风力机大型化的趋势，风轮机叶片的抗弯刚度减小外文翻译资料

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Mechanical Systems and Signal Processing 82 (2017) 117–129

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Mechanical Systems and Signal Processing

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Feasibility study on a strain based deflection monitoring system for wind turbine blades

Kyunghyun Lee a,n, Aya Aihara a, Ganbayar Puntsagdash b, Takayuki Kawaguchi a, Hiraku Sakamoto a, Masaaki Okuma a

  1. Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Tokyo Institute of Technology, 2-12-1 Ookayama, Meguro-ku, Tokyo 152–8550, Japan
  2. Department of Energy Science, Tokyo Institute of Technology, 2-12-1 Ookayama, Meguro-ku, Tokyo 152–8550, Japan

a r t i c l e i n f o

Article history:

Received 6 September 2015 Received in revised form 27 March 2016 Accepted 6 May 2016 Available online 8 June 2016

Keywords:

Deflection monitoring

Vibration monitoring

Strain monitoring

Wind energy

Wind turbine blades

a b s t r a c t

由于风力机大型化的趋势，风轮机叶片的抗弯刚度减小。因此，通过撞击塔来破坏叶片的风险已经增加。为了防止此类事故的发生，本研究提出了一种可以安装在已经运行的风力涡轮机叶片上的偏转监测系统。该监测系统由一种估计算法组成，用于检测叶片挠度和一个无线传感器网络作为硬件设备。针对叶片反屈的估计方法，提出了一种基于应变的估计算法和最优传感器布置的目标函数。基于应变的估计算法是利用应变和挠度之间的线性关系，可以用变换矩阵的形式表示。目标函数包括应变灵敏度和应变和挠度之间的变换矩阵的条件数。为了计算目标函数，利用模态测试中插值模态的方法构造了叶片的简化实验模型。由于不需要建立叶片的有限元模型，该插值方法在实际应用于风力涡轮机叶片时是有效的。另一方面，开发了一种无线连接的传感器网络。它被搁置到300 W级的风力涡轮机和叶片的振动在运行中被调查。

amp; 2016 Elsevier Ltd. All rights reserved.

  1. 介绍

风力涡轮机的大型化趋势是由需要建造更经济的风力发电系统所驱动[1,2]。由于风力的可用功率与叶片擦除面积成正比，叶片安装在风力涡轮机上的时间越长，就可以捕获更多的输入功率。然而，叶片长度的增大导致弯曲刚度的减小，并导致叶片与塔的撞击[3-5]。这种失败更多发生在山区国家，如日本。这是因为山地地形的湍流强度要高于平坦地形。当风速波动时，有时风的周期频率可以与叶片的固有频率相匹配，这使得叶片的振动极其剧烈。如果风力涡轮机叶片由于极端振动而损坏，

  1. Corresponding author.

E-mail addresses: kh311.lee@gmail.com, lee.kyunghyun@resonic.jp (K. Lee).

http://dx.doi.org/10.1016/j.ymssp.2016.05.011

0888-3270/amp; 2016 Elsevier Ltd. All rights reserved.

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修理或更换刀片成本很高，导致停机时间长。因此，一些风电运营商在不适宜的情况下停止风力涡轮机的旋转。然而，由于叶片的振动不仅依赖于风速或速度的波动，而且还依赖于其他因素，如风切变、塔影效应等，在风力条件下阻止风力涡轮机只是一种临时措施。与之相反的是，对叶片挠度的直接监测系统可以是一个解决方案，以避免叶片撞毁其塔，并提高可用性[6]。这种监测方法可以用多种方法建立。

Park等[7]提出了一种预测旋转叶片振动行为的有效方法。研究了三种叶片式风轮机振动，利用加速度计测定裂纹的存在[8]。Fleming等[9]计算了叶片模型的参数，了解叶片的结构动力响应。

采用光纤光栅(FBG)传感器的监测方法已被应用于风力涡轮叶片，因为光纤传感器对电磁干扰的敏感性较低，对雷击的影响也不受影响。例如，FBG传感器测量的目标是检测损伤[10]或监测弯曲载荷等结构响应[11-13]。

非接触测量有几种方法。在塔中安装了一个激光位移传感器(LDS)系统，使非接触式叶片位移监测[14]。一些研究已经发展了视频测量技术来确定叶片的变形[15]。使用高速相机的摄影测量三维测量系统也适用于监测风力涡轮机叶片的旋转状态。数字图像相关(DIC)算法用于三维测量，如摄影测量方法[16,17]。此外，基于神经网络模型的估计方法[18]提出了一种基于记忆的陀螺仪传感器。

