基于光纤光栅风电桨叶健康监测系统的研究
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摘 要：风电桨叶是风力发电系统中的关键部件，运行环境十分恶劣，长时间受极端天气的影响，隐患随时都有可能演变成事故，因此对风电桨叶进行结构健康监测势在必行。本论文根据风电桨叶监测的需求构建了模拟监测实验系统，进行了桨叶静态受力和动平衡实验测试，通过多通道高速光纤光栅解调仪和LabVIEW监控软件采集了大量原始测试数据，并对实验数据进行了细致的分析，在此基础上建立了桨叶健康监测的数值分析方法，为桨叶超限状态的判别和快速预警功能的实现打下良好的基础。
关键词：风电桨叶 光纤光栅传感器 健康监测 动平衡
中图分类号：V212 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2013）03（b）-00-02
在风力发电领域，由于人们对发电设备的效率和负荷要求越来越高，安全监测系统发挥的作用越来越大。一旦风力发电机组因传动装置和发动机失灵，以及转动桨叶损坏出现停转，都会造成巨大的经济损失。风电桨叶是风力发电机组关键部件之一，其性能直接影响到整个系统的性能。风电桨叶体积巨大，结构主要为复合材料，又安装在比较偏远的地点，风力发电场会受到各种类型天气的干扰和破坏。风电桨叶又工作在高空，运行环境十分恶劣，空气中各种介质几乎每时每刻都在侵蚀着桨叶，春夏秋冬、酷暑严寒、雷电、冰雹、雨雪、沙尘随时都有可能对桨叶产生危害，若出现断裂和脱落就会造成严重的生产事故，因此开展此类监控技术的研究极为重要。
1 传感原理
1.1 光纤光栅振动传感器
由于单个光纤Bragg光栅传感器只能测量某一个点的温度和应变情况，对于细而长的风电桨叶来讲，用一个传感器不能够完全表征桨叶的振动状况，因此，我们引入准分布式光纤光栅振动应变测量方法。即在桨叶的轴向上布设一串光纤Bragg光栅传感器，等距离布设各个光栅，用以测量桨叶受外力作用时的振动情况。测量原理如图1所示，图中实线表示桨叶不受力的自由状态，虚线表示桨叶受到振动后挥舞形变状态，这样就可以通过固化在桨叶上的应变传感器测量出桨叶的振动幅度、相位及频率的变化
信息。
1.2 光纤光栅波长解调技术
对风电桨叶的结构健康进行监测，需要实时多点采集桨叶的应变、温度和振动信息。一般地，根据桨叶的实际长度需要布设多个光纤Bragg光栅传感器，少则十几个多则几十个，而且分布较广，因此，必须采用多通道集成的方法，将数量较多的待测传感器串联起来，用一台解调装置对多波长传感器进行同步解调。
本论文采用课题组自主设计的16通道的小型化扫描激光解调仪器实现多点应变、温度测量。系统中采用扫描激光作为光源，激光输出功率比普通的宽带光源强，具有很高的信噪比，不受因光纤传感网络测点多而引起光强下降的影响。当波长扫描的可调谐激光输出到光纤光栅传感器阵列时，由不同中心波长的光纤光栅传感器反射回的信号传输到光电探测器阵列上实现光电转换，由嵌入式微处理器进行光电信号采集处理，经过运算最后将测量的波长值显示在液晶显示屏上。
解调系统中采用了高灵敏度的光电探测器探测传感器的中心波长信号，用大规模可编程器件与高速ADC芯片测量光电信号，用高速并行模数转换器件预处理测量信号，由DSP计算出的波长值由嵌入式芯片控制键盘和液晶显示接口进行显示和网络数据传输。波长解调系统的原理图如1-2所示。系统具有16个独立通道，激光波长扫描范围可达80 nm，每个独立通道可接入40个光纤光栅温度传感器，各通道完全独立同步采集，无时间延迟，扫描频率300Hz，总计可同时监测640个光纤光栅传感器，通过扩展通道还可以增加传感器的容量，非常有利于风电桨叶结构状态的分布式监测。
2 光纤光栅桨叶测试系统
2.1 系统组成
风电桨叶光纤光栅结构健康监测系统主要由固化好光纤光栅传感器的智能桨叶、信号传输光缆、光纤光栅波长解调仪和数据采集分析软件组成。
本实验以小型化的风力发电桨叶为实验测试平台，将光纤光栅传感器对称粘贴在复合材料制作的小型风电桨叶的上下表面，构成分布式应变测试传感器网络，通过信号传输光纤传输至波长解调仪，实现桨叶的静态和动态受力情况的测量。实际应用中，解调系统被安装在风力发电机的轮毂机舱中，它的主要功能是将传感器网络感测到桨叶的应变和振动信号进行波长解调，并通过网络进行远程传输。
远程控制系统主要由无线接收设备和监测中心计算机组成，无线接收设备将接收到的波长信息传输给监测中心计算机，计算机对监测数据进行实时分析，通过监测数据反映桨叶的运行现状，在超限情况下迅速预警，进而避免重大事故的发生，还可对风电桨叶的维护提供必要的技术支持。
2.2 LabVIEW桨叶数据采集软件
监控软件为基于LabVIEW平台的数据采集和处理软件，实现传感器波长与应变和振动物理量的对应转换和时频分析等功能。监控软件的功能包括解调仪和PC机之间的网络数据通讯、数据预处理、波长转换、实时数据刷新、FFT变换、光纤光栅波形显示等具体功能。
3 桨叶动态测试及数据分析
风电桨叶是风电设备中的大型旋转部件，当风力发电机正常运转时，桨叶的动态数据较静态时复杂，但正常的旋转和桨叶损伤情况下的动态信息有明显的区别。实验中通过将桨叶挂装在轴承上模拟动态运转，实时测试桨叶的动态数据，即将标定好应变传感器的桨叶固定在主轴上，外力旋转桨叶，得到各个位置处光纤光栅传感器波长值与时间的对应关系，以桨叶的根部为起点。
在桨叶动态旋转的过程中，桨叶会发生振动，传感器能够实时提取出振动信号，通过快速傅立叶变换可以识别振动的信息。当桨叶出现裂缝和脱落等异常情况时，会直接反映在桨叶的振动频率上，由此可以实现桨叶的异常状态监测。
在动态实验过程中，开展了如下冲击实验，即当桨叶旋转时，人为对桨叶进行冲击，得到的冲击曲线如图3所示。在这个实验过程中可以观察到，冲击信号是叠加在均匀的振动信号之上的，通过信号的数值处理完全可以监测到桨叶受外力冲击的情况，当异物撞击桨叶时出现异常信息后可通过分析桨叶的应变和振动信息了解桨叶的损伤情况，如差异非常大可根据情况停机检查。
图4为FFT选取第22 s开始时的计算显示结果，此图中显示较高频率集中在6Hz和13Hz处。在实际监测中，可以通过在频谱中寻找最大值并设置阈值的方法，来判断桨叶是否受到异物的冲击或结构的损伤，达到实时监测预警的目的。
4 结语
该文给出了适于风电桨叶监测系统组网方案，分析了数据采集软件功能需求，应用LabVIEW软件平台编写了光纤光栅数据采集处理软件，并利用小型的风电桨叶进行了系列验证实验，对关键的振动和动平衡监测进行了实验验证，取得了良好的测试结果，实验证明该系统完全满足风电桨叶结构健康监测的实际需求。通过动平衡测试验证了桨叶在缺损和挂冰等异常情况的频率响应特性，通过时频分析可快速判别桨叶的损伤状态。
参考文献
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