基于PSD的风力发电机主轴监测系统研究.pdf
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1、长春理工大学学报(自然科学版)Journal of Changchun University of Science and Technology(Natural Science Edition)Vol.46No.2Apr.2023第46卷第2期2023年4月收稿日期:2022-07-02基金项目:吉林省科技厅重点研发项目(20220201089GX)作者简介:解朝阳(1998-),男,硕士研究生,E-mail:xzy_cust_通讯作者:王凌云(1977-),女,博士,教授,博士生导师,E-mail:解朝阳,等:基于PSD的风力发电机主轴监测系统研究基于 PSD 的风力发电机主轴监测系统研究解
2、朝阳1,王凌云1,2,王春艳1,郑茹1,2,顾航硕1(1.长春理工大学光电工程学院,长春130022;2.长春市理工高精度光电测试产业技术研发中心,长春130022)摘要:为实现风力发电机主轴轴向窜动的实时监测,基于位置敏感探测器(PSD)利用斜射式激光三角法搭建了非接触式光电主轴轴向位移测量系统。根据测量精度及使用环境要求,设计了 STM32 单片机与 AD7606 结合的数据采集模块,lwip 协议栈与 Usb-Host 模块结合的数据传输与存储模块,满足测量数据准确性及远距离实时传输的要求。结合设计结果,在实验室利用直线位移台及角位移台搭建模拟监测系统,进行位移曲线标定及稳定性测试,并利
3、用BP 神经网络算法对系统非线性误差进行校正。实验结果表明,静态位置误差小于 0.03 mm,动态位置误差小于 0.1 mm,最大位置误差小于 1 mm,满足系统研制要求。关键词:位置敏感探测器;风力发电机主轴;激光三角法;单片机;BP 神经网络中图分类号:TH74文献标志码:A文章编号:1672-9870(2023)02-0071-08Research on Main Shaft Monitoring Systemof Wind Turbine Based on PSDXIE Zhaoyang1,WANG Lingyun1,2,WANG Chunyan1,ZHENG Ru1,2,GU Han
4、gshuo1(1.School of Opto-Electronic Engineering,Changchun University of Science and Technology,Changchun 130022;2.Science and Technology High-precision Optoelectronic Measurements Industry Technology Research andDevelopment Center of Changchun City,Changchun 130022)Abstract:In order to realize the re
5、al-time monitoring of the axial movement of the main shaft of the wind turbine,a non-contact photoelectric main shaft axial displacement measurement system was built based on the position sensitive detector(PSD)using the oblique laser triangulation method.According to the requirements of measurement
6、 accuracy and use envi-ronment,a data acquisition module combining STM32 microcontroller and AD7606,and a data transmission and storagemodule combining lwip protocol stack and Usb-Host module are designed to meet the requirements of measurement dataaccuracy and long-distance real-time transmission.C
