风机转子叶片损坏预警

在开发健康监控系统时,需要在转子叶片试验台上进行真实疲劳试验。测试需要在叶片的展平方向上进行数百万次循环加载、中断,耗时约需 2.5个月。传感器需要安装在叶片中,其中两个偏转传感器用来检测叶片连接23米处的翼向位移振幅,四个光纤应变传感器用于检测弯曲应变,应变传感器需要偏移90°,并沿叶片纵向粘贴。试验目的是根据认证机构的要求,测定转子叶片在叶片规定位置上的应变振幅。

这样的结构必须能够承受施加的动态应力,并且不能在规定的荷载循环加载次数内受损。疲劳试验完成后,需要对叶片进行损坏,重新开始试验。然后再次中断测试,对损坏进行修复,再次重新开始测试。基于比例法的分析见图中 11 和 12。

图 11 左侧传感器比例因子随时间变化曲线图12 右侧传感器比例因子随时间变化曲线

展望

改进后的测量技术,包括偏转传感器、光纤应变片、光纤信号数据处理、无线网络连接等。传感器成对安装,首先检测截面的椭圆化,并形成冗余系统以提高状态分析的可靠性。仿真结果和转子叶片试验台上的实测数据表明,该传感器技术和方法具有成为转子叶片损伤预警和监测系统的潜力。该系统将很快安装到已运行风机的转子叶片中工作。相关合作伙伴相信,在可预见的未来,该产品将极具市场竞争力。

必须采用合适的传感器技术,及早发现风机转子叶片的损坏情况,将损失降到最低

传感器必须能够承受极恶劣环境,并且必须随时可用。这一技术评价方法首先要尽快检测结构重要部位的损伤,并且要显示清楚。最关键的是结构健康监测系统(SHM)不能犯任何错误。

近年来,风能工业快速发展,风机的转子叶片已经超过60米,是风机性能和效率提升的关键部件。但风机转子叶片生产自动化程度仍然很低,仅能识别出一些制造误差和规格偏差。迄今为止,很难检测转子叶片是否遭到结构损坏以及制造故障。因此,必须采用适当的传感器技术,及早发现风机转子叶片的损坏情况,将损失降到最低。

转子叶片测量新技术

转子叶片的测量技术必须满足许多要求。例如短时间内的巨大温湿度差、传感器上的极端动态机械应力、易受雷击的环境等极端困难的环境条件,同时要具备长期可用性和极小的不确定性。

偏转传感器

为了测量转子叶片扩展结构,HBM 专门开发了一种偏转传感器。该传感器设完全不受雷击影响,甚至不会损坏叶片结构。传感器可以在叶片制造过程中安装,也可以随后安装到叶片中,图示的工作原理如下。
图1:在两个紧固点之间拉伸一根特殊的玻璃纤维增强塑料(GRP)线。一个紧固点位于叶片内部,形成实际的“测量点”(被动传感器单元)。另一个紧固点位于叶片根部,形成“测量点”,即主动传感器单元。图1表明,叶片的主连杆是安装偏转传感器的理想择。“测量点”区域中叶片的运动幅度会改变主动传感器单元处 GRP 线的角度。

这种角度变化通过两个力传感器以正交排列转换为偏转信号[1]。该系统如图2所示。传感器的灵敏度由金属丝的张力决定,金属丝借助机械弹簧保持恒定。GRP贴片层叠在链路上,传感器在被动端和主动端都与这些贴片相连,如图 3和4 所示。

图. 3 偏转传感器主动端图. 4 叶片中的紧固点(测量点)

主动单元被密封在转子轮毂区域,因此获得了足够的防雷击保护。叶片中的所有传感器部件都是非金属的,因此不存在风险。如果主动和被动传感器单元之间的距离为20 m,导线张力为300 N,偏转传感器的相关特征值为:


图. 5  带有测量仪表的 HBM 偏转传感器
 
  • 非线性: < 0.1%
  • 传感器温度系数
  • 零点 (TK0): < 3*10-5/K
  • 传感器温度系数
  • 灵敏度 (TKC): < 3*10-5/K
  • 灵敏度: 20 μm,20 m 传感器长度
  • 量程: ±200 mm
  • 分辨率: 1:104.
 

传感器电子仪表还满足长期稳定性的要求,并具有相应的电磁兼容抗扰保护。如图3所示,这些部件直接安装在偏转传感器中。数字传感器电子仪表与无线数据通信系统之间的信号耦合采用数字接口,并符合最新标准。

应变传感器技术

光纤应变片非常适合用于光纤复合材料转子叶片结构完整性评估,与传统电阻应变片相比,具有极高的抗电磁兼容性和高压抗扰性,并且在转子叶片应变和负载循环次数(损伤累积)方面具有更好的耐疲劳强度和耐用性。

光纤应变片即为布拉格光栅应变片,当它们受到外部载荷的影响时,会改变它们的波长特性[3]。如图6所示。通过读取光谱波长变化,即可测定相应的应变和机械载荷。

图 7 光纤应变片和应变花

当光纤作为传感器和传感器信号的传输介质时,用户在安装费用、鲁棒性和可靠性方面具有极大的优势。商用光纤应变片如图7[4]所示。
下面描述的结构健康监控系统使用了八个光纤应变传感器(4个用于温度补偿)和两个偏转传感器。信号分析使用了一个混合测量系统[5],该系统通过分组无线系统连接到一个网络站点,可通过互联网对测量数据进行多值分析。

