摘 要:風(fēng)電葉片作為風(fēng)力發(fā)電機核心構(gòu)件,葉片狀態(tài)實時檢測以及使用年限估測,對提高風(fēng)機工作效率、保證風(fēng)機穩(wěn)定工作十分關(guān)鍵。風(fēng)電設(shè)備實際運行過程中,風(fēng)機葉片在線檢測主要包含兩種方式,即侵入式檢測、非侵入檢測,不同檢測模式下提取葉片損傷方式及其特征不盡相同。本文就風(fēng)電葉片在線檢測技術(shù)展開分析。
關(guān)鍵詞:風(fēng)電葉片;在線檢測;特征識別
風(fēng)電技術(shù)在緩解能源等方面具有顯著優(yōu)勢,但其也存在部分瓶頸難以突破。風(fēng)力發(fā)電廠多位于偏遠區(qū)域內(nèi),工作環(huán)境惡劣且無人值守管理,其運行狀態(tài)監(jiān)測面臨較高的挑戰(zhàn)?,F(xiàn)下相繼衍生在線監(jiān)測、調(diào)度技術(shù)等,為風(fēng)電場良好運行奠定基礎(chǔ),但風(fēng)電系統(tǒng)自身受外界因素干擾較為凸顯,在線監(jiān)控系統(tǒng)處于實時信息精準(zhǔn)性、全面性等略顯不足,尤其為葉片狀態(tài)檢測。
1.侵入式檢測技術(shù)
1.1基于應(yīng)變的檢測
應(yīng)變片憑借自身優(yōu)勢,在風(fēng)電葉片在線檢測中獲取良好的應(yīng)用成效,風(fēng)電葉片正式工作中受源于多方向載荷,促使葉片形成應(yīng)變,長期以往累積葉片產(chǎn)生宏觀變形和開裂,多處于薄弱部位亦或應(yīng)力集中區(qū)域內(nèi),可增設(shè)應(yīng)變傳感器檢測葉片應(yīng)變,直觀呈現(xiàn)葉片自身狀態(tài)。FBG傳感器主要針對傳統(tǒng)應(yīng)變傳感器不足,檢測風(fēng)電葉片檢測中引入光纖傳感器,其中使用頻次較高的布拉格光纖光柵,實際應(yīng)用原理為依托纖芯空間相位周期性分布光柵形成一個濾波器,其自身中心頻率隨外部應(yīng)變發(fā)生位移,將其實際位移轉(zhuǎn)換為應(yīng)變可精準(zhǔn)性判定葉片應(yīng)變和實際疲勞狀態(tài)。FBG傳感器穩(wěn)定性對葉片自身狀態(tài)檢測具有積極作用,且不足在于整體體積較大,需占據(jù)較大空間,阻礙其普遍應(yīng)用。
1.2基于聲發(fā)射的檢測
基于聲發(fā)射檢測葉片失效狀況較為廣泛,聲發(fā)射作為材料中局域源短時期內(nèi)釋放能量產(chǎn)生瞬態(tài)彈性波現(xiàn)象,葉片受外部載荷影響下產(chǎn)生形變,促使結(jié)構(gòu)內(nèi)部形成應(yīng)力,因葉片應(yīng)力集中而產(chǎn)生各類失效,促使短周期內(nèi)釋放能量。用于聲發(fā)射檢測的傳感器由壓電傳感器、放大器、信號處理單元組成?;诼暟l(fā)射檢測裂紋核心優(yōu)勢在于可辨識裂紋實際擴展行為,通過獲取大量的葉片裂紋聲發(fā)射信號參數(shù),根據(jù)葉片無裂紋、萌生裂紋、擴展裂紋、斷裂劃分為四個模塊,構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識其實際模塊,精準(zhǔn)率高達90%。葉片聲發(fā)射信號處理,多選用小尺度譜進行分析,選用優(yōu)化小波重分配尺度譜方式,可精準(zhǔn)提取葉片裂紋聲發(fā)射信號特征,進一步判定其故障[1]。
1.3基于振動模態(tài)的檢測
基于振動模態(tài)的檢測原理為,葉片出現(xiàn)損傷時其剛度發(fā)生波動,進而結(jié)構(gòu)振動模態(tài)發(fā)生變化,分析葉片結(jié)構(gòu)振動模態(tài)便可分析葉片損傷實際狀況。振動模態(tài)檢測主要選用三軸加速度計測試葉片各部分加速度分布。
1.4主動式探傷檢測
前文所述的檢測方式均是對葉片或裂紋產(chǎn)生被動測量,利用偵聽超聲波檢測葉片失效狀態(tài),基于聲波處于結(jié)構(gòu)中傳播特性隨著結(jié)構(gòu)變更原理,逐步衍生出主動式探傷檢測。其中最為常見的測量方式為,基于PZT陶瓷的主動式探傷方式,其基本應(yīng)用原理為將激勵器、傳感器分別放置于葉片上,激勵貼片發(fā)生震動,其可持續(xù)性傳輸進入傳感器內(nèi),截面產(chǎn)生應(yīng)變或裂紋時震動波受反射,傳感器接收源于激勵器信號強弱發(fā)生變更,以此檢測葉片損傷狀況。此種方式檢測經(jīng)濟性優(yōu)良,布設(shè)靈活性較高,但僅只能沿著截面方向檢測,若需檢測整個葉片,需布設(shè)貼片網(wǎng)絡(luò)難度較大。
