风力发电机组螺栓松动预警方法、装置、设备以及存储介质与流程

本发明涉及风力发电设备监测，特别涉及一种风力发电机组螺栓松动预警方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术：

1、随着风电机组的单机容量不断增大，塔筒高度持续攀升，叶片长度显著增加，机组各部件承受的载荷日益复杂严苛。螺栓连接作为风力发电机组中塔筒法兰、主轴轴承座、齿轮箱底座及偏航轴承等关键部件的主要紧固方式，其连接可靠性直接影响整机的运行安全。然而，螺栓在长期承受交变载荷、振动及环境侵蚀的共同作用下，极易出现预紧力下降乃至松动的失效问题，进而可能导致连接失效甚至整机倒塌等严重事故。因此，对风力发电机组螺栓连接状态进行有效监测与早期预警，已成为风电行业亟待解决的关键技术问题。

2、目前，针对风力发电机组螺栓松动的检测方法主要包括离线检测和在线监测两大类。离线检测方法以人工巡检和扭矩复紧为主，运维人员定期使用扭矩扳手对螺栓进行抽检复紧，或采用超声波法基于声弹性效应测量螺栓轴力；在线监测方法则包括基于压电主动传感器的螺栓松动检测、基于结构振动信号的监测、基于光纤传感的监测以及基于声发射技术的监测等。近年来，声发射技术因其能够捕捉材料内部微损伤产生的瞬态弹性波，已被尝试应用于风电螺栓的状态监测领域。部分已有方案通过布设声发射传感器采集螺栓连接区域的声发射信号，经预处理和特征提取后判断螺栓状态。此外，还有方案采用多传感器时差定位方法对风电机组塔筒法兰上的裂纹螺栓进行定位。

3、然而，上述现有技术仍存在诸多不足。第一，风力发电机组运行工况复杂多变，不同风速下螺栓连接界面的受力状态差异显著，声发射活动水平随之大幅波动，现有方案多采用固定阈值进行判定，难以适应变工况运行环境，容易出现低风速下漏报、高风速下误报的问题。第二，现有声发射监测方案多依赖单一特征参数（如幅值或能量）进行状态判断，而风力发电机组运行环境中存在叶片结冰脱落撞击、雷电感应电磁脉冲等多种偶发干扰，单一参数极易受干扰影响而产生误报，预警可靠性不足。第三，多数现有方案仅能给出“异常”或“正常”的二元判断，缺乏对松动严重程度的分级评估，无法为运维人员提供差异化的维护决策依据。第四，现有方案中，声发射技术的应用多集中于螺栓断裂的检测或单一部件（如叶片螺栓）的监测，缺乏对风力发电机组塔筒法兰、主轴轴承座、齿轮箱底座及偏航轴承等多关键连接区域的系统性监测与定位能力。

技术实现思路

1、本发明的主要目的是提出一种风力发电机组螺栓松动预警方法、装置、设备以及存储介质，旨在解决现有技术中对风力发电机组螺栓松动监测准确性与实用性不足的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提出的风力发电机组螺栓松动预警方法，所述风力发电机组包括塔筒、主轴轴承、齿轮箱及偏航轴承，所述塔筒、所述主轴轴承、所述齿轮箱及所述偏航轴承通过螺栓连接区域紧固连接，所述风力发电机组螺栓松动预警方法包括：

3、在所述螺栓连接区域布设声发射传感器，采集所述螺栓连接区域的连接界面在运行过程中因微动摩擦或塑性变形产生的声发射信号；

4、对所述声发射信号进行预处理，滤除环境背景噪声与机械振动干扰，得到有效声发射事件信号；

5、从所述有效声发射事件信号中提取多维度特征参数，所述多维度特征参数包括时域特征参数和频域特征参数；

6、在风力发电机组处于螺栓紧固状态下，连续采集声发射信号并建立声发射基线特征参照集；

7、将实时提取的所述多维度特征参数与所述基线特征参照集中对应工况的基线数据进行比对，当所述多维度特征参数中的至少两个特征参数在相同监测周期内分别超出各自对应的预设统计偏移阈值时，判定所述螺栓连接界面存在松动趋势并输出预警信息。

