专利名称：基于振动检测的风力机叶片覆冰状态监测装置的制作方法
技术领域：
本实用新型涉及风力发电技术领域，具体涉及一种基于振动检测的风力机叶片覆冰状态监测装置。
背景技术：
风能是一个含量巨大且十分洁净安全的可再生能源。风力机是目前用于风能转换的最主要的装备，通过风力机最终将风能能够转换为电能。从我国风能的分布来看，很多高 纬度地区虽然风力资源丰富，但是在寒冷季节风力机叶片(又称“桨叶”)会出现覆冰的现象，从而严重影响机组出力、机组安全性和经济性。因此，对风力机桨叶的覆冰状态监测为风力机防冰、除冰装置的开启运行以及调控提供及时准确的信息具有非常重要的意义。目前采用的覆冰检测技术都还不够成熟，尤其是利用风力机桨叶在运行过程中对桨叶覆冰状态进行监测仍然缺乏有效的技术方案。
实用新型内容本实用新型要解决的技术问题是提供一种检测准确实时、不损伤叶片、无需施加载荷或者激励、使用简单方便的基于振动检测的风力机叶片覆冰状态监测装置。为了解决上述技术问题，本实用新型采用的技术方案为一种基于振动检测的风力机叶片覆冰状态监测装置，包括振动传感单元、数据采集单元和监测处理单元，所述振动传感单元实时采集风力机叶片在运行时的振动信号并输出给所述数据采集单元，所述数据采集单元将输入的振动信号进行放大、滤波以及模数转换后输出给所述监测处理单元，所述监测处理单元根据所述振动信号诊断风力机叶片的当前覆冰状态并输出覆冰监测结果。作为上述技术方案的进一步改进所述数据采集单元通过无线收发单元与监测处理单元相连，所述无线收发单元包括相互配对的数据发射模块和数据接收模块，所述数据发射模块与数据采集单元相连，所述数据接收模块与监测处理单元相连。还包括安装于风力机轮毂上的数据发送采集箱，所述数据采集器和数据发射模块设于数据发送采集箱内；所述数据接收模块安装于风力机机舱内。所述数据采集单元包括用于将输入的振动信号进行放大滤波的前置放大器和用于将输入的振动信号进行模数转换的数据采集器，所述振动传感单元依次通过前置放大器、数据采集器与所述数据发射模块相连。所述前置放大器固定于风力机叶片内部的主梁上，所述振动传感单元包含多个振动传感器，所述振动传感器分别粘合固定于风力机叶片蒙皮的内侧，且所述振动传感器的感应方向沿着风力机叶片的挥舞方向布置。所述振动传感单元包含6个振动传感器，将风力机叶片从最厚处至叶尖进行11等份均分得到10个等分横截面并从风力机叶片最厚处一侧从1#开始编号，所述振动传感器分别位于第1#、3#、5#、7#、8#、10#等分横截面上，且所述振动传感器设于所述等分横截面上靠风力机叶片前侧1/4弦长的位置。本实用新型具有下述优点I、本实用新型通过振动传感单元检测实际运行中风力机叶片的振动，通过计算机等硬件和软件构成的监测处理单元根据振动信号诊断风力机叶片的当前覆冰状态并输出覆冰监测结果，对于积雪、霜冰、雨冰等都能进行监测，传感器布置简单方便，对叶片表面材料无影响，并可在风力机不停机的情况下对其桨叶进行覆冰在线监测，能够及时准确地反应出叶片覆冰的情况，为除冰装置的应用提供可靠详实的依据，具有检测准确实时、不损伤叶片、使用简单方便、应用范围广、使用寿命长、可靠性高的优点。2、本实用新型的振动传感单元基于环境激励结构下的响应来提取模态参数，监测处理单元通过提取模态参数进行运行模态分析获取风力机叶片的覆冰参数并根据覆冰参数判断输出覆冰监测结果，无需额外施加激励，所识别的模态参数符合实际工况及边界条 件，能真实地反映结构在工作状态下的动力学特性；无需施加人工激励，而完全靠环境激励，便于在运行时进行实施采集和监测，具有监测便捷迅速、经济性好的优点。
图I为本实用新型实施例的框架结构示意图。图2为本实用新型实施例的数据发送采集箱安装于风力机轮毂上的结构示意图。图3为本实用新型实施例的振动传感器和前置放大器安装于风力机叶片上的剖视结构示意图。图4为本实用新型实施例的振动传感器安装于风力机叶片上的位置示意图。图5为本实用新型实施例的数据收发流程示意图。图6为本实用新型实施例的数据处理流程示意图。图例说明1、振动传感单元；11、振动传感器；2、数据采集单元；21、前置放大器；22、数据采集器；3、监测处理单元；4、无线收发单元；41、数据发射模块；42、数据接收模块；
