大型风力机叶片内部缺陷深度的红外测量方法与流程

文档序号:18866607发布日期:2019-10-14 18:21阅读:534来源:国知局
大型风力机叶片内部缺陷深度的红外测量方法与流程

本发明涉及风力发电机运行维护技术领域,同时也适用于其他树脂基复合材料的缺陷深度无损检测。



背景技术:

风能是一种重要的可再生能源,作为风力发电机的关键部件,风力机叶片对全部机组的安全性和可靠性具有重要影响。大型风力机叶片在加工、制备过程中不可避免地会在内部形成细小的缺陷,主要形式有分层、气孔、夹杂、褶皱等。由于风电叶片复合材料的特殊性,是非均匀介质,许多内在缺陷无法探测。目前,风电场技术人员对于叶片损伤程度的判断基本依赖目测和经验,精度低、发现晚。缺陷一经发现,通常已十分严重,其修复成本高、周期长、技术难度大、且会造成巨大停机损失。因此,研究大型风力机叶片早期缺陷检测技术对于延长叶片使用寿命、减少维护成本和停机损失具有十分重要的意义。

在外界足够大的交变应力作用下,不易检测的内部缺陷可能因为应力集中而引发裂纹,而随着裂纹的扩展,会突然发生断裂破坏,产生严重损伤。因此实现叶片内部缺陷检测是实现叶片缺陷早期检测的重要前提,而缺陷深度又是检测叶片内部缺陷的关键参数,因其能够体现内部缺陷的基本状态,表征内部缺陷的发展趋势。因此研究大型叶片内部缺陷深度检测技术对实现大型叶片缺陷早期检测,延长叶片使用寿命,减少运维成本和停机损失具有十分重要的意义。

红外检测具有实时检测、全局检测、非接触式检测等方面的特点,已经开始被应用到大型风力机叶片内部缺陷检测技术中。但由于风力机叶片厚度大,加热慢,常规的离线检测法(完成整个加热、降温过程后再进行数据分析的检测方法)耗时过长、过程复杂,且需要提前计算并设定好加热时间,否则无法确保能识别深层缺陷的深度,即便是浅层缺陷深度也需要很长的检测时间,通常适用于实验室环境下的试件检测,却不符合现场检测尤其是高空检测的作业要求。还有一些红外检测方法采用了简化和近似处理的深度计算公式,虽然在一定程度上节省了计算时间,但精度很低,适用性受限。因此,研究一种具有快速、高效、精准且能够适用于大型风力机叶片深层缺陷深度检测的红外检测方法具有十分巨大的研究意义和应用价值。

本发明提出了一种大型风力机叶片内部缺陷深度的红外测量方法,其基于风力机叶片热传递微分方程获取缺陷深度信息,并对缺陷计算公式进行自校正,检测结果不受叶片厚度限制,精度高,且实现叶片加热和深度实时检测同步进行,具有广泛的适用性。



技术实现要素:

本发明就是针对现有技术存在的缺陷,提供一种大型风力机叶片内部缺陷深度的红外测量方法,其针对在大型风力机叶片缺陷深度检测中,无法通过直观的红外热像图确定缺陷深度的问题。该方法既保证测量精度,又能够被广泛应用。

为实现上述目的,本发明采用如下技术方案,包括以下步骤:

s1:用照射热源对风力机叶片表面进行持续加热;

s2:necr300红外热像仪采集和保存叶片表面的实时热图序列;

s3:提取缺陷位置表面温升曲线u(t),利用公式计算缺陷位置在不同k时刻,在第j层深度方向的温度值整理成缺陷位置在深度方向各层的温升曲线族

s4:提取无缺陷位置表面温升曲线s(t),将s(t)与曲线族的各条曲线进行相似度计算;相似度计算公式为式中t代表最大测量时间,ej代表相似度序列,代表缺陷位置深度方向第j层的温升曲线,s(t)代表无缺陷位置温升曲线,j=1,2,…,n,n为定义最深层数;

s5:在ej中选取最大值对应的j,根据公式x1=2×j和x2=2×(j-1),得到特征区间[x1,x2];

s6:根据公式δu(t)=u(t)-s(t)得到温差曲线δu(t),提取其最大值δumax,得到δumax对应的时刻tmax;

s7:根据公式得到缺陷参考深度值l′,其中β为和叶片材料特性相关的深度系数,由实验室环境测得。

s8:判断l′是否在特征区间[x1,x2]内,如是,则l′即为缺陷深度l,计算结束;如否,则按照β′=α*β,(α>1)或β′=α*β,(0<γ<1),对β进行缩放处理,直到l′落入特征区间且与边界绝对间距小于ε(ε=0.01),用β′替换掉旧β,返回s7,重新计算缺陷深度l。