8、在一实施方式中，所述在所述螺栓连接区域布设声发射传感器，采集所述螺栓连接区域的连接界面在运行过程中因微动摩擦或塑性变形产生的声发射信号的步骤包括：

9、在塔筒法兰连接面、主轴轴承座安装面、齿轮箱底座安装面及偏航轴承外圈安装面各自的螺栓连接区域，分别布设声发射传感器；

10、将所述声发射传感器通过磁吸附耦合装置固定于各所述螺栓连接区域的螺栓头部或连接法兰表面，使所述声发射传感器与对应的所述螺栓连接区域的连接界面之间形成有效声传导路径；

11、设置所述声发射传感器的信号采集频率为100khz至500khz，以采集所述螺栓连接区域的连接界面处因微动摩擦和塑性变形产生的高频声发射事件。

12、在一实施方式中，所述对所述声发射信号进行预处理，滤除环境背景噪声与机械振动干扰，得到有效声发射事件信号的步骤包括：

13、对所述声发射信号进行带通滤波处理，保留频率介于20khz至1mhz之间的信号成分，以滤除频率低于20khz的机械结构振动成分和频率高于1mhz的电磁噪声成分；

14、对经所述带通滤波处理后的声发射信号进行放大处理，使信号幅值达到模数转换器可识别的电压范围；

15、采用固定电压阈值触发机制对经放大处理的声发射信号进行筛选，仅保留峰值幅值超过当前背景噪声基线均方根值1.5倍以上的声发射信号波形作为有效声发射事件信号。

16、在一实施方式中，所述从所述有效声发射事件信号中提取多维度特征参数的步骤包括：

17、从所述有效声发射事件信号中提取时域特征参数，所述时域特征参数包括信号峰值幅值、振铃计数、事件能量、信号持续时间和上升时间；

18、从所述有效声发射事件信号中提取频域特征参数，所述频域特征参数包括频率质心、峰值频率以及各预设频带内的能量分布占比。

19、在一实施方式中，所述建立螺栓紧固状态下的声发射基线特征参照集的步骤包括：

20、在风力发电机组安装调试完成且各所述螺栓连接区域的螺栓达到设计预紧力后，连续采集不少于72小时的声发射信号，并同步记录各时刻的风速数据；

21、分别在低风速工况区间、额定风速工况区间和极限风速工况区间内，对各工况区间内采集到的有效声发射事件信号分别提取各自对应的多维度特征参数；

22、分别计算各所述工况区间内各所述多维度特征参数的统计均值和标准差，以所述统计均值和标准差作为基线数据，建立按工况区间分区的声发射基线特征参照集。

23、在一实施方式中，所述将实时提取的多维度特征参数与所述基线特征参照集进行比对，当所述多维度特征参数中的至少两个特征参数同时超出预设的统计偏移阈值时，判定螺栓连接界面存在松动趋势并输出预警信息的步骤包括：

24、当所述多维度特征参数中的至少两个特征参数相对于所述基线特征参照集中对应工况分区的对应统计均值发生偏移，且偏移量大于或等于1.5倍标准差但小于2.5倍标准差时，判定所述螺栓连接界面存在一级松动趋势，输出关注提示并缩短监测采样间隔；

25、当所述多维度特征参数中的至少两个特征参数相对于所述基线特征参照集中对应工况分区的对应统计均值发生偏移，且偏移量大于或等于2.5倍标准差但小于4倍标准差时，判定所述螺栓连接界面存在二级松动趋势，输出黄色预警信息；

26、当所述多维度特征参数中的至少两个特征参数相对于所述基线特征参照集中对应工况分区的对应统计均值发生偏移，且偏移量大于或等于4倍标准差时，判定所述螺栓连接界面存在三级松动趋势，输出红色预警信息。

27、在一实施方式中，在所述判定为二级松动趋势或三级松动趋势之前，所述风力发电机组螺栓松动预警方法还包括：

28、对触发二级或三级阈值判定的声发射事件信号，交叉验证该声发射事件信号的时域特征参数变化方向与频域特征参数变化方向是否一致；

29、当所述时域特征参数与所述频域特征参数的变化方向均为相对于基线值增大，且变化量均超过各自对应的预设变化量阈值时，确认所述声发射事件信号为有效松动信号，保持当前判定结果；