5、数据发送采集箱；51、导线；6、风力机轮毂；61、风力机叶片。
具体实施方式
如图I所示，本实施例基于振动检测的风力机叶片覆冰状态监测装置包括振动传感单元I、数据采集单元2和监测处理单元3，振动传感单元I实时采集风力机叶片61在运行时的振动信号并输出给数据采集单元2，数据采集单元2将输入的振动信号进行放大、滤波以及模数转换后输出给监测处理单元3，监测处理单元3根据振动信号诊断风力机叶片61的当前覆冰状态并输出覆冰监测结果。本实施例的数据采集单元2通过无线收发单元4与监测处理单元3相连，无线收发单元4包括相互配对的数据发射模块41和数据接收模块42，数据发射模块41与数据采集单元2相连，数据接收模块42与监测处理单元3相连，无线收发单元4用于把运动中的叶片振动信号数据准确可靠快速的发送出来。鉴于我国ISM频段为433MHz，2. 4GHz，以及低于135kHz的频段，同时为了兼容已有计算机分析装置以及编程的需要，本实施例中数据发射模块41和数据接收模块42均基于MsP430单片机和RF903无线数据收发芯片构成，因此无线收发单元4的性价比较高。无线收发单元4主要参数如下其工作频段为433MHz，最高工作速率50kbps，高效GFSK调制，抗干扰能力强，特别适合工业控制场合；低功耗3-3. 6V工作,待机模式下状态仅为2. 5uA ;模块可软件设地址，只有收到本机地址时才会输出数据(提供中断指示)，可直接结合各种单片机使用，软件编程非常方便，适合现场结构复杂的风电场。如图2所示，本实施例中还包括安装于风力机轮毂6上的数据发送采集箱5，数据采集器22和数据发射模块41设于数据发送采集箱5内；数据接收模块42安装于风力机机舱内，数据发送采集箱5内部的数据采集器22通过导线51与振动传感单元I相连。数据采集单元2包括用于将输入的振动信号进行放大滤波的前置放大器21和用于将输入的振动信号进行模数转换的数据采集器22，振动传感单元I依次通过前置放大器21、数据采集器22与数据发射模块41相连。本实施例中，前置放大器21采用DH5857，前置放大器21的参数如下最大输入电荷量105pC ;输入电阻大于10ηΩ ;准确度小于1% ;最大带宽DC IOOkHz ;输出电压7VMs ;输出电流5mA。数据采集器22采用DH5922-1，数据采集器22具有独立的A/D转换器，能够实现多通道并行同步采样，采样频率不受 通道数限制，最高采样频率为128kHz/通道，通道间无串扰影响，同时大大提高系统的抗干扰能力。数据采集器22的每通道都带有独立的DSP实时信号处理系统，模拟滤波+DSP实时数字滤波构成高性能抗混滤波器，分析频带内平坦度可达±0. 05dB,阻带衰减大于-150 dB/oct，可实时完成整周期采样、桥路自动平衡。如图3所示，前置放大器21固定于风力机叶片61内部的主梁上，振动传感单元I包含多个振动传感器11，振动传感器11分别粘合固定于风力机叶片61的蒙皮内侧，且振动传感器11的感应方向沿着风力机叶片61的挥舞方向布置。前置放大器21的安装结构具有以下优点(I)设备自我保护能力强，振动传感单元I预埋风力机叶片61的蒙皮内侧，信号前置放大装置也可安装在风力机叶片61的结构内部，没有裸露在表面，不会受到外界影响而损伤，所以寿命也得到大幅提升；(2)可实现在线监测，由于采用运行模态理论，无需测量叶片施加载荷大小，通过传递率法直接计算叶片模态振型；(3)对风力机叶片61的桨叶材料无损坏。如图4所示，图中上部为风力机叶片61的侧视结构示意图，图中下部为风力机叶片61的俯视结构示意图，其中A处为风力机叶片61的最厚处，B处为风力机叶片61的弦长最长处，C线段为风力机叶片61前侧1/4弦长的位置连线。