摘要:本文提出了一种风力发电机组叶片监测的方案，通过对风力发电机组叶片的监测，定量研究风力发电机组叶片疲劳开裂、风工况等因素对风力发电机组运行的影响。 关键词：风力发电；叶片监测；在线监测
中图分类号：TM315 文献标识码：A
0引言
风力发电机组的工作环境相对比较恶劣，一般地处偏远地区，常年多风。入网条件严格，风机运行工况复杂多变，各种因素使风力发电机组的可利用率、风电转换效率及使用寿命受到很大影响[1-2]剖分轴承。
本文通过叶片状态在线监测数据分析及时发现机组叶片存在的隐患及缺陷，避免因小缺陷引发大事故，做到定期叶片实时状态监测，尽早针对缺陷点展开检查处理维修工作。避免因突发故障导致风机长时间停机，提高风机发电量。
1研究背景
风力发电机机组在运行过程中涉及很多动力学与控制方面的问题，在运行过程中，由于环境、风向、风力大小的变化，导致作用在叶轮及叶片表面上的载荷不稳定，首先导致传动链系统中的叶片表面及叶片结构产生冲击振动，叶片振动监测系统采用对比分析法判断叶片故障的发生，如外衣开裂，深度裂纹，结冰等现象，其原理如下：采集正常运行不同工况（桨叶角度、风速等）情况下叶片振动的波形数据作为基准值，系统可自动对比同工况条件下叶片振动数据，如数据的幅值超出设定报警门限，即判断叶片基本运行状态可能发生改变，可能存在故障或结冰状态，从而提升整体设备的使用寿命[3-5]。
2研究目标
为研究高原低转速长叶片风机叶片的振动特点，制定一套适合该机型叶片监测方案。本方案计划安装了一套风机叶片在线监测系统，建立功能较为完备的风力发电机组叶片监测分析系统，提供灵敏度监测、状态分析、性能评价、故障诊断等一系列工具和手段，进一步保证风机的安全生产运行，为实现“无人值守、少人值守”及风机远程诊断、状态检修的目标，打下坚实的基础。
项目的事实有助于了解并掌握风电机组发电机不同风工况对于风机叶片运动的影响，并帮助运维人员了解叶片的运行状况，判断叶片是否处于最优运行工况，记录叶片的各种运行状态的数据及突发故障的过程数据，帮助现场及时发现故障隐患，准确定位故障部位，建立完备的风机运行档案，提高风机运行效率，减少维修时间与次数，提高风机的可利用率。
2研究内容
本项目选取1台风力发电机组，通过在每支叶片的中部、靠近叶跟1/3处，各粘贴一只专用加速度传感器（220mv/g），测量叶片三个方向振动，一台风机共计安装3只专用传感器。安装在轮毂区的无线信号采集器负责对传感器供电、数据采集并无线发送。设在机舱的无线信号接收站负责接收叶片振动数据，同时采集发电机组的转速信号，最后数据汇集打包传送到升压站的数据服务器。升压站服务器安装叶片监测系统，对采集器采集到的数据进行存储、分析。
2.1 叶片固有频率对比
图1 #3叶片停机外界扰动自振
在受到外界扰动时，3支叶片均呈现振幅逐渐衰减的自由振动波形。频谱图上清晰看到以下频率：
0.31Hz（塔筒固有频率）
0.98 Hz 2.23Hz 4.34Hz 6.94Hz 7.70Hz 9.56Hz 10.2Hz 11.3Hz 13.7Hz （叶片固有频率）
图2 #1叶片停机外界扰动自振
图3 #2叶片停机外界扰动自振
出线间隔
图4 #3叶片停机外界扰动自振
从叶片的振波形频谱图可以发现#1、#2和#3叶片的自振频率高度一致，并且和此前的日测量的数据无改变。机械臂
2.2 叶片振动趋势
立体电视
图5 叶片振动与转速趋势图
在三个月的测量期间，#1、#2和#3叶片的振动趋势高度一致，与风机转速呈高度关联关系。
图6 叶片振动与不等率趋势图
3研究成果
3.1 技术成果
A）初步建立了一套风力发电机组叶片故障评判标准及报警规则；
0-1200rpm 振动小于 0.2g， 不等率小于5%；
1200-1800rpm 振动小于 0.5g， 不等率小于10%
竹模板B）通过系统的建立，获取了叶片运行状态的第一手资料，为后期叶片故障数据库的建立提供了有效的数据积累。
C）成功搭建了一套运行检修指导规则，为今后风机检修提供了有效指导。
3.2 资源、资产成果
增加叶片监测系统一套。
离心制丸机3.3 经济效益
叶片如无有效监测手段，多采用人工巡检方式，如发现较长裂纹，还需进入叶片内部详细检查，整体检测费用每台机3000元左右、叶片开裂1米左右裂纹的维修费用10000元。如采用叶片状态在线监测系统每年可节省检测费用3000元，20年运行周期可节省检测费6万元。如在裂纹轻度期进行有效维护或保养，并根据监测报告合理安排叶片维修时间，每台
机可节省单次维修费用及相关发电量损失10万元左右。防止一次叶片断裂重大事故可减少直接经济损失150万元左右，间接经济损失500万以上。
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