[發明專利]風力發電機葉片的疲勞損傷監測方法和裝置

有效

• 申請號: 201810247182.0
• 申請日: 2018-03-23
• 公開（公告）號: CN110296053B
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發明（設計）人: 郝吉芳;賈志強;劉芳
• 申請（專利權）人: 北京金風慧能技術有限公司;江蘇金風軟件技術有限公司
• 主分類號: F03D17/00
• 分類號: F03D17/00
• 代理公司: 北京市立方律師事務所 11330
• 代理人: 張筱寧;宋海斌

本發明提供一種風力發電機葉片的疲勞損傷監測方法和裝置，其中，所述方法包括：獲取實時振動數據和風速數據；根據所述振動數據、所述風速數據及TF?IDF算法，提取葉片的運行特征和環境特征；所述運行特征包括振動數據，所述環境特征包括風速數據；根據葉片的失效機理，對所述運行特征和所述環境特征進行組合，得到葉片的非周期性載荷特征；根據所述非周期性載荷特征和PM疲勞理論，確定葉片隨時間的累加疲勞值；所述累加疲勞值及累加疲勞值的變化特征能夠表征葉片疲勞損傷的程度。本發明能夠對葉片異常進行準確監測。

技術領域

本發明涉及風力發電機葉片的故障監測技術領域，具體而言，本發明涉及一種風力發電機葉片的疲勞損傷監測方法和裝置。

背景技術

近幾年風力發電發展的非常快，隨之而來的是風電設施的損壞問題，這些問題中葉片開裂損壞是重中之重。

葉片失效的原因主要有以下幾點：一、設計方面存在缺陷，目前的設計對風速、風向、旋流、逆揚、振顫和配重等缺乏考慮；二、制造質量不精良，以及在運輸、安裝、調試等環節人為造成的質量問題；三、外界環境復雜多變，經過長期的周期性和非周期性運動，葉片材料內部發生了變化，產生了微觀損傷；然后，微觀損傷以指數量級增大，最終產生可見的損傷。由于目前的葉片異常監測技術在很多實際場合并不適用，無法對葉片異常進行準確監測。

發明內容

本發明的目的旨在至少能解決上述的技術缺陷之一，特別是無法對葉片異常進行準確監測的技術缺陷。

本發明提供一種風力發電機葉片的疲勞損傷監測方法，包括：獲取實時振動數據和風速數據；根據所述振動數據、所述風速數據及詞頻-逆文檔頻率TF-IDF算法，提取葉片的運行特征和環境特征；所述運行特征包括振動數據，所述環境特征包括風速數據；根據葉片的失效機理，對所述運行特征和所述環境特征進行組合，得到葉片的非周期性載荷特征；根據所述非周期性載荷特征和PM疲勞理論，確定葉片隨時間的累加疲勞值；所述累加疲勞值及累加疲勞值的變化特征能夠表征葉片疲勞損傷的程度。

其中，所述振動數據包括平行于機組發電機軸承方向的第一機艙加速度AX和垂直于機組發電機軸承方向的第二機艙加速度AY；所述根據所述振動數據、所述風速數據及TF-IDF算法，提取葉片的運行特征和環境特征，包括：對預設時間段的所述振動數據和所述風速數據進行窗口切分；將每個窗口的第一機艙加速度AX、第二機艙加速度AY和風速應用于TF-IDF算法，得到每個窗口的TF-IDF值；根據每個窗口的所述TF-IDF值，計算每個窗口中的第一機艙加速度AX、第二機艙加速度AY和風速相對于全部窗口的矢量距離，得到每個窗口的第一機艙加速度AX的矢量距離、第二機艙加速度AY的矢量距離、風速的矢量距離；

其中，所述第一機艙加速度AX的矢量距離、所述第二機艙加速度AY的矢量距離為運行特征，所述風速的矢量距離為環境特征。

其中，所述根據葉片的失效機理，對所述運行特征和所述環境特征進行組合，得到葉片的非周期性載荷特征，包括：根據第一機艙加速度AX的矢量距離與風速的矢量距離，得到第一峰值比；根據第二機艙加速度AY的矢量距離與風速的矢量距離，得到第二峰值比；選取第一峰值比和第二峰值比中較大的值；當所述值大于預設閾值時，確定該值為葉片的非周期性載荷特征。

其中，所述結合所述非周期性載荷特征和PM疲勞理論，確定葉片隨時間的累加疲勞值，包括：根據所述非周期性載荷特征和與材料相關常數，得到作用載荷應力水平下的疲勞壽命；將所述疲勞壽命與PM疲勞理論結合，得到葉片隨時間的累加疲勞值。

其中，所述確定葉片隨時間的累加疲勞值之后，所述方法還包括：根據葉片隨時間的累加疲勞值，繪制疲勞曲線；當疲勞曲線的形態特征滿足預設的條件時，發出預警。

其中，所述提取葉片的運行特征和環境特征之前，所述方法還包括：對獲取的振動數據和風速數據進行異常值處理，得到已剔除異常數據樣本的振動數據和風速數據。