本发明涉及风电叶片,特别涉及一种通过风力发电叶片法兰螺栓预紧力预测叶片损伤的系统。
背景技术:
1、目前市场上主要有两种监测风电叶片损伤的方式:
2、一、使用低频振动传感器来监测叶片挥舞和摆振方向的一阶固有频率及其幅值的变化来诊断叶片是否有损伤情况。该种方式振动相对叶片载荷来说敏感度低,而且在叶片上装振动传感器会带来引雷的风险,增加了风机安全隐患。
3、二、使用光纤传感器叶片挥舞和摆振方向的一阶固有频率及其幅值的变化来诊断叶片是否有损伤情况。该种方法虽然避免了引雷的风险,但是其光纤分析仪价格昂贵。
4、而且上述两种方法都不能有效去除转频带来的干扰对一阶固有频率的信号分析造成影响。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种通过风力发电叶片法兰螺栓预紧力预测叶片损伤的系统,以解决上述问题。
2、本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现:
3、一种通过风力发电叶片法兰螺栓预紧力预测叶片损伤的系统,包括周向间隔连接在风力发电叶片的叶根法兰上的若干连接螺栓,若干连接螺栓包括若干普通螺栓和若干智能螺栓,若干智能螺栓分别分布在风力发电叶片的叶根法兰所在平面的四个象限内,任意相邻两智能螺栓中心线与风力发电叶片的叶根法兰中心连线所成夹角大小相等,每一智能螺栓包括螺栓本体和固定在螺栓本体上用以测试螺栓本体轴向形变量的测量单元,所述测量单元与数据处理系统连接,所述数据处理系统将所述测量单元所检测到的螺栓本体轴向形变量数据转化为智能螺栓的预紧力,数据拟合公式如下:
4、f=a×np.cos(x×np.pi/180+b)+np.abs(c),其中,重力系数a,载荷系数b,叶片系数c,轴力的变化量f,螺栓对应法兰的角度x,通过重力系数a的大小变化判断叶片是否损伤。
5、在本发明的一个优选实施例中,该系统判断叶片是否损伤的方法包括如下步骤:
6、1)在风电机组叶片安装完成后,确保若干智能螺栓分别分布在风力发电叶片的叶根法兰所在平面的四个象限内,任意相邻两智能螺栓中心线与风力发电叶片的叶根法兰中心连线所成夹角大小相等;
7、2)风机开始运行初期正常运行一段时间,期间风机至少需要达到发电额定功率;
8、3)此期间将所有智能螺栓的4hz轴力数据按照分钟间隔记录到数据库中;
9、4)通过获取这些智能螺栓的轴力数据得到叶片每个螺栓受力的大小;
10、5)通过每个螺栓的受力的大小计算出整个叶根法兰受力的大小;
11、6)通过将螺栓受力分区域进行分析,从而得到叶根法兰在不同区域受载的不同状况;
12、7)通过上述数据拟合公式得出重力系数a,载荷系数b,叶片系数c的趋势变化状态;
13、8)通过重力系数a的大小变化判断叶片是否损伤。
14、在本发明的一个优选实施例中,所述智能螺栓包括八个,八个智能螺栓周向均匀间隔分布,任意相邻两个智能螺栓中心线与叶根法兰中心连线所成的圆心角为45°。
15、在本发明的一个优选实施例中,所述螺栓本体从头端向尾端设置有轴向孔,所述测量单元包括测量杆和与所述数据处理系统连接的位移测量装置,所述测量杆设置在所述轴向孔内,所述位移测量装置设置在所述螺栓本体的头端,当所述螺栓本体受到轴向力时,螺栓本体变形进而促使所述测量杆移动生成一位移量,所述位移测量装置获取该位移量。
16、在本发明的一个优选实施例中,所述数据处理系统包括数据接收端、数据处理器和远端服务器,所述数据接收端与所述测量单元连接,所述数据接收端将数据送至所述数据处理器进行处理,所述数据处理器将所述测量单元所检测到的螺栓本体轴向形变量数据转化为智能螺栓的预紧力,之后再送至所述远端服务器,当所述数据处理系统计算出所有智能螺栓的受力情况时,即可计算得出法兰载荷受力的状况。
17、由于采用了如上的技术方案,本发明叶片法兰处均匀分布若干个智能螺栓,通过获取这些智能螺栓的预紧力数据得到叶片每个螺栓受力的大小,用每个螺栓的受力的大小计算出整个法兰受力的大小,当系统计算出整个法兰受力的情况时,即可计算得出法兰载荷受力的状况。接着将螺栓受力分区域进行分析,从而得到法兰在不同区域受载的不同状况,以此得到法兰在不同区域的载荷分析,发现风机叶片的损伤状态。本发明解决现有使用振动传感器或者光纤传感器方式中,灵敏度低,增加风机安全隐患的问题。本发明无需关注叶片一阶固有频率的变化,转而对叶片的重力,载荷等进行分析,提高诊断的准确率,并能详细记录风机叶片的受力及载荷情况。
1.一种通过风力发电叶片法兰螺栓预紧力预测叶片损伤的系统,包括周向间隔连接在风力发电叶片的叶根法兰上的若干连接螺栓,其特征在于,若干连接螺栓包括若干普通螺栓和若干智能螺栓,若干智能螺栓分别分布在风力发电叶片的叶根法兰所在平面的四个象限内,任意相邻两智能螺栓中心线与风力发电叶片的叶根法兰中心连线所成夹角大小相等,每一智能螺栓包括螺栓本体和固定在螺栓本体上用以测试螺栓本体轴向形变量的测量单元,所述测量单元与数据处理系统连接,所述数据处理系统将所述测量单元所检测到的螺栓本体轴向形变量数据转化为智能螺栓的预紧力,数据拟合公式如下:
2.如权利要求1所述的一种通过风力发电叶片法兰螺栓预紧力预测叶片损伤的系统,其特征在于,该系统判断叶片是否损伤的方法包括如下步骤:
3.如权利要求1或2所述的一种通过风力发电叶片法兰螺栓预紧力预测叶片损伤的系统,其特征在于,所述智能螺栓包括八个,八个智能螺栓周向均匀间隔分布,任意相邻两个智能螺栓中心线与叶根法兰中心连线所成的圆心角为45°。
4.如权利要求1或2所述的一种通过风力发电叶片法兰螺栓预紧力预测叶片损伤的系统,其特征在于,所述螺栓本体从头端向尾端设置有轴向孔,所述测量单元包括测量杆和与所述数据处理系统连接的位移测量装置,所述测量杆设置在所述轴向孔内,所述位移测量装置设置在所述螺栓本体的头端,当所述螺栓本体受到轴向力时,螺栓本体变形进而促使所述测量杆移动生成一位移量,所述位移测量装置获取该位移量。
5.如权利要求4所述的一种通过风力发电叶片法兰螺栓预紧力预测叶片损伤的系统,其特征在于,所述数据处理系统包括数据接收端、数据处理器和远端服务器,所述数据接收端与所述测量单元连接,所述数据接收端将数据送至所述数据处理器进行处理,所述数据处理器将所述测量单元所检测到的螺栓本体轴向形变量数据转化为智能螺栓的预紧力,之后再送至所述远端服务器,当所述数据处理系统计算出所有智能螺栓的受力情况时,即可计算得出法兰载荷受力的状况。