2.非侵入式在線檢測技術(shù)
侵入式在線檢測技術(shù)將傳感器預(yù)先嵌入葉片結(jié)構(gòu)內(nèi),可動態(tài)化檢測葉片實際工作狀態(tài)及損傷,傳感器和信號處理使用周期長,技術(shù)應(yīng)用成熟,可聯(lián)合使用多種類型傳感器,可進一步克服自身技術(shù)不足,提高其檢測精準(zhǔn)性。但其不足在于傳感器及其測試系統(tǒng)使用周期及穩(wěn)定性受限,處于葉片內(nèi)部一經(jīng)出現(xiàn)故障難以及時維修,且檢測流程復(fù)雜,經(jīng)濟性不佳。非侵入式葉片在線檢測技術(shù)逐步興起及發(fā)展,其中使用頻次較高的便為基于圖像識別技術(shù)。
2.1測試平臺
選用圖像處理方式可完整獲取葉片表面結(jié)構(gòu)狀態(tài),其主要包含圖像采集、信息處理設(shè)備,一般利用高清攝像照相機獲取葉片圖像,隨后進行圖像處理辨識葉片失效特征,不同區(qū)域內(nèi)風(fēng)機規(guī)模、部署等存在較大的差異性,針對此類狀況圖像采集和處理需相應(yīng)平臺支撐。首先,地面便捷式平臺。此種平臺應(yīng)用作為廣泛,其內(nèi)部結(jié)構(gòu)簡易,直接可將圖像采集設(shè)備部署于地面,對被測目標(biāo)風(fēng)機完成拍照利用算法分析風(fēng)機葉片實際形變。此種直接性測量平臺經(jīng)濟性優(yōu)良,部署十分便捷。其次,攀爬機器人平臺。大功率風(fēng)機塔高較高,地面移動平臺照相機因最終成像質(zhì)量、辨識率受限,獲取葉片結(jié)構(gòu)損傷細節(jié)難度較大,所以研究者提出攀爬機器人平臺,可到達風(fēng)機頂部近距離對葉片拍照,獲取更為清晰的圖像。最后,無人機平臺。針對大型風(fēng)電場,前者平臺攜帶不便且應(yīng)用效率較低,尤其為海上風(fēng)電場景,此類平臺難以應(yīng)用。無人機平臺其應(yīng)用效率較大,可使用范圍廣,可以更高頻度對風(fēng)機進行檢測[2]。
2.2檢測算法
通過使用各類平臺獲取葉片實際工作狀態(tài)圖片,需對其進行處理,提取葉片失效特征?,F(xiàn)下研究趨于更深層次,主要算法包含葉片形變、表面裂紋識別等。首先,葉片變形檢測算法。葉片發(fā)生變形其端部距離塔身長度發(fā)生變更,可通過圖像獲取其實際距離變更,判定葉片實際變形程度。其次,葉片裂紋檢測算法。該方式主要是利用線條檢測對裂紋進行快速掃描,該檢測方式將裂紋視為線組,線條則為似數(shù)字圖像嚴(yán)重不連續(xù),可利用濾波器進行檢測。通過邊緣檢測算法對非均勻?qū)挾攘鸭y外圍輪廓檢測,其可促使圖像更具平滑性,但可能遺漏較細的裂紋。為進一步消除上述瓶頸,主要選用線條和邊緣檢測聯(lián)合實現(xiàn)更佳的檢測成效。最后,葉片折斷預(yù)警檢測算法。葉片折斷作為最嚴(yán)重且危險損壞,基于SCADA數(shù)據(jù)可處于葉片折斷之前檢測其異常數(shù)據(jù),利用深度編碼模型可獲取斷裂指示因子。葉片將出現(xiàn)斷裂時,RE會發(fā)生漂移,以此估測葉片折斷。
結(jié)束語
葉片在線檢測作為判定其是否損傷重要舉措,現(xiàn)下主要包含兩種檢測方式,其基本應(yīng)用原理不盡相同,最終獲取成效存在較大差異性。具體實踐中應(yīng)積極分析實際狀況,合理化選取在線檢測技術(shù),以此精準(zhǔn)性判定葉片損傷狀況,有目的性采取針對性措施,保證其始終處于正常狀態(tài)。
參考文獻:
[1]王新生,蔣杏國,孫同金.圖像檢測技術(shù)在靜態(tài)風(fēng)電葉片檢測中的應(yīng)用綜述[J].圖像與信號處理,2019,8(3):163-168.
[2]鄭若楠[1].數(shù)據(jù)驅(qū)動的風(fēng)電機組葉片結(jié)冰在線檢測方法[J].分布式能源,2019(1):1-7.
作者簡介:
殷金輝(1991.07.03-),男,漢,甘肅酒泉人,本科,甘肅省特種設(shè)備檢驗檢測研究院,中級工程師,研究方向:風(fēng)電葉片測試技術(shù).