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文档简介
1、风电塔筒低频摆动及倾斜预警系统研究 摘 要 风力发电机组塔筒安全关系到机组的正常运行,在实际应用中,风电塔筒的健康检查多以定期人工检查为主,并不能及时发现塔筒故障。本文设计了一套风电塔筒低频摆动及倾斜实时监测系统,通过对塔筒低频摆动信号和倾斜角信号监测达到对塔筒安全预警的目的。但由于风向和风速不稳,塔筒低频摆动和倾斜难以提取,为此本文首先建立塔筒的有限元模型,分析塔筒的动态特性,了解塔筒的运行特点,实现了倾角传感器的优化布置;采用基于hht的低频信号提取算法,得到塔筒真实摆动(倾斜)数据;设计了一套风电塔筒低频摆动及倾斜实时监测系统,监测节点之间采用can总线进行通信,然后通过3g模块将数据发
2、送到远程服务器,服务器对采集到的信号进行分析存储,显示实时塔筒运行状态。 【关键词】塔筒 模态分析 hht滤波 在线监测 1 引言 风电塔筒是风机的重要组成部分,但其重要性往往被忽视。风电塔筒在风力发电机组中主要起支撑作用。风力发电机组在运行过程中,塔筒在外部载荷的作用下发生形变和位移,作用在塔筒顶部的轴向压力会产生对塔筒各截面的弯矩,当外部载荷很大时,弯矩的增大会导致塔筒某一截面超出其屈服极限,使得塔筒发生损坏,甚至出现倒塔事故。另外,塔筒顶端产生过大的位移,会引起机组的激烈振动,最终导致机组不能正常运行,给企业带来严重的经济损失。 在实际应用中,风电塔筒的健康检查多以定期人工检查为主,并不
3、能及时发现塔筒故障。因此,对塔筒进行实时在线监测,对保证风机的正常运行具有重大意义。 2 风电塔筒动力学分析 模态是结构的固有振动特性,每一个模态具有特定的固有频率、阻尼比和模态振型。在对结构进行动力特性分析时,模态分析具有以下三方面的意义: (1)判断结构是否会发生共振; (2)判断结构刚度和质量分布的是否合理; (3)模态分析是其他动力学分析的基础,如响应谱分析,随机振动分析、谐响应分析等都需要在模态分析的基础上进行。 当风力发电机组在空气动力、惯性力和弹性力等交变载荷的作用下,会使旋转的叶片和塔筒产生耦合振动,如果外界激振力的频率与塔筒的固有频率相同时,系统就会发生共振,会对风力发电机的
4、稳定性产生影响。如果风力发电机塔筒和叶轮的耦合共振持续发生,会使机组寿命严重缩短,甚至会导致整个机组倒塌。 由于塔筒的振动一般是塔筒低阶模态响应叠加,因此,需对风力机塔筒进行模态分析,了解它的动态特性,以便合理的布置检测传感器,使其测量结果充分反映真实振动。 本文采用大型有限元分析软件ansys workbench 12.1对塔筒的前4阶固有频率和振型进行了求解分析。 由塔筒的有限元分析结果可知,风力发电机塔筒的第一二阶振型为摆动状态,第三四阶振型为一阶弯曲振动。另外,风力发电机的一二阶固有频率以及第三四阶固有频率在数值上相差不大且振型对称,这是因为塔筒几乎是完全对称的结构,仅仅是由于塔顶偏心
5、导致塔筒结构的不再完全对称,导致频率有所差别。 传感器在布置过程中要根据一定的优化布置原则,尽量体现塔筒的振型特点。风机摆振主要是前几阶模态的叠加耦合,由图1可知塔筒在顶部和中部产生较大形变,因此在这两处布置传感器可以有效的捕获塔筒状态。塔筒示意图如图2(a)所示,在塔筒平台二和平台四布置传感器,捕获塔筒前几阶模态,在塔筒底部布置传感器监测塔筒的静态倾斜。测点位置如图2(b)所示。 3 基于hht的低频信号提取方法 塔筒摆动属于低频摆动,由于风力发电机组结构复杂,各部件相互影响,再加上外部风载的耦合作用,导致采集到的信号中包含大量噪声,因此需对信号进行低通滤波。 实际应用中大部分信号都是非平稳
6、非线性的,hht方法可以对信号进行平稳化处理,该方法具有良好的自适应性而且能同时兼顾时间和频率的分辨率,不用牺牲一方来满足另一方的精度。本文采用hht方法分解获取低频信号。如图3、4所示。 4 系统实现 本监测系统主要包括数据采集仪和中心服务器两大模块,物理拓扑结构如图5所示。 数据采集仪主要由倾角传感器模块、处理器模块、通信模块、电源模块组成,其结构框图如图6所示。倾角传感器为sca100t,其测量范围为30,灵敏度为4v/g,分辨率0.0025。 本系统所采用的传感器为倾角传感器,因此需要将倾角转化为位移得到塔筒顶部的位移变化。塔筒摆动以一二阶摆阵为主,塔筒可看成一个梁结构,其示意图如图7
7、所示。由梁的挠度与转角方程可得,塔筒顶部的位移和与垂直方向的夹角为: 本系统在实际运行过程中,测得风力发电机组出现跳机故障时的波形如图8所示。图9为其频谱图,从图中可以看出频率为0.72hz的信号占主要成分,这和塔筒一阶固有频率接近,导致筒产生共振,摆动剧烈引起跳机,误差产生的原因可能是模型简化后计算不精确造成的。 5 总结 风力发电机塔筒低频摆动及倾斜监测是风力发电机安全监测必不可少的部分。本文所述的风电塔筒低频摆动及倾斜预警系统,在风电场复杂环境下能够有效、实时、准确的监测塔筒健康情况,并能通过hilbert谱滤波算法提取出淹没在复杂信号下的低频摆动信号。 参考文献 1刘峰.风电机组塔筒在
8、线监测技术的应用研究j.风电技术,2013(04). 2陈杰鸿,黄炜,孙艳争.基于希尔伯特谱的瞬时频率滤波方法j.信号处理,2009,25(3):482-484. 3吴存洁,徐杨梅,徐小力.基于ansys workbench的风力发电机塔筒模态分析j.机械工程与自动化,2014,(3):18-20. 4邬春明,林欢,田章超.基于物联网的风电杆塔倾斜沉降监测预警系统j.东北电力大学学报,2013,33(5):22-27. 5bazeos n,hatzigeorgiou g d,hondros i d,et al.static,seisic and stability analyses of a prototype wind turbine steel towerj.engineering str
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