[发明专利]一种基于加速度传感器的风机塔筒的疲劳诊断检测方法

说明书

本发明提供一种基于加速度传感器的风机塔筒的疲劳诊断检测方法，包括以下步骤：利用加速度传感器采集风力发电机运行过程中风电塔筒的加速度信号并计算连续扰动位移；将风电塔筒简化成一个悬臂梁模型，计算作用在风电塔筒顶部的外部荷载以及作用在风电塔筒底部的疲劳荷载；根据疲劳荷载τ_max‑时间历程曲线，计算并统计疲劳荷载的应力幅及其对应的循环次数，绘制相应的低周疲劳荷载幅值频次直方图；以及Miner线性疲劳累积损伤理论，计算风电塔筒在测试时间内的低周疲劳总损伤并预测其低周疲劳寿命；本发明利用加速度传感器测量，可以根据测量数据，计算风电塔筒的疲劳损伤，进而估算其剩余的疲劳寿命，为维护人员的工作提供了便利。

技术领域

本发明涉及风力发电技术领域，具体涉及风机塔筒的疲劳检测以及疲劳寿命预估方法。

背景技术

当今，随着石油、煤炭、天然气等传统能源日益枯竭和价格不断上涨，风能作为一种清洁的可持续能源，越来越收到人们的关注。从发展趋势上看，风能以其蕴藏量巨大，可以再生，分布广泛，没有污染等优势必将会为各国所青睐。其中，风力发电已逐渐成为目前最具规模化开发条件和商业化发展前景的风能利用方式。

风力发电机的主要结构包括塔筒、风电叶片、机舱以及机舱内的发电机和齿轮箱。其中，风电塔筒就是风力发电的塔杆，其在风力发电机组中主要起支撑作用，同时吸收机组震动。

随着风电机组的单机容量不断增大，风电机组塔筒的高度也在不断增加，随之带来的是更加多变的外部荷载，这也对风力发电机的安全运行提出了更高的要求。需要注意的是，在某些极端的天气情况下，风电塔筒所经历的疲劳荷载较大(超过其材料的屈服应力)，导致风电塔筒在扰动过程中发生塑性形变，进而使得其实际的疲劳寿命低于设计期限。因此，低周疲劳被认为是影响风电塔筒疲劳寿命的重要因素之一。

目前，市场上针对风电塔筒的疲劳诊断检测方法大多数都费时费力，且没有考虑低周疲劳的影响，例如中国专利CN109340062B公开了一种低风速风电机组数字双胞胎式的疲劳损伤预测方法，通过建立虚拟风电机组的风轮仿真模型和建立数字化双胞胎模型，预测出风电机组疲劳寿命和疲劳损伤情况，该方法比较复杂需要建立多个模型；例如中国专利CN202010878949.7公开了一种风电叶片多角度疲劳力学性能检测装置及其使用方法，通过设置风电叶片多角度疲劳力学性能检测装置，检测风电叶片不同位置状态时，分析风电叶片疲劳力学性能，该方法只是适用于风电叶片，并不能对风电塔筒的疲劳和寿命的预测。

因此，一种适用性强、精度高的风电塔筒低周疲劳检测诊断方法将会对风力发电机的安全使用产生指导作用，并为今后风电塔筒的及时维护提供一定的参考。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于加速度传感器的风机塔筒的疲劳诊断检测方法，通过加速度传感器采集的加速度，将风电塔筒简化成一个悬臂梁模型以及结合风电塔筒钢材料的S-N曲线可以准确的计算风电塔筒在运行过程中的扰动情况并预估其低周疲劳寿命。

为了实现上述目的，本发明提供以下技术方案：

本发明提供一种于加速度传感器的风机塔筒的疲劳诊断检测方法，包括以下步骤：

(1)利用加速度传感器采集风力发电机运行过程中风电塔筒的加速度信号并计算连续扰动位移；

(2)将风电塔筒简化成一个悬臂梁模型，计算作用在风电塔筒顶部的外部荷载以及作用在风电塔筒底部的疲劳荷载；

(3)根据疲劳荷载τ_max-时间历程曲线，计算并统计疲劳荷载的应力幅及其对应的循环次数，绘制相应的低周疲劳荷载幅值频次直方图；

(4)结合风电塔筒钢材料的S-N曲线以及Miner线性疲劳累积损伤理论，计算风电塔筒的低周疲劳总损伤并预测其低周疲劳寿命。

优选的，所述疲劳荷载τ_max-时间历程曲线是在一定测试时间内计算得到的疲劳载荷绘制出的。