[发明专利]一种基于模态分解算法的风机叶片故障分析方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于模态分解算法的风机叶片故障分析方法，包括：将实体风机叶片等分为N+1个叶片截面，得到每一个叶片截面的M个轮廓点的空间坐标矩阵；构建风机叶片数字孪生模型，计算每一个模拟叶片截面的M个轮廓点的空间坐标；通过有限元分析软件计算模拟得到处于工作状态下的风机叶片的每一个叶片截面的M个轮廓点的模拟空间坐标矩阵；通过光纤测量得到处于工作状态下的实体风机叶片的每一个叶片截面的M个轮廓点的实时空间坐标矩阵，将所述实时空间坐标矩阵与模拟空间坐标矩阵进行差值得到残差矩阵，若残差矩阵大于一阈值，则判定所述实体风机叶片为故障状态。本发明对风机叶片的工作状态进行完整全面的故障检测。

技术领域

本发明涉及叶片故障分析技术领域，尤其涉及一种基于模态分解算法的风机叶片故障分析方法及系统。

背景技术

近年来我国风电行业发展迅速，风力发电机组容量逐年递增。大型风机常常运行在相对较为恶劣的外部环境中，运行工况恶劣，恶劣的环境造成了风电机组的故障率高。导致故障发生的原因也是多种多样的，其中风机叶片出现裂纹的故障在风电机组的故障中所占的比例相当高，该故障严重影响风电企业的经济效益。当风机叶片出现严重故障时，叶片维修困难并且维修成本极高,因此对大型风机叶片进行故障检测和故障预测，对企业降低运行维护成本和提高经济效益具有重要的意义。

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案主要有：静态检测、疲劳检测、模型分析等。通过在风机叶片布置安装各种类型的传感器，通过收集传感器的信号进行裂纹损伤检测，但该方案都只是针对风机叶片的局部特征点进行监测，无法覆盖整个风机叶片，因此故障检测的准确度不高。

现有的风机叶片检测的技术方案主要基于振动监测，振动监测方案的问题在于振动传感器只能安装在几个，获得的振动数据有限，而叶片损伤的地方可能距离安装的传感器很远，带给传感器的影响很小。公开号为CN108592812A的专利申请风机叶片光纤载荷应变特征提取及裂纹监测方法，该发明使用光纤采集叶片的载荷变化信息，通过深度学习对故障状态进行识别，该方案会受到大量的环境和设备噪音影响。公开号为CN113049410A的专利申请基于应变非线性加权的复合材料层板光纤冲击位置辨识法，该发明通过管线识别材料板上冲击发生的位置，对于风机叶片监测来说，需要管线的是长期运行带来的影响，对于突发性载荷的定位的需求不大。公开号为CN112945531A的专利申请风机叶片的裂纹检测方法，该发明基于对设备振动频谱的分析，通过捕捉裂纹振动信号的特征，确定风机叶片的缺陷，该发明的缺点在于振动传感器的布点位置有限，不一定能够全部捕捉到裂纹带来的信号特征。

发明内容

鉴于此，本发明提供一种基于模态分解算法的风机叶片故障分析方法及系统，基于计算机辅助技术，对风机叶片的工作状态进行完整全面的故障检测。

为实现上述目的，本发明提供一种基于模态分解算法的风机叶片故障分析方法，所述方法包括步骤：

S1、沿实体风机叶片的叶轮径向将该实体风机叶片等分为N+1个叶片截面，对每一个叶片截面进行截面测量，所述截面测量的步骤包括：将每一个叶片截面沿截面圆周方向等分为M个轮廓点，计算得到M个轮廓点的空间坐标，得到处于不工作状态下的实体风机叶片的每一个叶片截面的M个轮廓点的空间坐标矩阵；

S2、构建所述实体风机叶片对应的几何结构的风机叶片数字孪生模型，在所述风机叶片数字孪生模型中相邻的两个叶片截面间截取多个模拟叶片截面，根据相邻两个叶片截面各自的M个轮廓点的空间坐标，计算每一个模拟叶片截面的M个轮廓点的空间坐标，进而得到处于不工作状态下的实体风机叶片的任一位置的空间坐标矩阵；

S3、将所述处于不工作状态下的实体风机叶片的任一位置的空间坐标矩阵，以及风机叶片的材料信息输入到有限元分析软件中，计算模拟得到处于工作状态下的风机叶片在摆振、挥舞、扭转各自状态下的前S个模态的模态系数矩阵；