基于光纤传感器的风电机组叶片状态采集系统及方法与流程

本技术涉及风机状态监测，尤其涉及一种基于光纤传感器的风电机组叶片状态采集系统以及一种基于光纤传感器的风电机组叶片状态采集方法。

背景技术：

1、随着能源需求日益增加，推广环保且可再生的新型能源迫在眉睫。与传统的能源相比，风能作为一种绿色新能源，具有储能大、无污染、可持续的优点，极大地满足了人类的需求。风力发电主要依赖塔架式风电机组，而叶片结构的性能直接关系到风力发电的安全性、稳定性及发电效率。风机叶片随着发电机单机容量的不断增大，其所承受的离心力、弯矩、空气动力等也相应的增加。由于风机叶片工作环境恶劣，耐久性要求高，且自身尺度巨大，还有被腐蚀和破坏的风险，因此需要对叶片的健康状态进行有效监测，防止叶片疲劳损伤严重对风力发电机运行安全的影响。

2、目前，风力发电机风机叶片故障诊断往往采用红外热成像、超声检测等无损检测技术，能够在叶片结构不受损坏、不降低性能的前提下表征其内部的质量情况，根据叶片具体的结构特点和材料特性等制定合适的叶片故障诊断方法。但大尺寸的叶片对红外激光器的出射功率以及作用距离都有一定的要求，并且环境温度、湿度和背景辐射等因素可能会对红外热成像的准确性产生影响，导致热成像图像的解读不准确。超声波在材料中传播时会逐渐衰减，因此对于大尺寸的叶片，超声波的穿透深度可能有限，这可能导致难以完全覆盖叶片的所有部位，尤其是对于复杂结构或内部部位的缺陷检测存在一定挑战。

3、因此，需要提出一种基于光纤传感器的风电机组叶片状态采集系统，能够解决现有技术对风电机组叶片状态监测受到环境影响大，不适用于大尺寸风机，并且无法通过综合分析实时监测信号和外部环境信息对风机叶片的健康状态进行全面评估的技术问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供一种基于光纤传感器的风电机组叶片状态采集系统及方法，用以解决现有技术中对风电机组叶片监测方法误差较大、监测信息没有被充分利用，不能为实际生产提供有效技术支持的技术问题。

2、为达到上述技术目的，本发明采取了以下技术方案：

3、第一方面，本发明提供了一种基于光纤传感器的风电机组叶片状态采集系统，包括监测模块、参数获取模块、数据分析模块和故障分类模块；其中，监测模块、参数获取模块均与数据分析模块连接，数据分析模块还与故障分类模块连接；

4、监测模块，用于利用光纤传感器获取风电机组叶片的实时应变信号；

5、参数获取模块，用于实时获取环境信息和机组运行状态信息；

6、数据分析模块，用于对实时应变信号进行频域转换得到对应的时频特性，并根据时频特性、环境信息和机组运行状态信息确定叶片工作模式，根据叶片工作模式确定时频特性的多个目标分量，基于每个目标分量在当前叶片工作模式下的检测标准判断叶片的健康状态；

7、故障分类模块，用于在确定叶片发生故障时，将所述时频特性、环境信息和机组运行状态信息输入预设故障分类模型中，确定叶片的故障类型，并对故障类型进行上传。

8、进一步的，所述数据分析模块包括频域转换单元、工况确认单元、目标分量确认单元和状态判断单元；

9、所述频域转换单元，用于对实时应变信号进行小波变换，得到应变信号在各尺度下的频谱图；

10、所述工况确认单元，用于根据频谱图确定叶片迎风面和背风面的频率随时间的变化值，根据频率变化值、环境信息和机组运行状态信息确定叶片工作模式；

11、所述目标分量确认单元，用于基于风电机组的叶片工作模式和叶片的固有频率确定应变信号的多个目标频率分析分量；

12、所述状态判断单元，用于基于预设知识图谱，确定每个目标分量在当前环境信息和机组运行状态下的标准阈值范围和影响权重，基于标准阈值范围和影响权重判断叶片是否发生故障。

