一种基于小波分析的风电机组声发射信号处理方法与流程

文档序号:11131647
一种基于小波分析的风电机组声发射信号处理方法与制造工艺

本发明涉及声发射信号处理方法,特别是涉及一种基于小波分析的风电机组声发射信号处理方法。



背景技术:

近年来,风电机组的装机数量越来越多,随之而暴露的风电机组的问题也越来越多。风电机组属于大型机械设备,对于机械设备来说,螺栓起着至关重要的作用。近几年,由于螺栓问题而导致的掉桨叶,塔筒折断等时有发生。传统人工巡检的方式效率较低,费时费力,特别是对风电机组轮毂螺栓进行人工巡检时,必须在风电机组停机的状态下进行,严重制约了风电机组的生产效率。因此,急需一种简便、高效的风电机组声发射信号处理方法。



技术实现要素:

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷,提供一种自动化程度高、人工干预少、监测结果准确、测量精度高的基于小波分析的风电机组声发射信号处理方法。

为实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:

一种基于小波分析的风电机组声发射信号处理方法,包括以下步骤:

(1)提取声发射信号小波系数:

(2)将小波变换的系数处理成一个概率分布序列Pi

其中,|Wx(ai,t)|为小波系数值,M为小波系数取不同种尺度数;

(3)计算shannon小波熵,即:

(4)令fc=1,得到shannon小波熵与不同fb参数的关系曲线,关系曲线中当shannon基于小波分析的风电机组声发射信号处理方法小波熵最小时,所对应的fb就是控制小波形状的最优带宽参数;

(5)根据最优fb计算最优Morlet小波基函数,此时的小波基函数与采集到的声发射信号最匹配,即:

式中fb是最优带宽参数,用于平衡小波的时频分辨率,决定波形振荡衰减的快慢程度;fc是中心频率,决定了小波波形的振荡频率,可取fc=1;

(6)计算重分配尺度谱,即:

(7)根据重分配尺度谱特征,判定螺栓断裂状态。

本发明提供的基于小波分析的风电机组声发射信号处理方法能够实时监测风电机组塔身和浆叶固定螺栓工作状态,及时发现螺栓裂纹、断裂等情况,并提醒设备维护人员尽快开展检修,从而提升风电机组运行的安全性和可靠性。

附图说明

图1是本发明一种基于小波分析的风电机组声发射信号处理方法所采用装置的整体结构示意图;

图2是本发明一种基于小波分析的风电机组声发射信号处理方法所采用装置的前置放大电路结构图;

图3是本发明一种基于小波分析的风电机组声发射信号处理方法所采用装置的DSP数据采集与预处理模块结构示意图;

图4是本发明一种基于小波分析的风电机组声发射信号处理方法的整体流程示意图。

具体实施方式

以下结合附图1至4,进一步说明本发明一种基于小波分析的风电机组声发射信号处理方法的具体实施方式。本发明一种基于小波分析的风电机组声发射信号处理方法不限于以下实施例的描述。

如图1所示,是本发明一种风电机组螺栓断裂监测装置的整体结构示意图,包括用于采集声发射信号的声发射传感器、用于数据预处理的前置放大电路、用于数据分析的DSP数据采集与预处理模块和用于信息处理的计算机系统。DSP数据采集与预处理系统为声发射信号信号处理系统的硬件核心,计算机系统的信号分析和处理为声发射信号处理系统的软件核心,结合相应的硬件装置实现声发射源监测功能。DSP数据采集与预处理系统可以高速、同步采集多通道声发射信号,对预处理后的信号进行高速传输,并实现信号的实时处理,包括滤32位PCI总线接口声发射传感器DSP数据采集与预处理系统前置放大电路采集量化预处理逻辑控制计算机系统信息处理综合分析显示记录波和参数提取。整个系统主要任务就是完成声发射信号采集,数据预处理,数据分析和处理、显示、存储等系统功能。其工作流程是声发传感器采集的信号经过前置放大电路放大后传输至DSP控制处理系统,基于PCI总线的DSP处理卡完成声发射信号的量化采集、数字滤波和部分信息处理,通过数据经总线送至通用计算机,由其完成数据的处理、分析与显示,并对螺栓断裂情况进行报警。

声发射传感器将接收到的声发射信号以电信号的形式输出,其性能对测试结果非常重要,是声发射检测的一个重要环节。声发射传感器一般由压电陶瓷材料制成,不同的频率具有不同的灵敏度,选择时主要考虑其谐振频率、灵敏度、温度范围、结构形式、信号接口等因素,特别是传感器的谐振频率应满足待测设备、材质、耦合介质等的需求,实际应用时可以根据不同检测目的和环境采用不同结构和性能的传感器。本发明需要对声发射信号进行波形分析,检测的声发射信号频率在100k Hz~300kHz范围,因此选用了PAC公司的WD型宽频响应差动结构声发射传感器。该器件属于压电式传感器,阻尼小、谐振时具有高达+60dB的灵敏度,带宽为100kHz~2MHz。

