风力发电设备螺栓状态智能化监测系统DEMO的设计与应用.pdf
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1、2023 年 11 月风力发电设备螺栓状态智能化监测系统的设计与应用任慧琴(国电天唯康保风能有限公司,河北 张家口 075000)【摘要】为解决风力发电设备中螺栓状态的关键性问题袁对风力发电设备螺栓状态智能化监测系统 DEMO进行研究袁分析了系统设计的目标与需求袁并详细描述了传感技术尧数据处理和机器学习等关键技术遥 同时袁在 DEMO 实验中验证了系统的准确性与可靠性袁以期为风电行业提供参考遥【关键词】风力发电曰螺栓状态监测曰智能化检测曰机器学习【中图分类号】TM315【文献标识码】A【文章编号】1006-4222(2023)11-0064-030 引言随着风力发电在全球范围内的广泛应用,其已
2、成为一种清洁、可再生的能源来源。风力发电设备的稳定性和持续性受到了广泛关注,其中螺栓作为承受巨大应力的关键部件,对风力发电设备的稳定安全运行起到至关重要的作用。传统的螺栓监测方式依赖于定期手动检查,不仅费时费力,还可能存在漏检隐患,增加设备失效风险。为了应对这些挑战,本文旨在设计一个能够实时、准确监测螺栓状态的智能化监测系统 DEMO。利用先进的传感器、数据分析和机器学习等技术,不仅可以大幅减少维护成本,提高风力发电设备的运行效率,还能实时监测和预测潜在风险,为风电行业提供了一种新的监测策略。1 系统设计1.1 设计目标与需求分析螺栓是风力发电设备的关键连接部件,实时监测其状态对于风力发电设备
3、安全稳定运行尤为重要。因此,智能化监测系统设计的首要目标是实时、准确地监测螺栓状态,从而确保设备的正常运行,其核心需求可以概括为以下 4 点。(1)系统应具备高灵敏度,能够检测微小的螺栓状态变化,确保能够及时发现任何可能的损伤或疲劳迹象。(2)系统应具有足够的稳定性和可靠性,在各种环境条件下,系统都能稳定工作。(3)鉴于风电场的地理分布可能相当广泛,系统还需要具备远程监测能力,便于中央控制中心对多个风电场进行集中监控。(4)考虑到螺栓实时监测可能会产生大量数据,系统应能有效地处理这些数据,提取关键信息,并在必要时为操作人员提供预警。1.2 系统框架与结构在设计风力发电设备螺栓状态的智能化监测系
4、统时,框架和结构的选择是决定系统功能和效率的关键。整体系统框架被设计为一个多层次的结构,确保数据采集分析流畅、高效。智能化监测系统底层由多个传感器组成,这些传感器被安装在风力发电设备的关键螺栓部位。每个传感器都具有检测螺栓应力、温度、振动和其他关键参数的功能。当螺栓出现松动或疲劳时,传感器可以检测到螺栓参数的变化。传感器层的上方是数据收集和传输层。这一层主要由微处理器和通信模块组成。微处理器对原始数据进行初步的处理,如滤波和编码,以减少数据量并优化传输速度。通信模块负责将处理后的数据传输到数据处理与分析平台1。最上层是数据处理与分析平台,集成了大数据存储、高速计算资源和先进的数据分析工具。数据
5、在此进行进一步的处理,如时域和频域分析,机器学习和模式识别也在此进行。1.3 传感器选择与配置传感器在风力发电设备螺栓状态智能化监测系统中扮演着关键角色,会直接影响系统的监测效果与精确性。选择适当的传感器并正确配置是系统性能优化的基础。在众多可用的传感器类型中,考虑到螺栓的特性与作用,振动传感器以及应力和应变传感器成为首选。振动传感器能够有效检测螺栓在受到外界作用力时的微小振动,这些振动通常是螺栓松动或损坏的前兆2。应力和应变传感器则能够直接测量螺栓上的物理应力,为智能化监测系统提供螺栓健康状况信息。电力信息642023 年 11 月1.4 数据收集与传输设计在风力发电设备螺栓状态智能化监测系
6、统中,数据收集与传输是关键环节,其中数据的完整性、时效性和安全性尤为重要。每组传感器附近集成了微处理器,对传感器收集的原始数据进行初步处理,如滤波去噪、编码等,旨在提高数据质量和传输效率。这不仅优化了数据的大小,提高了传输效率,还为后续的数据解码和解析提供了便利。为了确保数据实时传输和系统快速响应,智能化监测系统采用了高带宽、低延迟的通信模块,该模块支持大量数据的快速流动,大幅缩短了数据传输时间。鉴于风电场地理分布广泛,数据传输设计融合了多种通信模式,可根据实际场景和需求灵活选择,例如,选择有线通信确保稳定性,或无线通信满足远程和移动需求。1.5 数据处理与分析平台构建数据处理与分析平台作为风
7、力发电设备螺栓状态智能化监测系统的决策中心,直接影响系统的响应速度与准确性。初步构建中,选择了适宜的硬件资源,如高性能计算服务器、大容量数据存储设备和高速网络设备,确保大量数据的快速处理、安全存储与快速访问3。在软件方面,数据处理与分析平台包含多个模块,其中数据处理模块最为关键,其负责数据的解码、实时解析、频域分析,有助于检测螺栓的异常行为。机器学习与模式识别技术的集成进一步提高了异常识别的准确性,并减少了误报。经过对大量历史数据的学习,系统能够自动识别并分类不同的螺栓状态,包括正常状态和潜在损伤。2 主要技术2.1 传感技术传感技术在风力发电设备螺栓状态智能化监测系统中起到了核心的作用,能够
8、捕捉螺栓状态的关键参数,为后续处理提供原始数据。振动传感器作为系统中的重要组成部分,能够准确捕捉风力发电设备螺栓的微小振动。这种振动通常是螺栓松动或损坏的早期迹象,与螺栓的整体健康状况有关。振动传感器通常基于压电效应工作,将物理振动转化为可测量的电信号。应力和应变传感器则直接测量螺栓所受的力和形变。该传感器利用电阻应变片技术,当螺栓受到外力作用时,电阻应变片的电阻会发生变化。这种变化可以被测量并转化为螺栓的实际应力或应变值。2.2 数据处理技术2.2.1 时域分析时域分析能够在时间轴上表现信息,能够直观展示风力发电设备螺栓状态。在智能化监测系统中,通过分析传感器捕获的原始数据波形,时域分析能够
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