作为本发明的一种优选方案,步骤s1中,加热采用的加热设备为卤素灯或持续照射的加热设备。

作为本发明的另一种优选方案,检测参数β(和叶片材料特性相关的深度系数)可随检测对象改变而自动适应。

作为本发明的另一种优选方案,检测过程s2-s8发生在加热过程中。

作为本发明的另一种优选方案,测量方法适用于深层缺陷深度计算,不受叶片厚度限制,适用于各类树脂基复合材料的内部缺陷深度检测。

与现有技术相比本发明有益效果。

本发明填补了实时测量大型风力机叶片内部缺陷深度的空白,具有以下明显优势:

1)精度高,适用范围广:通过求解热传递微分方程直接获取缺陷信息,未经近似计算和简化,并针对不同类型的材料特性对深度计算公式进行自动校正,精度更高,适用范围更广。

2)实时性:以叶片升温曲线为分析对象,内部缺陷深度实时检测和叶片加热同步进行,时间短,效率高。

3)适合大型叶片深层缺陷深度检测:本发明不受叶片厚度限制,不需设定精确的检测时间,可确保实现任意深度缺陷的检测;

4)可以推广到其它复合材料结构和设备中,对缺陷深度进行判定。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。本发明保护范围不仅局限于以下内容的表述。

图1为持续加热红外缺陷深度检测技术原理图。

图2为本发明一具体实例的不同深度缺陷的温度曲线图。

图3为本发明一具体实例的校正区间示意图。

图4为本发明一具体实例的不同缺陷深度的最大温差时刻求取原理图。

图5为本发明一具体实例的缺陷计算系数校正图。

具体实施方式

本实施例对象分别为某种风力机叶片主梁残片,总厚度30mm,背部用铣床开孔,生成距离表面3mm,5mm,7mm的内部空洞缺陷,以下结合本发明实例中的附图,对本实施例中叶片内部缺陷的深度测量方法进一步详细说明。

本发明的理论基于持续热源激励下的一维热传导方程,当半无穷大均匀介质受平行于表面的持续热源作用时,热传导方程可表示为:

式中u为表面温度,t为时间,α为热传递系数,x为深度。

如图1所示,使用卤素灯作为照射光源对试件表面持续加热,热量沿深度方向从试件表面向内部缺陷传导。红外热像仪实时记录被测试件表面温度场的变化,计算机用于采集红外热像仪得到的表面热图数据。当热量从试件表面进入内部传热系数不同的缺陷区域时,热量的瞬态流动全部或部分受阻,从而导致温度偏离缺陷区域。此时,试件缺陷区域的表面热像图温度t随时间t的变化计算式如下:

其中,q为样件表面吸收热量,e为被测件的蓄热系数,n为自然数,d为缺陷深度。温度-时间曲线图显示在附图2中。

提取缺陷位置表面温升曲线u(t),利用公式

计算缺陷位置在不同k时刻,在第j层深度方向的温度值整理成缺陷位置在深度方向各层的温升曲线族

提取无缺陷位置表面温升曲线s(t),将s(t)与曲线族的各条曲线进行相似度计算。相似度计算公式为:

式中t代表最大测量时间,ej代表相似度序列,代表缺陷位置深度方向第j层的温升曲线,s(t)代表无缺陷位置温升曲线,j=1,2,…,n,n为定义最深层数;

在相似度序列ej中选取最大值对应的j,根据公式

x1=2×j(6)

x2=2×(j-1)(7)

得到特征区间[x1,x2]。附图3为特征区间求解示意图。

根据公式

δu(t)=u(t)-s(t)(8)

得到温差曲线δu(t),提取其最大值δumax,得到δumax对应的时刻tmax。附图4为tmax获取原理图。

根据公式

得到缺陷参考深度值l′,其中β为和叶片材料热特性相关的深度系数,由实验室环境测得。

接下来判断l′是否在特征区间[x1,x2]内,即是否满足x1<l′<x2,如是,则l′即为缺陷深度l,计算结束。如否,则按照

β′=α*β,(α>1)(10)

β′=γ*β,(0<γ<1)(11)

对β进行缩放处理,直到l′落入特征区间且与边界绝对间距小于ε(ε=0.01),用β′替换掉旧β,重新计算缺陷深度l。图5为β校正过程示意图。

本发明的实施案例测量结果表明,采用本方法处理后的深度测量误差很小。测量过程均为在线、实时检测,无需设定检测时间,即可完成任意深度缺陷的深度检测。

可以理解的是,以上关于本发明的具体描述,仅用于说明本发明而并非受限于本发明实施例所描述的技术方案,本领域的普通技术人员应当理解,仍然可以对本发明进行修改或等同替换,以达到相同的技术效果;只要满足使用需要,都在本发明的保护范围之内。

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