本实施例的振动传感单元I包含6个振动传感器11，将风力机叶片61从最厚处至叶尖进行11等份均分得到10个等分横截面并从风力机叶片61最厚处一侧从1#开始编号，振动传感器11分别位于第1#、3#、5#、7#、8#、10#等分横截面上，且振动传感器11设于等分横截面上靠风力机叶片61前侧1/4弦长的位置(即位于图3中的C线段上)。本实施例中振动传感器11采用型号为DH130的加速度传感器，其具体参数如下灵敏度0 I (pC/ms_2);频响1 IOk(Hz);量程0 5000 (m/s2)。监测处理单元3对覆冰监测的判断主要通过挥舞方向的I阶到3阶振型来判断，因此振动传感器11的安装在准确有效的基础上用最少的传感器布置数量来完成信号采集。本实施例中，对风力机叶片61进行均等化分，将风力机叶片61从最厚处至叶尖进行11等份均分得到10个横截面并从风力机叶片61最厚处一侧从1#开始编号，图3中编号为1# 10#的等分横截面即为均分得到的10个等分横截面，编号为11#横截面为风力机叶片61的叶尖所在的横截面。根据已做振动实验模态分析知道在前三阶振型中，风力机叶片61最厚处和弦长最大处由于刚度较大，导致风力机叶片61振幅相对较小，其中编号为1# 3#的等分横截面处的振幅不超过O. I且十分低，而编号为1# 5#的等分横截面部分振幅规律性强，而编号为6# 11#的等分横截面截面部分振型变化较大，所以叶片后半部分多安装传感器，同时在已做实验中编号为6#的等分横截面处容易出现2阶振型的振型节点位置(即在这阶模态振型中，其振幅为O，传感器在此点测不出此阶振型)，编号为9#的等分横截面处容易出现2、3阶振型节点，所以不选择安装振动传感器11，图3中圆圈部分即为风力机叶片61上振动传感器11的安装位置，此外也可以根据各类叶片具体结构进行其他的具体优化配置。本实施例的监测处理单元3采用计算机实现，且计算机加载有由LabVIEW编制程序来实现运行模态分析。本实施例中计算机的配置如下CPU采用Intel的CPU，CPU主频为2. 93GHz,内存为2GB，硬盘为500GB，本实施例中的计算机能够控制2通道 256通道数采同步并行采样，满足了多通道、高精度、高速动态信号的测量需求。运行模态分析的自互谱密度法是一种简单、快捷的识别环境下激励下结构模态参数的方法，是峰值法的改进和 发展。一般在可测激励的情况下，由激励与响应的关系可知自互谱密度法的频响函数为
X JL Φ ΦΚ(ω) = ητ = Σ,-~—⑴
Λ r=1 {j(0-λχ ω-Xr)其中，Φ Γ, Φ,Γ分别为第r阶模态振型在叶片第i和第k点处的振型矢量屯为风力机叶片的刚度； 为风力机叶片的阻尼比为复数的虚部符号，ω为风力机叶片的振动频率，Λ和λ r为结构特征参数，Xi为风力机叶片在第i点传感器测得的振动响应，fk为风力机叶片在k点处的外界激励，Qr为r阶固有频率。其中ω/Ω-在实际风力机运行中是无法测得外界激励的，所以采用下面所述运行模态分析方法。对于风力机而言，风引起的脉动激励可认为具有平质谱，因此满足
mfk(w) =f(o) =C1 -χχω) = /= C1H1(W)(2)
k 二I其中，fk(co)为风力机叶片上第k点处激励的信号的频域表示方式(时域信号进行FFT变换，FFT即快速傅立叶变换)， ·(ω)为风引起的脉动激励的频域表示，C1为定常数，Xi(co)为风力机叶片上第k点处频域响应信号(由振动传感器11测得的时域信号进行FFT变化得到)，hik(co)为风力机叶片上第i点处相对第k点的频域响应函数，4(ω)为风力机叶片上第i点处的频域响应函数。在只有结构响应可测的情况下，可以假设结构上的某点为参考点(参考点即在风力机叶片61处选取振幅较大的点作为叶片振动分析的参考点，非布置振动传感器11的位置)，其响应作为输入，其它测点的响应与参考点有种线性相关性，建立响应点的传递函数来进行系统识别。在结构上取一固定点，其传递率可以表示为
f(w)±hik(w) ±hik(w) at (ω) =-^-= -= = 02Φ1Γ = Φ.γ( 3 )
Λ^)Σ ^pk(O) ^hpk(O) ^