如图2所示,是本发明前置放大电路的结构图。由于声发射传感器输出的电压信号很弱,有时低至微伏数量级,如此微弱的信号若再经过长线传输送入声发射信号处理单元,信噪比必然要降低。因此,必须在声发射传感器附近设置前置放大器。本发明前置放大电路主要包括前置放大器、滤波器和主放大器三个部分,具有阻抗匹配、预放大和抑制噪声等功能,滤波器的功能是滤除环境噪声,主放器则具有声发射信号电压放大功能。经过前置放大电路的处理可以将微弱的声发射信号从噪声中提取出来,放大后再经过高频同轴电缆长线传输给信号的处理单元。

前置放大器具有低噪声、高增益的特点,还需具有比较大的输出动态范围。等效噪声阻抗要与信号源的输出阻抗相匹配,以防信号衰减。共模抑制比要高,使前置放大器与声发射传感器实现噪声匹配,以达到最小的噪声系数,提高信噪比。检测微弱的声发射信号时,由于信号是微伏级的,噪声可能达到毫伏级,放大的噪声其峰值会导致放大器后级过载,引起系统非线性失真,产生较大的测量误差。因此前置放大器一个重要的技术指标噪声电平一般应小于10微伏,这一级的电压放大倍数不宜过高,以防止过载,通常设为10倍。另外对于单端器要配用单端输入前置放大器,对于差动器要配用差动输入前置放大器,后者比前者具有一定的抗共模干扰能力。因此本文选择差动放大方式,声发射传感器的信号送入前置放大器的差动输入端,声发射信号产生相反极性的信号,它们的差值被放大,电磁干扰信号的极性相同,这样就抑制了共模信号,信噪比得到较大提高。

滤波器具有带通滤波功能,采用由低通滤波器和高通滤波器组合而成带通滤波器。滤波器的工作频率是依据环境噪声和材料本身的声发射信号频率确定的。机械噪声一般都在几十千赫以下,如果采用带通滤波器,在确定工作频率f以后,只要再确定相对带宽△f/f即可。△f/f过宽会引入外界噪声,过窄会使声发射信号减少,需要折衷考虑,

主放大器完成信号放大功能,为适应不同的输入信号幅度,放大器的增益可调,增益开关设置在本级放大中,以不破坏系统的噪声特性。通过主放大器可将声发射信号提高20~60dB,以满足后续A/D接口电路的输入电平要求。

如图3所示,是本发明数据采集与预处理系统的结构示意图。声发射信号能量主要集中在100KHz-150KHz,要求数据采集系统高速采样并进行初步处理,以DSP和FPGA为核心构成的嵌入式数据采集处理系统,其单指令周期达到ns级,既可高速采集数据,又可通过PCI总线与计算机系统交换数据。本发明选用TI公司的TMS320F2812作为核心处理器,32位CPU,采用哈佛总线结构,可进行32位乘法运算,150MPS的执行速度使得指令周期减小到6.7ns,可快速响应中断及中断处理,使用C/C++和汇编语言编程,片内高达128K字的FLASH存储器完全满足编程需要。为方便程序调试和修改,系统外扩了CYPRESS公司的CY7C1041CV33SRAM,其容量为256K×16位,读写周期时钟快达12ns,能够与DSP进行零等待状态接口,可以有效保证DSP的运算速度。

如图4所示,本发明提出的一种基于小波分析的风电机组声发射信号处理方法,主要包括以下步骤:

(1)提取声发射信号小波系数:

(2)将小波变换的系数处理成一个概率分布序列Pi

其中,|Wx(ai,t)|为小波系数值,M为小波系数取不同种尺度数;

(3)计算shannon小波熵,即:

(4)令fc=1,得到shannon小波熵与不同fb参数的关系曲线,关系曲线中当shannon基于小波分析的风电机组声发射信号处理方法小波熵最小时,所对应的fb就是控制小波形状的最优带宽参数;

(5)根据最优fb计算最优Morlet小波基函数,此时的小波基函数与采集到的声发射信号最匹配,即:

式中fb是最优带宽参数,用于平衡小波的时频分辨率,决定波形振荡衰减的快慢程度;fc是中心频率,决定了小波波形的振荡频率,可取fc=1;

(6)计算重分配尺度谱,即:

(7)根据重分配尺度谱特征,判定螺栓断裂状态。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明,不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干简单推演或替换,都应当视为属于本发明的保护范围。

再多了解一些
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