓安全与健康的在线监测方法，其特征在于：
所述高强螺栓模型的建立和训练方法为：根据高精度间隙位移监测传感器采集信号、风电机组SCADA运行数据、叶根载荷应力应变数据，构建大数据模型，通过高强螺栓轴力的一致性控制，得到正常高强螺栓模型，训练不同状态下的正常/异常高强螺栓判定模型，确认模型对于异常状态的可检测性。
6.如权利要求5所述的高强螺栓安全与健康的在线监测方法，其特征在于：
所述在线监测系统的建立还包括建立特定机组高强螺栓故障数据库，并通过高精度间隙位移监测传感器的采集信号，计算高强螺栓预紧力衰减，在此基础上对高强螺栓松动、高强螺栓断裂、法兰变形超出许用变形和叶片掉落的故障进行预警。
7.如权利要求4至6任一项所述的高强螺栓安全与健康的在线监测方法，其特征在于：所述高强螺栓的损伤情况包括高强螺栓预紧力衰减曲线和高强螺栓疲劳损伤，探明高强螺栓及连接结构的受载情况。
8.如权利要求7所述的高强螺栓安全与健康的在线监测方法，其特征在于：所述高精度间隙位移监测传感器安装时，在叶片根部布置光纤传感器，监测风机叶片连接高强螺栓及相关连接结构的受载情况。
9.如权利要求8所述的高强螺栓安全与健康的在线监测方法，其特征在于：所述高强螺栓的安装过程中，对于有损伤高强螺栓，通过现场测量轴力值再施工，所述对高强螺栓的安装过程中，对于需要复拧的高强螺栓，采用轴力法施工。
10.如权利要求8或9所述的高强螺栓安全与健康的在线监测方法，其特征在于：所述高精度间隙位移监测传感器安装在两个叶根法兰之间，所述高精度间隙位移监测传感器设置为四个，所述高精度间隙位移监测传感器供电选取塔筒维护插座230V电源。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117404260A (zh) * 2023-12-14 2024-01-16 吉睿智控科技（天津）有限公司 螺栓松动监测方法、装置、电子设备和存储介质
CN117404260B (zh) * 2023-12-14 2024-02-13 吉睿智控科技（天津）有限公司 螺栓松动监测方法、装置、电子设备和存储介质

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