30、当所述时域特征参数与所述频域特征参数中仅有一者的变化方向为相对于基线值增大或变化量未超过对应的预设变化量阈值时，将当前声发射事件信号判定为环境干扰信号并予以剔除，取消当前判定结果。

31、本发明还提出一种风力发电机组螺栓松动预警装置，包括：

32、多个声发射传感器，分别布设于风力发电机组的塔筒法兰连接面、主轴轴承座安装面、齿轮箱底座安装面及偏航轴承外圈安装面的螺栓连接区域，用于采集各所述螺栓连接区域的连接界面在运行过程中因微动摩擦或塑性变形产生的声发射信号；

33、预处理模块，其信号输入端与各所述声发射传感器的信号输出端连接，用于对所述声发射信号进行带通滤波以保留频率介于20khz至1mhz之间的信号成分，对滤波后的声发射信号进行放大处理，并采用固定电压阈值触发机制仅保留峰值幅值超过当前背景噪声基线均方根值1.5倍以上的声发射信号波形作为有效声发射事件信号；

34、特征提取模块，其信号输入端与所述预处理模块的信号输出端连接，用于从所述有效声发射事件信号中提取时域特征参数与频域特征参数，所述时域特征参数包括信号峰值幅值、振铃计数、事件能量、信号持续时间和上升时间，所述频域特征参数包括频率质心、峰值频率和各预设频带内的能量分布占比；

35、基线建立模块，用于在风力发电机组安装调试完成且各所述螺栓连接区域的螺栓达到设计预紧力后，连续采集不少于72小时的声发射信号，分别在低风速工况区间、额定风速工况区间和极限风速工况区间内提取对应的多维度特征参数，计算各工况区间内各所述特征参数的统计均值和标准差，建立按工况区间分区的声发射基线特征参照集；

36、比对判定模块，其第一信号输入端与所述特征提取模块的信号输出端连接，其第二信号输入端与所述基线建立模块的信号输出端连接，用于将实时提取的所述多维度特征参数与所述基线特征参照集中对应工况区间的基线数据进行比对，当所述多维度特征参数中的至少两个特征参数在相同监测周期内分别超出各自对应的预设统计偏移阈值时，判定所述螺栓连接界面存在松动趋势并输出预警信息。

37、本发明还提出一种风力发电机组螺栓松动预警设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述的风力发电机组螺栓松动预警方法的步骤。

38、本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的风力发电机组螺栓松动预警方法的步骤。

39、本发明的技术方案通过分别在低风速、额定风速和极限风速工况下统计各特征参数的均值与标准差，建立覆盖多工况分区的声发射基线特征参照集，使得实时监测时能够根据当前风速调用对应的工况分区基线数据作为比对基准，从而有效避免了风力发电机组变工况运行环境下因声发射活动水平大幅波动所导致的低风速漏报与高风速误报问题；在此基础上，通过要求至少两个特征参数在相同监测周期内分别超出各自对应的统计偏移阈值才触发判定，并结合时域特征参数与频域特征参数的交叉验证进行双重确认，有效排除了叶片结冰脱落撞击、雷电感应电磁脉冲等偶发环境干扰导致的误判，显著提高了预警的可靠性；同时，通过设置1.5倍标准差、2.5倍标准差和4倍标准差三级统计偏移阈值，实现了对螺栓松动严重程度的分级评估与差异化响应，使运维人员能够根据松动等级合理安排检修计划；此外，通过对判定存在松动趋势的区域建立特征参数时序演化记录并判断线性渐进、指数加速或突变型发展趋势，以及通过多传感器时差定位算法将声发射信号源的空间坐标与螺栓连接区域设计坐标进行比对，实现了松动发展趋势的预测与故障螺栓组的精准定位，为风力发电机组螺栓连接的安全运维提供了从早期预警到趋势预测再到精准定位与维护指导的技术方案。