13、进一步的，所述实时获取环境信息包括风速信息、温度信息和湿度信息；所述机组运行状态信息包括发电功率和转速。

14、进一步的，所述工况确认单元根据频率变化值和机组运行状态信息确定叶片工作模式，包括：

15、当叶片迎风面和背风面的在各频率成分上幅度变化趋势相同、方向相反、机组有发电功率输出且风速大于预设启动阈值时，确定叶片工作模式为开机运转状态；

16、当叶片迎风面和背风面的各频率成分上的幅度变化均呈现正负周期性变化且风速小于预设启动阈值时，确定叶片工作模式为停机状态。

17、进一步的，所述目标分量确认单元基于风电机组的叶片工作模式和叶片的固有频率确定应变信号的多个目标频率分析分量，包括：

18、基于当前风电机组的叶片工作模式确定相位偏移量和振幅调整系数，根据叶片的固有频率确定谐波频率和共振频率；

19、根据相位偏移量、固有频率、谐波频率和共振频率确定多个目标分析频带，根据振幅调整系数对各个频带下的振幅进行调整，将目标分析频带中的振幅绝对值、变化值和变化率作为目标频率分析分量。

20、进一步的，所述状态判断单元包括图谱数据库单元和风险分析单元；

21、所述图谱数据库单元，用于存储预先构建的包含叶片结构、目标频率分量、环境信息、机组运行状态信息和检测标准的知识图谱；其中，所述知识图谱将不同环境信息、叶片结构和机组运行状态下，目标频率分量的频带范围和影响权重；

22、风险分析单元，用于基于目标频率分量的频带范围和影响权重进行故障风险值计算，根据风险值和预设风险预警值判断叶片是否发生故障。

23、进一步的，所述光纤传感器为应力光栅传感器，沿叶片根部间隔预设间距向叶尖方向铺设。

24、进一步的，所述预设故障分类模型基于支持向量机模型构建，以时频特性、环境信息和机组运行状态信息作为输入变量，以叶片故障类型作为输出变量，利用独热编码对故障类别进行表示。

25、进一步的，所述监测模块还包温度补偿传感器，布设于光纤传感器周围，用于消除温度变化对光纤传感器的影响。

26、另一方面，本发明还提供了一种基于光纤传感器的风电机组叶片状态采集方法，包括：

27、通过监测模块利用光纤传感器获取风电机组叶片的实时应变信号；

28、通过参数获取模块实时获取环境信息和机组运行状态信息；

29、通过数据分析模块对实时应变信号进行频域转换得到对应的时频特性，并根据时频特性、环境信息和机组运行状态信息确定叶片工作模式，根据叶片工作模式确定时频特性的多个目标分量，基于每个目标分量在当前叶片工作模式下的检测标准判断叶片的健康状态；

30、通过故障分类模块在确定叶片发生故障时，将所述时频特性、环境信息和机组运行状态信息输入预设故障分类模型中，确定叶片的故障类型，并对故障类型进行上传。

31、本发明提供了一种基于光纤传感器的风电机组叶片状态采集系统，该系统通过监测模块利用光纤传感器对叶片的实时应变信号进行采集，有助于监测叶片在运行过程中的状态表征信息，提高对风机叶片工作状态的实时监测能力，监测状态稳定、受环境影响小，特别适用于大尺寸叶片的风机系统；通过数据分析模块对实时应变信号进行频域转换，得到时频特性，并结合环境信息和机组运行状态信息进行综合分析，能够更全面更客观地了解叶片的工作状态，从而更及时和准确地发现叶片潜在的故障隐患；通过确定叶片的工作模式和各目标分量，并基于每个目标分量的检测标准来判断叶片的健康状态，实现了对叶片健康状况的快速评估，提前预警可能的故障；在叶片发生故障时，通过故障分类模块确定叶片的故障类型，并及时将故障信息上传，有助于让操控人员快速掌握叶片故障情况，及时采取相应措施，减少停机时间和维护成本。