7、ombined with the design results,a simulation monitoring system wasbuilt in the laboratory by using a linear displacement stage and an angular displacement stage,and the displacement curvecalibration and stability test were performed,and the BP neural network algorithm was used to correct the nonline
8、ar error ofthe system.The experimental results show that the static position error is less than 0.03 mm,the dynamic position error isless than 0.1 mm,and the maximum position error is less than 1 mm,which meets the system development requirements.Key words:position sensitive detector;wind turbine ma
9、in shaft;laser triangulation;single chip computer;BP neural network长春理工大学学报(自然科学版)2023年风能作为一种可再生能源,是现今能源储备激增的电力来源之一,许多国家均把可再生能源的发展提高到了国家战略层面1。伴随着风电发电机装机容量急剧增长,风力发电对电网质量的影响也越来越显著2。主轴是风力发电机的关键部位,承担着支撑轮毂处传递过来的各种负载,主轴的性能直接影响整个机组的性能3。现如今对风机主轴的监测主要集中于生产过程中及安装前4,对主轴的在线实时监测研发极少,主要原因在于风力发电机主轴是通过轴承固定在机舱中,连接于轮
10、毂仓和齿轮箱之间,一同安装在塔架上5。风机一旦完成装机,工人很难进入到百米高度的轮毂仓对主轴进行检修。因此,对风机主轴的在线实时监测至关重要,可以保证风力发电机在实际过程中处于一种可控状态,提升其应用质量与效率。近年来,国内外学者对风力发电机机组主轴故障的研究工作从未停止。张法光等人6提出了一种主要由扇形多探头超声检测装置组成的风机主轴监测系统,这套系统能够实时监测主轴工作状态,但是它对测量环境有着很高要求,抗干扰能力较差。武丽君等人7提出了一种由ICP 加速度传感器组成的风机主轴监测系统,这套系统具有较高的测量精度,可以实时监测风机主轴振动状态,但是它需要在风力发电机组至少安装 6 只加速度
11、传感器,无法屏蔽由于传感器自身重量所带来的噪声干扰。上述所涉及的风力发电机主轴监测系统都拥有很好的测量精度与稳定性,但都采用的接触式测量方法,这样势必会将传感器自身所带来的噪声干扰引入到整体风力发电机机组运行中。针对这一特点,在测量方式上可选择光学非接触式测量。基于上述观点,本文提出了一种基于一维PSD 的风力发电机主轴监测系统,PSD 测量时对光斑无严格要求,只与光斑几何重心位置有关,且 PSD 光敏面无须分割,不存在死区,位置分辨率高,可实现高频连续精准测量8。利用激光三角法的方式实现非接触式实时监测主轴的工作状态。1风力发电机主轴窜动位移测量原理风力发电机组内部结构如图 1 所示,主要包
12、括叶片、变桨系统、桨毂、主轴、齿轮箱、发电机、机舱、偏航系统、塔架等部分9。其中主轴作为风力发电机传动系统的重要组成部分,主要起到支撑桨毂及叶片,传递扭矩至齿轮箱以及发电机的作用。主轴的性能不仅对传递效率有影响,而且也决定了主传动链的维护成本,所以要保障主轴在风力发电机运行过程中具有较好的运转平稳性。图 1风力发电机内部结构图1.1风力发电机受力分析典型风力发电机主轴受力分析图如图 2 所示,在运行中径向力Fzn主要来自于主轴、叶片、桨毂等零部件自身的质量力。水平力Fyn主要来自于风作用在叶片与桨毂上的气动力,其通过桨毂传递到主轴上,这种力和力矩的大小和方向既随来流风风速大小和方向的不同而不同
13、,又随叶片转速的变化而变化。轴向力Fxn来自多个方面,主要来自叶片的倾覆力与离心力以及起动机械刹车系统时对主轴所产生的刹车力。用来作分析比较的风力发电机是由恒速 16 r/min下 500 多种不同受力情况合成的一个当量载荷工况10。由上述受力分析可以明显看出,风力发电机在实际运行的过程中情况复杂,需对其进行实时的工况监测,以保证机组发电电网质量。72图 2风力发电机主轴受力分析图当前,现有风力发电机机组的状态监测手段多倾向于通过加增振动加速度传感器,来实现对风机主轴轴承的振动状态监测。然而,风力发电机在正常工作状态下,需要在不同转速下频繁切换,使得振动特征量易受到各种不确定噪声干扰影响11。