众二 I众二 I其中,选取P点作为参考点，hpk(co)为风力机叶片61上第P点处相对k点的频域响应函数，hik(co)为风力机叶片61上第i点处相对k点的频域响应函数，ΦΡΓ为风力机叶片61上第r阶模态振型在风力机叶片61上第P点处的振型矢量，Φκ为风力机叶片61第r阶模态振型在风力机叶片61上第i点处以参考点作为输入得出的振型矢量，C2为常数。由(3)式可知，通过直接读取曲线％(ω)在Cor处(曲线％(ω)具体是指叶片频域响应曲线，以频率为自变量，第i点处的响应幅值为因变量画出的曲线；指r阶模态下响应幅值最大的频率点)的幅值和相位，就可以得到对应频率结构的工作振型，将它近似的看作结构的第r阶振型。假设对结构已获得了完好状态和实际状态的振型测量数据，设结构位移模态振型的第j阶模态对第i点的改变量为，则
权利要求1.一种基于振动检测的风力机叶片覆冰状态监测装置，其特征在于包括振动传感单元(I)、数据采集单元(2)和监测处理单元(3)，所述振动传感单元(I)实时采集风力机叶片(61)在运行时的振动信号并输出给所述数据采集单元(2)，所述数据采集单元(2)将输入的振动信号进行放大、滤波以及模数转换后输出给所述监测处理单元(3)，所述监测处理单元(3)根据所述振动信号诊断风力机叶片(61)的当前覆冰状态并输出覆冰监测结果。
2.根据权利要求I所述的基于振动检测的风力机叶片覆冰状态监测装置，其特征在于所述数据采集单元(2)通过无线收发单元(4)与监测处理单元(3)相连，所述无线收发单元(4)包括相互配对的数据发射模块(41)和数据接收模块(42)，所述数据发射模块(41)与数据采集单元(2)相连，所述数据接收模块(42)与监测处理单元(3)相连。
3.根据权利要求2所述的基于振动检测的风力机叶片覆冰状态监测装置，其特征在于还包括安装于风力机轮毂(6)上的数据发送采集箱(5)，所述数据采集器(22)和数据发射模块(41)设于数据发送采集箱(5)内；所述数据接收模块(42)安装于风力机机舱内。
4.根据权利要求I或2或3所述的基于振动检测的风力机叶片覆冰状态监测装置，其特征在于所述数据采集单元(2)包括用于将输入的振动信号进行放大滤波的前置放大器(21)和用于将输入的振动信号进行模数转换的数据采集器(22)，所述振动传感单元(I)依次通过前置放大器(21)、数据采集器(22)与所述数据发射模块(41)相连。
5.根据权利要求4所述的基于振动检测的风力机叶片覆冰状态监测装置，其特征在于所述前置放大器(21)固定于风力机叶片￠1)内部的主梁上，所述振动传感单元(I)包含多个振动传感器(11)，所述振动传感器(11)分别粘合固定于风力机叶片￠1)的蒙皮内侦牝且所述振动传感器(11)的感应方向沿着风力机叶片￠1)的挥舞方向布置。
6.根据权利要求5所述的基于振动检测的风力机叶片覆冰状态监测装置，其特征在于所述振动传感单元(I)包含6个振动传感器(11)，将风力机叶片￠1)从最厚处至叶尖进行11等份均分得到10个等分横截面并从风力机叶片￠1)最厚处一侧从1#开始编号，所述振动传感器(11)分别位于第1#、3#、5#、7#、8#、10#等分横截面上，且所述振动传感器(11)设于所述等分横截面上靠风力机叶片前侧1/4弦长的位置。
专利摘要本实用新型公开了一种基于振动检测的风力机叶片覆冰状态监测装置，包括振动传感单元(1)、数据采集单元(2)和监测处理单元(3)，振动传感单元(1)实时采集风力机叶片在运行时的振动信号并输出给所述数据采集单元(2)，数据采集单元(2)将输入的振动信号进行放大、滤波以及模数转换后输出给所述监测处理单元(3)，监测处理单元(3)根据振动信号诊断风力机叶片的当前覆冰状态并输出覆冰监测结果。本实用新型具有检测准确实时、不损伤叶片、无需施加载荷或者激励、使用简单方便的优点。
文档编号G01H1/00GK202501916SQ201220134578
公开日2012年10月24日 申请日期2012年4月1日 优先权日2012年4月1日
发明者刘胜先, 李录平, 李芒芒, 饶洪德 申请人:长沙理工大学