[发明专利]风机叶片的裂纹检测方法、装置、设备及计算机存储介质

说明书

本申请提供了一种风机叶片的裂纹检测方法、装置、设备及计算机存储介质。该风机叶片的裂纹检测方法，包括：获取多个振动传感器采集的振动信号；其中，多个振动传感器设置于风机叶片的预定位置；采用小波分析算法对振动信号进行分解与重构，得到裂纹振动信号；基于裂纹振动信号，确定风机叶片上存在裂纹。根据本申请实施例，能够更加准确地检测风机叶片的裂纹。

技术领域

本申请属于风机叶片的裂纹检测技术领域，尤其涉及一种风机叶片的裂纹检测方法、装置、设备及计算机存储介质。

背景技术

大型风力发电机的可靠性是影响其运行成本和效率的主要因素。风机叶片是风力发电机捕获风能最核心的部件，由于其长期暴露在风沙、雨雪、温度骤变等恶劣环境中，不可避免的在不同位置会产生不同程度的损伤，如叶片会出现磨损、小砂眼及表皮脱落，其蒙皮的微小裂纹扩展至临界长度后会快速失稳扩展，严重可导致叶片的断裂破坏造成很大经济损失，给风电机组的安全运行带来严重威胁，因此，对叶片的状态进行检测非常重要。

风机叶片在实际运行过程当中最主要的损伤就是裂纹，以横向裂纹为主，且裂纹通常易出现在叶片前边缘处。当风力发电机叶片出现裂纹时，由于不同裂纹处于不同的状态，导致能有效识别裂纹特征的机制非常复杂。目前，传统的风机叶片检验方法主要有：静态检测、疲劳检测、模型分析等。这些传统的方法有的也在叶片布置安装了各种类型的传感器，通过收集传感器的信号进行裂纹损伤检测，但这些方法检测的准确度不高，更难以对裂纹的具体损伤位置进行定位。

因此，如何更加准确地检测风机叶片的裂纹是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例提供一种风机叶片的裂纹检测方法、装置、设备及计算机存储介质，能够更加准确地检测风机叶片的裂纹。

第一方面，本申请实施例提供一种风机叶片的裂纹检测方法，包括：

获取多个振动传感器采集的振动信号；其中，多个振动传感器设置于风机叶片的预定位置；

采用小波分析算法对振动信号进行分解与重构，得到裂纹振动信号；

基于裂纹振动信号，确定风机叶片上存在裂纹。

可选的，采用小波分析算法对振动信号进行分解与重构，得到裂纹振动信号，包括：

对多个振动信号进行时间同步处理和数据预处理；

采用小波分析算法，对经过时间同步处理和数据预处理的振动信号进行分解与重构，得到裂纹振动信号。

可选的，数据预处理包括滤波、去除噪声和去除直流分量中的至少一种。

可选的，在基于裂纹振动信号，确定风机叶片上存在裂纹之后，方法还包括：

在利用窗函数对裂纹振动信号进行加窗处理的情况下，采用初至波检测算法，确定振动信号到达振动传感器的起振时刻；

基于起振时刻，对采用初至波检测算法后的裂纹振动信号进行归一化处理，得到归一化数据；

根据预设的网格(Grid)参数和到时(Arrival Time，AT)参数，利用移动窗函数将每个空间节点的归一化数据进行叠加，得到每个空间节点的归一化强度值；其中，每个空间节点依据每个振动传感器的相对位置划分；

利用均值窗对归一化强度值进行均值化处理，得到最终强度值；

在最终强度值大于预设强度值阈值的情况下，确定裂纹的位置坐标。

可选的，在确定裂纹的位置坐标之后，方法还包括：

向云服务器发送位置坐标。