14、其次,风力发电机在我国多数情况下位于低温多风沙区域或潮湿及沿海高腐蚀区域12,这就要求这种接触式传感器需要具有良好的耐低温、高湿度、抗风沙、耐腐蚀等要求,这样势必会在一定程度上增加了风力发电机系统的资金成本和布线复杂性。为防止接触式传感器对风力发电机机组运行造成影响,本文选用光学法中的激光三角法对风力发电机主轴轴承轴向窜动进行测量。1.2风力发电机主轴轴向窜动位移测量原理风力发电机在正常工作时,主轴受到径向、水平和轴向三个方向力作用,振动位移主要产生于轴向方向。通过在主轴表面放置反射镜,使激光器产生的激光经会聚透镜入射到反射镜表面,光斑反射至 PSD 光敏面上,PSD 读出光斑的能量重心位置,
15、通过信号处理单元将其转化为电信号传递 A/D 采集模块及中央处理器中,其测量原理如图 3 所示。图 3 中实线部分为风力发电机主轴轴向位移前所在位置,激光打在主轴面A1点上,经反射镜反射落在 PSD 光敏面B1点上;虚线部分为主轴 轴 向 位 移 后 所 在 位 置,激 光 打 在 主 轴 面A2(C2)点上,经反射镜反射落在 PSD 光敏面B2点上。取轴向位移前主轴表面上与第二次激光入射点相同位置记为C1,C1点与C2点之间的距离x1即为主轴轴向位移,B1点与B2点之间的位移xPSD即为光斑在 PSD 光敏面上的位移,通过三角关系,可得主轴轴向位移与光斑在 PSD 光敏面上的位移之间的数学关
16、系。图 3主轴轴向窜动位移测量原理示意图其中主轴与地面夹角为1,反光镜与主轴径向夹角为2,激光入射方向与反射镜夹角为3,激光入射方向与主轴表面法线夹角为4。由几何关系可知3=2-1;4=-23,根据三角关系公式(1)可以整理 PSD 位移参数k的关系式,即主轴轴向位移x1与光斑在 PSD 光敏面上的水平位移xPSD之间的线性关系,如公式(2)所示:x2=x1tan2x3=x2()cos1-sin1cot(1-2)xPSD=x3tan(21-22)(1)k=x1xPSD=1cot2tan(21-22)cos1-sin1cot(1-2)(2)最终通过整理可知风力发电机主轴轴向位移与光斑在 PSD
17、光敏面上的位移呈线性关系,且只与主轴与地面夹角1和反光镜与主轴径向夹角2有关。2基于 PSD 主轴监测系统设计主轴轴向窜动位移测量系统由 PSD 测试组解朝阳,等:基于PSD的风力发电机主轴监测系统研究第2期73长春理工大学学报(自然科学版)2023年件、PSD 信号处理单元、主控制器 STM32F407ZGT6、A/D 转换芯片 AD7606 等部分组成,其整体结构图如图 4 所示。PSD 接收到反射镜反射的光斑,将其转化为输出电流,通过 PSD 信号处理电路和滤波电路处理,转换成便于 AD7606 采集模块读取的电压信号。控制系统采用 STM32F407ZGT6 单片机对采集到的电压信号进
18、行位移量计算,从而得出风力发电机主轴轴向窜动量,同时单片机控制着 AD7606 采集模块的采样速率和采样时长。最后 STM32F407ZGT6 通过 Usb-Host 将数据存储到 U 盘中,同时通过光纤将采集数据和计算数据上传至上位机,上位机通过数据接收软件实时显示测量结果。图 4主轴轴向窜动位移测量系统总体结构图由于该系统采用双直流电源进行供电,不可避免的会产生一定的纹波,相互之间存在一定的干扰,所以在直流部分会有部分的交流成分存在。对于 PSD 来说,其纹波电压会使 PSD 测量的数据出现周期性的误差,从而导致测量精度降低,图 5 所示为滤波前 PSD xh 端输出电压值。图 5滤波前
19、PSD xh 端输出电压值为缓解纹波电压对 PSD 测量所造成的影响,在 PSD 信号处理电路与 AD 采集卡之间添加 LC滤波模块,对 PSD 输出电压进行滤波处理。需要通过示波器测量电源纹波电压及频率波形,测得纹波噪声产生频率为 10 kHz。本文基于 EMI滤波器结构搭建了一种二级 LC 共模直流 EMI 电磁干扰滤波器,截止频率fc为 30 kHz,带内增益Av为 1,仿真电路图如图 6 所示。添加了 LC 滤波电路后,PSD 输出电压中纹波噪声值明显减少,电压波动范围由 0.03 V 降低到 0.01 V,图 7 所示为滤波后 PSD xh 端输出电压值。图 6仿真电路图图 7滤波后
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