一种基于叶片振动信号的风机叶片寿命预测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于叶片振动信号的风机叶片寿命预测方法，利用安装于发电机组的叶片上的振动传感器实时获取叶片加速度信号，对叶片加速度信号进行处理，获取叶片变形量，根据叶片变形进行叶片载荷计算，利用雨流计算方法计算得到叶片的疲劳寿命。本发明专利技术提供的一种基于叶片振动信号的风机叶片寿命预测方法，利用振动传感器实时监测叶片加速度数据，基于模态对叶片加速度数据进行提取，对风机叶片叶根载荷进行推算，计算叶片疲劳损伤并进行长时累加，实现对叶片健康状态的监测及寿命预测功能。能。能。

【技术实现步骤摘要】
一种基于叶片振动信号的风机叶片寿命预测方法


[0001]本专利技术涉及风电机组叶片寿命监测
，尤其涉及一种基于叶片振动信号的风机叶片寿命预测方法。

技术介绍

[0002]叶片是风机发电机组的重要部件，随着机组容量的不断增大，叶片的长度以及重量也不断的增加。叶片由于制造问题，本身结构问题，常导致叶片异常振动、叶轮不平衡等异常问题。严重时容易导致机组扫塔、倒塔等严重事故问题。因此，对叶片健康状态进行评估尤为重要。
[0003]在叶片监测中，最常使用的方法是通过监测叶片挥舞和摆振方向的振动幅值来对叶片的健康状态做评估。在这种叶片状态监测方法中，只对叶片瞬时进行监测，并不能实现对叶片的载荷进行计算以及损伤评估。目前对于风机整机控制保护，还有有使用机舱加速度信号分析叶片振动信号的方式进行，但从机组机舱加速度数据中能够获取的叶轮面的有效信息有限，并不能很全面的体现叶片及叶轮面的振动情况。此外，还有视频监测方法、音频监测方法等，视频监测方法只能识别叶片的表面故障特征，故障识别覆盖面不足，而音频识别监测方法由于周围噪声较严重，不容易识别。
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于叶片振动信号的风机叶片寿命预测方法，其特征在于包括以下步骤：S1、利用安装于发电机组的叶片上的振动传感器实时获取叶片加速度信号；S2、对叶片加速度信号进行处理，获取叶片变形量；S3、根据叶片变形进行叶片载荷计算；S4、利用雨流计算方法计算得到叶片的疲劳寿命。2.根据权利要求1所述的基于叶片振动信号的风机叶片寿命预测方法，其特征在于：步骤S1中，振动传感器的安装位置根据叶片模态确定，安装于一阶模态和二阶模态状态下叶片变形量最大区间范围内。3.根据权利要求1所述的基于叶片振动信号的风机叶片寿命预测方法，其特征在于：步骤S2具体包括以下过程：S2.1、对叶片加速度信号进行FFT变换，得到各频率下的频域幅值，其中包括叶片一阶模态频率下的加速度频域幅值a
1st
和叶片二阶模态频率下的加速度频域幅值a
2nd
，S2.2、对各频率下的频域幅值进行筛选，筛选出外部激励频率a
excition
、叶片一阶模态频率ω
1st
以及叶片二阶模态频率ω
2nd
；S2.3、通过以下公式将外部激励频率的频域幅值通过放大系数转换到模态频率对应幅值：a
1st
‑
excition
＝β
a
‑
1st
a
1st
a
2nd
‑
excition
＝β
a
‑
2nd
a
nd
其中，a
1st
‑
excition
和a
2nd
‑
excition
分别为外部激励对应叶片一阶模态下的频...

【专利技术属性】
技术研发人员：张涛，李锦虎，王咸武，唐彬，孙凯，刘军，敖瑞，
申请(专利权)人：陕西中科启航科技有限公司，
类型：发明
国别省市：