同时，研究了基于应变的挠度监测方法。在悬臂梁上安装了应变传感器，并在[19-21]中提出了挠度估计方法。参考文献。[22,23]描述了一种旋转悬臂梁和固定风力涡轮叶片的基于应变的挠度估计。在参考文献[24]中，在叶片试件的几个位置安装了应变仪，用于静态结构测试。通过对比实验和数值试验[25]，对应变传感器信号的解释进行了误差评定。在这些情况下，传感器的定位很重要，因为它决定了应变的灵敏度，影响了偏差估计的准确性。为了布置传感器位置，采用FE模型对应变灵敏度进行了研究[19-23]。

正如我们在参考研究中所看到的，偏差监测系统可以以多种方式进行。然而，利用应变信息不仅可以获得挠度，还可以通过信号处理来估计负载条件或检测裂纹等异常，基于应变的偏转监测方法是值得研究的。此外，通过对监测应变信息的分析，可以更优化地设计其他监测系统和风力涡轮叶片。

为了开发基于应变的偏转监测系统，目前还对一些研究进行了研究，但仍有许多研究有待于实际应用。在参考的研究中，利用风力涡轮叶片的有限元模型，但典型的风力涡轮机运营公司既没有FE模型，也没有详细设计其风力涡轮叶片，因此这些方法有时是不适用的。因此，我们开发了一个系统，可以很容易地安装到运行的涡轮机，而不需要一个刀片的FE模型。解决方案是在没有FE模型的情况下，从模态试验中直接计算叶片各振动模态对应的应变分布。这可以通过插值模式形状的叶片和微分插值函数来完成。提出了一种优化应变传感器位置的方法。通过设定目标函数来优化传感器位置，包括变换矩阵的条件数和计算的应变灵敏度。为了验证基于应变的监测方法的可行性，还对其精度进行了评价。最后，将整个系统安装在一个300w级的风力涡轮上，在风吹条件下，研究了叶片的行为。作为实验的后续，监测系统使我们能够监测叶片在运行中的偏转。

本文首先对该算法进行了理论验证，描述了无有限元模型的位移估计方法和最优传感器定位方法。并对所提出的方法进行了实验研究。试验研究包括模态试验，推导出叶片的应变与位移之间的关系。该算法不仅通过冲击锤试验，而且在风的作用下进行估计误差评价。利用开发的系统，测量了300W级风轮机的振动。最后，给出了该研究的结论。

2。理论

2.1。基于应变的挠度估计算法。

通过获得一种定义叶片应变与挠度之间关系的变换矩阵，可以估计风力涡轮叶片的挠度。变换矩阵的大小取决于有多少个振动模式被监控。然后根据应变传感器的应变灵敏度和叶片上偏转的目标点来确定矩阵元素。

变换矩阵可以从叶片的运动方程中得到。考虑到叶片的形状和边界条件以及简化的运动方程，可以假定叶片为锥形悬臂。

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在不同比例下，梁具有线性变宽和线性变厚。该假设的有效性可以通过第3节的模态测试得到验证。方程用式描述Eq。. (1) [26].

式中v (z, t)和P (z, t)为位移z和时间t的荷载，E为杨氏模量，I(z)为横截面惯性，a (z)为横截面面积L为梁的跨度。Eq.(1)导出Eq.(2)

其中Vi(z)和fi(t)分别为第i个模式的模态向量和参与因子。Eq.(2)表示叶片的挠度是描述振动模态位移的总和。通过胡克定律和Eq.(2)，给出了应变与导线位移v (z, t)的关系。

ε,s和M轴向应变、应力和惯性矩沿z轴,分别。r是从中性轴到应变片安装的表面的距离。应变与挠度之间的关系是由Eqs导出的。(2)和(3)考虑到前n个模态，挠度表示为。

v (z , t ) ≃ V1 (z ) f1 (t ) V2 (z ) f2 (t ) ⋯ Vn (z ) fn (t)

(4)

zd是叶片和v (zd, t)的证明位置。

v (z d , t ) = V1 (z d ) f1 (t ) V2 (z d ) f2 (t ) ⋯ Vn (z d ) fn (t)

(5)

假设应变传感器的位置置于z = zj,j = 1,hellip;,n,在zd应变和挠度之间的关系表示为

Eq.(6)被下式给出

将式(7)代入式(5)，得到位置zd的挠度。

式(8)中变换矩阵的系数。，Vi (zd)和rj 2Vi (zd) / z2，可以通过模态测试得到。关于这些系数的测量的细节见第3节。这里我们感兴趣的是低频率的叶片振动，导致叶片与塔之间的碰撞。因此本文提出的挠度监测系统只考虑前两个叶片的振动模式,也就是说,nfrac14;2(图1)。

2.2。计算叶片上的应变分布。

如第1节所述，叶片的应变分布是通过有限元模型分析得到，然而，我们提出了一种不

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