一种风机叶片气动不平衡监测方法与流程

1.本发明涉及风机叶片气动不平衡监测的技术领域，尤其是指一种风机叶片气动不平衡监测方法。


背景技术：

2.随着风电技术不断发展，使风电机组输出功率变得更大，塔架更高，叶片更长，而且风电机组运行环境更复杂，因此由叶片质量不平衡、气动不平衡引起的风轮不平衡故障成为了威胁风电机组安全运行，影响风电机组性能的严重问题。
3.目前质量不平衡利用常规的诊断方式可以快速的诊断并且重新进行叶片配重即可。但气动不平衡故障前期不容易发现，常规诊断方法很难判断是否是气动不平衡，三个叶片的不平衡差异有多大。
4.叶片气动不平衡产生的主要原因有：
5.1)叶片制造误差：叶片制造中0度定位误差；2)叶片安装误差：叶片安装角度的标定都会存在一定的测量误差；3)变桨机构执行误差：在变桨过程中各个叶片角度并不能保持完全同步，从而产生执行误差；4)叶片损伤状态：某个叶片发生破损，导致各叶片受力不同，产生气动不平衡。
6.叶片的气动不平衡产生的影响：1)风机的周期性载荷增加；2)风机的振动增大；3)对风机内的部件产生损伤，如主轴、偏航、变桨损伤等；4)风机的发电量减少。
7.常用的叶片气动不平衡检测方法是通过分析机舱的振动信号来判断是否存在不平衡，或者采用叶片在地面的成像判断风力是否平衡，但是这些方法需要对机组的历史数据进行分析对比，数据量大，计算复杂，且需要有一定的振动分析和图像处理技术的经验，分析出来的特征量是间接结果，很难直接反应叶片的气动不平衡问题。而且由于风况随机变化的原因，很难选取可靠的同类工况进行对比分析。
8.终上所述，需要一种简单直接的判定气动不平衡的方法。


