说明书风力发电机叶片状态监测

说明书风力发电机叶片的状态监测系统技术领域：本实用新型涉及风力发电机叶片状态监测系统，包括叶片受力分 析、叶片应力传感器、无线传输网络、故障分析软件、监测终端等。 是一种针对风力发电机叶片振动的状态保护而进行设计。 背景技术：风力发电是一种可再生的清洁能源，环境污染小，自动化程度高， 易于实现远程控制，可满足人口稀少、电网不易到达地区的用电，因 此，风力发电更具有重要的经济效益和社会效益。叶片是风力发电机组的关键部件，叶片在旋转过程中，当叶片由 上方转到与下方时，受力改变并且交替变化，以及风力状况的不稳定， 这些都会引起风力机的振动。风力机长时间工作后，由于其材料老化、 硬件的物理疲劳、恶劣环境等原因引起的扇叶物理性能下降以及损 坏，影响了风力发电机的工作效率。因此，对其运行状态的监测就显 得尤为重要。传统风力扇叶上并无能够对扇叶运行状态很好地监测的设备，多 数都有成本高、布线复杂、管理效率较低、延时高等问题。而本设计 在传统的监测方式、结构等方面做了重大突破。本无线监测系统由传 感采集子系统、无线传感网络子系统和终端监控子系统三部分组成。 实用新型内容：本实用新型布置在风机叶片上，首先是独立传感采集子系统，针 对风机叶片上的监测信号,设计适合于风机叶片健康状态的传感采集 子系统，所设计的传感采集子系统能灵活地与无线传感网络节点配接, 更好地完成结构的健康监测。传感器有压电薄膜传感器LH223、霍 尔效应式叶片传感器HME56、飞思卡尔三轴加速度传感器 MMA7260QT、可编程三轴振动传感器模块A0IS16223CMLZ，用于 检测风机叶片上的压力信号、振动信号并将其转换成电信号传给无线 通信组件的发射模块，在实验中验证传感器的性能和精度，并确定传 感器的型号。其次是无线传感网络子系统，包括由无线传感网络节点和节点软 件模块。该系统是整个多点监测系统的核心部分,子系统承担了系统 的数据采集、转发和接收的功能。设计主要由数字处理模块和射频模 块组成线传感网络节点。其次，根据已经得到的典型故障独立特征信 号的分布特点和范围，利用小波分析工具对整机运行下采集的信号缩 小区间和范围，去除典型故障区间和范围之外的数据。对于多个子系 统信号的重叠或者调制，采用神经网络、模糊理论等智能算法进行处 理，析取出部件信号，确定特征信号与故障类型的对应关系，为正确 判断叶片故障奠定理论基础。在考虑风机叶片内部嵌入传感器的合理 布局基础上，研究风机叶片的不同部位的受力状态和故障类型的关 系，合理布局叶片上的传感器位置和数量，并根据传感器的特点和叶 片的位置放置合适的传感器，使其能够客观真实地检测出风机叶片的 状态和故障类型。该系统是一种能够面向传感器网络的嵌入式操作系统,基于组件 的架构方式,支持组件化编程的语言,能够实现用最少的硬件支持网 络传感器的并发密集操作。设计主要包括基于无线传感网络的层次路 由协议和无线传感网络节点的软件模块开发的节点软件。终端监控子 系统，包括数据接收、处理系统,该终端监控子系统主要由中继节点 与用户应用软件组成,中继节点负责把整个网络的采集数据通过串口 通信交给电脑进行处理 ,设计能够很好确定风机叶片故障位置的算 法。具体实施方案：1机械结构部分振动传感器安装位置如下列图一所示分别在风力发电机叶片的叶尖、和叶根两个部位各安装一个、叶 中安装两个叶片应力传感器来采集叶片的振动信息。传感器有压电薄 膜传感器LH223、霍尔效应式叶片传感器HME56、飞思卡尔三轴 加速度传感器 MMA7260QT 、 可编程三轴振动传感器模块 A0IS16223CMLZ，并取四者的加权平均作为最终的振动信号通过无 线传输网络送入数据处理器。之后，处理器根据已经得到的典型故障 独立特征信号的分布特点和范围，利用小波分析工具对整机运行下采 集的信号缩小区间和范围，去除典型故障区间和范围之外的数据。对 于多个子系统信号的重叠或者调制，采用神经网络、模糊理论等智能 算法进行处理，析取出部件信号。应的特征信号比较，判断风机叶片部件是否出现故障或者处于故障的早 期。综合考虑海上风电场天气条件、地理位置、交通工具、库存情况和 维护人员情况，从降低维护成本出发，合理安排风机叶片的运行维护时 间段、运行维护手段和方法。2电气控制部分本实用新型中信号采集及数据传递实现整体框图如下列图二所示：故障分忻软件图二、电气控制部分图如图二所示，四个叶片应力传感器监测风力发电机叶片的运行状 态，通过无线传输网络模块发送至经模/数转器，由其换成数字信号 后送入数据处理器，然后通过故障分析软件分析,得出故障判断结论。 监测终端可对各信号进行监测观察。整机运行的数据来源主要是是合 作单位提供的实际机组的数据。对于本校已有的小功率试验装置，同样 可以采用人为改造的方式产生假设干子系统的典型故障状态，根据需要 对风机叶片运行状态参量的变化情况进行监测。申请人：上海电机学院 张美红2015 年06月