损伤预警的智能方法

和使用的测量技术一样,损伤预警或监测系统对性能的要求也极为苛刻。维修或维护会造而系统停机并产生巨大的费用。因此必须尽早发现损坏,并确定其潜在危害。判定涡轮机是否需要立即停机进行维护,或是继续进行监控。

整个监控系统使用“比例法”,这意味着转子叶片在极少数量的传感器的监控下,即可检测叶片结构的全局状态。传感器不仅监控单个热点,而是可作为一个组一起工作[7,8]。这里使用的“比例法”是一种在自振期间利用最大振动率和最大动态应变或应力比例的方法[6]。

对这两个相关测量值进行检测和比较,受叶片结构特定位置处激发的自然振动方向的影响,振动率振幅与偏转信号不同。开始未损坏结构状态的参考因子 “pSystem” 将与新测定的 “pSystem” 比例因子进行比较,如果比例因子远远偏离最初水平,将意味着损坏开始。 “pSystem” 是一个系统系数,包括结构的所有特性,如材料特性、储存条件、横截面形状等。 因此该系数是损伤迹象的最佳表示方式。

损伤应用数值模拟

疲劳试验期间,转子叶片可能受到各种损伤情况的影响。胶接接头失效是一种极有可能发生的事故,这种事故可能是由于长时间的极端荷载造成的。现代转子叶片的基本结构表明,盲胶接头是损坏可能性最高的地方。某些粘合接头由于位置的原因,装配时无法充分测试其质量。在高动载荷作用下,上下壳体的连接处也会发生损坏。损伤需要被纳入到转子叶片的数值模型中,采用一个虚拟传感器进行检测。

这里模拟的是沿着两个主要环节安装的两个偏转传感器和四个光纤应变传感器,它们记录了叶片根部90°处的纵向应变(见图8)。

后缘接头在所谓的过渡板区域特别复杂。此部件用于实现叶片与轮毂连接的圆柱体与叶片气动形状之间过渡。通过在模型中选择两个重合的壳单元序列可实现“接头失效”损伤。受损元件的特性主要包括弹性模量大大降低。在下文中,过渡板上方的转子叶片边缘出现接头故障(图9)。这种损伤从距轮毂7米处开始,长度为1米,并增加到3米。叶片的激振与实际疲劳试验一样,分别在边缘和松弛方向发生。

图10显示了两个比例因子随着损伤的增加而发生的变化。这里模拟了两个不同长度的偏转传感器,以确定测量点在转子叶片中的距离。事实证明,最佳位置约为叶片长度的2/3。

可以看出,考虑到叶片在展平方向上的移动,后缘的损伤增加,边缘方向将会产生更显著的比例系数变化。值得注意的是,特定方向固有频率的变化几乎不变。这意味着比例法对转子叶片结构变化的响应要比固有频率灵敏得多。

作者:

Dr. Karl-Heinz Haase is the Product and Application Manager at HBM, Hottinger Baldwin Messtechnik GmbH, in Darmstadt.

Dipl.-Ing. Stephan Zerbst is a Scientific Assistant and Coordinator of the Services & Measurement Techniques department at the Institute of Structural Analysis (ISD) of Leibniz University in Hanover,

Dr.-Ing. Martin Knops is Divisional Manager for Rotor Blade Development at REpower Systems AG in Osterrönfeld,

Prof. Dr.-Ing. habil. Raimund Rolfes is the Managing Director of the Institute of Structural Analysis (ISD) at Leibniz University in Hanover.

参考书

[1] Patent pending PCT/EP 2008/000942
[2] Hoffmann, K.: "Eine Einführung in die Technik des Messens mit Dehnungsmessstreifen" (An introduction to measurement using strain gages) Hottinger Baldwin Messtechnik, Darmstadt.
[3] VDI/VDE/GESA 2660: Experimentelle Strukturanalyse; optischer Dehnungssensor, basierend auf Faser-Bragg-Gitter. Grundlagen sowie Kenngrößen und deren Prüfung (Experimental structural analysis; optical strain sensor, based on a fiber Bragg grating. Basics, characteristic quantities and their testing). www.beuth.de
[4] Hottinger Baldwin Messtechnik GmbH product catalog. Experimental stress analysis. www.hbm.com
[5] Haase, K.-H.: AIAS – Associazione Italiana per l‘analisi delle sollecitazioni XXXVIII Convegno nazionale, 2009, Politenico di Torino: Benefits of Using Fiber Optics Strain Gages in Experimental Stress Analysis. www.pcm.unifi.it/AIAS2009/memorie/memoria-aias2009-198. pdf
[6] Gasch, R.: Eignung der Schwingungsmessung zur Ermittlung der dynamischen Beanspruchung in Bauteilen, Berlin 1968 (Suitability of vibration measurement for determining dynamic stress in structural elements).
[7] Zerbst, S.; Haake, G.; Reetz, J.; Lynch, J.; Rolfes, R.: Integral SHM-System for Offshore Wind Turbines using Smart Wireless Sensors, Proceedings of the 6th International Workshop of Structural Health Monitoring 2007, Volume 2, p. 1889-1896, San Francisco, Sept. 11-14, 2007.
[8] R. A. Swartz, J. P. Lynch, B. Sweetman, R. Rolfes and S. Zerbst: Structural Monitoring of Wind Turbines using Wireless Sensor Networks, Smart Structures and Systems 6, pp. 183-196, 2010.

致谢

作者非常感谢联邦环境部(BMU)和项目组(PTJ)对联合研究项目的支持。

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