风力机叶片故障诊断方法研究

1、    风力机叶片故障诊断方法研究    张磊+马云玲+赵贺+闫永杰摘 要：风力机叶片是风电机组的最为关键部件之一，其作用是将风能转换为机械能，对整个风电机组安全运行起着关键作用。并且逐步朝着大尺寸、大功率发展，叶片结构也越复杂，在运行及维护方面出现的问题也越来越多。在运行中，叶片易出现表面磨损、腐蚀、脱落及裂纹等缺陷，更严重的会发生开裂甚至断裂事故。叶片成本比较高，其维修费用、部件费用占到风力机总收入的1015%。风力机寿命在很大程度上取决于叶片的寿命。叶片故障诊断就是及时发现并加以消除安全隐患，确保叶片的良好运行，将叶片的危险降低到最低限度的一项重要

2、工作。利用在线监测及故障诊断技术是提高风电机组企业经济效益的重要途径，也是降低发电成本的重要环节。关键词：风力发电机；叶片；故障诊断一、诊断方法及失效机理分析（一）故障诊断方法。在国家政策的支持下，风力机叶片故障诊断方法得到飞速发展，其主要技术有应变测量、振动测量、激光超声技术、红外热成像技术、视觉技术、声发射技术、光纤技术和摄影技术。比较先进的是视觉技术、声发射技术、光纤技术和摄影技术。光纤技术和摄影技术成本高，应变测量成本低。摄影技术精度极高，视觉技术、光纤技术和声发射技术精度较高。激光超声技术和光纤技术适用于远距离监测。光学应变测量（光学三维测试技术、激光散斑图干涉技术、dic技术）适合

3、三维监测，并且激光散斑图干涉技术和dic技术互补，可以无限制量程监测。视觉技术可以监测最小尺寸缺陷。振动测量特别适合检测叶片裂纹。（二）失效模式。风力机叶片损伤机理及识别方法的探索对风力机叶片故障诊断尤为重要。表1为叶片失效机理。表1 叶片失效机理二、状态监测及故障诊断（一）传感器。传感器是将反映设备状态的各种物理量的信息监测出来的部件，是状态监测和故障诊断的第一步，也是很重要的一步。她直接影响着监测技术的发展。对传感器的基本要求是：监测出来的状态特征量信号有良好的静态特性和动态特性；对被测设备无影响或影响很微弱，吸收待测系统的能量很小，能和后续单元很好的匹配；可靠性好，寿命长。在风力机叶片在

4、线监测与故障诊断中，传感器占有重要地位。用于叶片监测的主要有压电陶瓷传感器、光纤光栅传感器、应力应变传感器、光纤视觉传感器、声波（ae）传感器、脉冲传感器和振动传感器等。通过分析相关文献，可以得出结论：1、 经济性：从低到高依次为电阻应变测量、振动测量、激光超声测量、声发射测量、光学应变测量、光纤测量、视觉技术测量、红外成像测量、摄影测量。2、 安全可靠性：主要以精度为参考量，从高到低依次为摄影测量、视觉技术测量、光学应变测量、光纤测量、激光超声测量、声发射测量、电阻应变测量、振动测量、红外成像测量。3、 适用性：（1） 叶片裂纹：振动测量、光学应变测量（三维裂纹、夹层结构裂纹）、声发射测量（特别是微型）、摄影技术。（2） 叶片开裂：振动测量、摄影测量（三维开裂）。（3） 叶片断裂：声发射测量、光纤测量、摄影测量。（4） 叶片覆冰：振动测量、激光超声测量、光纤测量。（5） 雷击：光纤测量。（6） 叶片变形：视觉技术测量、光学应变测。（7） 结构分层：激光超声测量、红外成像测量、光纤测量。（8） 叶片腐蚀：声发射测量。（9） 叶片碳化：摄影技术。（10） 局部应力集中：电阻应变测量、光纤测量。三、结论本文以风力机叶片为研究对象，其主要结论如下：（1）风力机叶片损伤类型和损伤机理的分析，为故障诊断奠定了理论基础，有利于快速有效的诊断出