技术实现要素：

9.本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种简单方便、直接有效的风机叶片气动不平衡监测方法，通过本方法能够及时发现叶片是否处于气动不平衡状态，避免由于叶片气动不平衡导致整机载荷增加进而影响机组寿命及运行安全的问题出现。
10.为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：一种风机叶片气动不平衡监测方法，首先在风机的每支叶片的根部区域选择两个安装点a、b，然后测量出安装点a、b与叶片叶根起点的距离lma和lmb，接着在每个安装点上安装一个载荷传感器，通过载荷传感器测量出三支叶片的安装点a、b在不同风速v下的载荷ma和载荷mb，然后分别测量出三支叶片的实时方位角θ、三支叶片的重力g，将所测量的ma、mb、lma、lmb、g及θ代入公式(1)：
11.mb
‑
ma＝g
×
f(θ)
×
(lma
‑
lmb) fx(lma
‑
lmb)
ꢀꢀ
(1)
12.式中，f(θ)为叶片方位角的重力分量函数，三支叶片的方位角依次相差120
°
，fx为
叶片的气动力；
13.根据公式(1)得到三支叶片在不同风速v下的气动力fx，进而根据每支叶片在不同风速v下的气动力fx拟合出v
‑
fx曲线，最后将得到的三条曲线绘制在一张图中，对比三条曲线，若三条曲线近似或重合，表示三支叶片处于气动平衡状态，反之则表示有叶片处于气动不平衡状态。
14.进一步，公式(1)的推导过程如下：
15.设叶片的两个安装点a、b处的载荷分别为ma和mb，设叶片的重力为g，重心为lg，气动力为fx，气动力矩为lf，根据力矩的平衡公式可知：
16.ma＝g
×
(lg
‑
lma)
×
f(θ) fx(lf
‑
lma)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
17.mb＝g
×
(lg
‑
lmb)
×
f(θ) fx(lf
‑
lmb)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
18.式中，f(θ)为叶片方位角的重力分量函数，其中风机的三支叶片的方位角依次相差120
°
；
19.根据公式(2)和公式(3)推导出：
20.mb
‑
ma＝g
×
f(θ)
×
(lma
‑
lmb) fx(lma
‑
lmb)。
21.进一步，三支叶片实时方位角θ的测量方法为：先测量出任一支叶片的实时方位角，根据三支叶片的方位角依次相差120
°
，进而求出另两支叶片的方位角。
22.本发明与现有技术相比，具有如下优点与有益效果：
23.本发明的监测方法具有简单方便、直接有效等优点，只需在叶片叶根上安装两个载荷传感器，结合简单的计算步骤，对比量化直接，即可判断叶片是否处于气动不平衡状态，避免由于叶片气动不平衡导致整机载荷增加从而影响机组寿命及运行安全，进而降低风机年发电量、降低经济效益等问题的出现。
附图说明
24.图1为风机叶片的受力示意图。
25.图2为θ
‑
m曲线示意图。
26.图3为采用本发明的方法所得到的三支叶片v
‑
fx曲线对比图。
具体实施方式
27.下面结合具体实施例对本发明作进一步说明,但本发明的使用方式不限于此。
28.本实施例所述的风机叶片气动不平衡监测方法，首先在风机的每支叶片的根部区域选择两个安装点a、b，如图1所示，设两个安装点与叶片叶根起点的距离分别为lma和lmb，设两个安装点处的载荷分别为ma和mb，设叶片的重力为g，重心为lg，气动力为fx，气动力矩为lf；
29.根据力矩的平衡公式可知：
30.ma＝g
×
(lg
‑
lma)
×
f(θ) fx(lf
‑
lma)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
31.mb＝g
×
(lg
‑
lmb)
×
f(θ) fx(lf
‑
lmb)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
32.式中，f(θ)为叶片方位角的重力分量函数，其中风机的三支叶片的方位角依次相差120
°
；
33.根据公式(2)和公式(3)推导出公式(1)：
34.mb
‑
ma＝g
×
f(θ)
×
(lma
‑
lmb) fx(lma
‑
lmb)
35.将公式(1)中的mb
‑
ma作为信号m，公式可变形为：
36.m＝a
×
f(θ) b
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
37.式中，参数a＝g(lma
‑
lmb)，参数b＝fx(lma
‑
lmb)；
38.公式(4)为关于θ
‑
m曲线的函数，曲线特征如图2所示，参数a为重力矩影响θ
‑
m曲线的信号幅值，同时由于三支叶片的lma
‑
lmb的差相等，最终得出叶片的重力g影响θ
‑
m曲线的信号幅值，参数b为气动力矩影响θ
‑
m曲线的信号偏移量，同时由于三支叶片的lma
‑
lmb的差相等，最终得出叶片的气动力fx影响θ
‑
m曲线的信号偏移量。因此可以得出，当三支叶片重力g平衡，气动力fx不平衡时，三支叶片的气动力矩不同会导致三条θ
‑
m曲线的信号偏移量不同；当重力g不平衡，气动力fx平衡时，三支叶片的重力矩不同会导致三条θ
‑
m曲线的信号幅值不同；因此要比较叶片气动不平衡状态下的差异，只需评估叶片在气动力矩下的信号偏移量。
39.基于上述原理，在每支叶片的安装点a、b上分别安装一个载荷传感器，然后测量出安装点a、b与叶片叶根起点的距离lma和lmb，接着通过载荷传感器测量三支叶片的安装点a、b在不同风速v下的载荷ma和载荷mb，然后测量出其中一支叶片的实时方位角θ，另外两支叶片的方位角可以根据该叶片的方位角θ求出，测量出三支叶片的重力g，将所测量的ma、mb、lma、lmb、g及θ代入公式：
40.mb
‑
ma＝g
×
f(θ)
×
(lma
‑
lmb) fx(lma
‑
lmb)
ꢀꢀ
(1)
41.式中，f(θ)为叶片方位角的重力分量函数，三支叶片的方位角依次相差120
°
，fx为叶片的气动力；
42.根据公式(1)得到三支叶片在不同风速v下的信号偏移量，即fx(lma
‑
lmb)，进而根据已知的fx(lma
‑
lmb)及lma
‑
lmb计算出气动力fx，然后根据每支叶片在不同风速v下的气动力fx拟合出v
‑
fx曲线，最后将得到的三条曲线绘制在一张图中，如图3所示，对比三条曲线，若三条曲线相近或重合，则表示三支叶片气动平衡，若出现一条曲线与另两条曲线差异较大，表示其中一支叶片处于气动不平衡状态，若出现三条曲线均差异较大，则三支叶片处于气动不平衡状态。
43.以上所述之实施例子只为本发明之较佳实施例，并非以此限制本发明的实施范围，故凡依本发明之形状、原理所作的变化，均应涵盖在本发明的保护范围内。