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风机叶片智能监测系统

风机叶片智能监测系统依托国内高端传感器技术，准确高效地完成数据采集和处理，结合工况具体问题具体分析。数据分析将多种数据源整合，利用自主研发人工智能算法进行实时监控和预警，有效应对叶片断裂、覆冰等重大运营风险。

  • 系统方案
  • 标准化方案

基于MEMS光纤传感器的采集方案应用能够对叶片运行故障进行预测，通过预防性维护，减少机组故障停机的时间，降低发电成本。

一、叶片载荷监测：光纤载荷传感器

1）可以减低偏轴引起的结构载荷
2）可以降低GRP组件的载荷
3）可以提高叶片的工作寿命，降低失效率
4）可以增加机组的功率输出(提高MW单位费用)
5）预测结构的疲劳和破坏
6）提高设备维修的计划性，减少风机停工时间
7）对多种类载荷进行分析解耦

二、叶片振动监测：MEMS光纤加速度传感器

1）实时监测叶片表面开裂
2）实时监测叶片结构损坏
3）实时监测叶片雷击损坏
4）实时监测叶片气动不平衡
5）多个维度的趋势图，分析叶片特性的变化
6）除冰系统预测风机在结冰环境中的运行停时长

三、叶根螺栓监测：光纤螺栓力传感器

1）实时监测螺栓的受力
2）评估螺栓松动的损伤

四、叶片温度监测：光纤温度传感器

1）实时监测叶片温度
2）与除冰系统配合监测除冰状态

系统特点

1）基于业内领先的光纤光栅振动传感器技术，最低分析频率达到0.1Hz，最高分析频率达到1000Hz，频率分辨率达到万分之一赫兹，能够有效捕捉叶片结构动力学特征信号。

2）基于业内领先的光纤光栅应力应变传感器技术，能够实时准确的测量叶片弯矩。

3）传感器数据和SCADA的深度融合，结合澄科自主研发的算法模型，可发现并识别风机运行过程中产生的气动不平衡、开裂、覆冰、断裂等问题，对叶片断裂、严重覆冰等重大的故障实时报警，对裂纹及轻度覆冰等故障有效预警，最大限度的提升风场的经济效益，降低运维成本。

4）澄科自主研发的疲劳统计学模型，能够对运行数据进行分仓统计并导入疲劳算法模型库，全生命周期的记录风机疲劳数据和损伤，能够为风机的研发设计以及故障分析提供强力支撑。

系统价值

1、准确性
多数据源采集，系统分析预测更准确；海量数据存储，故障特征提取更可靠；集成方式多样，场景适配更全面；海量数据互传。

2、价值链
支持监测维修一体，上下游集成，高性价比。

3、便利性
国内无政策门槛，可定制化需求 。

4、可靠性
MEMS光纤传感器，对比电传感器适应性更强，使用寿命更长。

方案一：风力发电机组叶片状态在线监测系统【 4+0（I3工控机）】

主要物料：
12支载荷传感器 + 12支温度传感器 + 7通道采集设备 + 机舱轮毂无线通讯

配置说明：
每支叶片的叶根安装4支载荷传感器

功能说明：
1）可做独立变桨（IPC）
2）气动不平衡监测
3）叶根载荷预警
4）变桨轴承损伤及螺栓监测

方案二：风力发电机组叶片状态在线监测系统【 4+1（I5工控机）】

主要物料：
3支MEMS光纤加速度传感器 + 12支载荷传感器 + 12支温度传感器 + 15通道采集设备 + 机舱轮毂无线通讯

配置说明：
每支叶片的叶根安装4支载荷传感器；三分之一处安装1支加速度传感器

功能说明：
1）可做独立变桨（IPC）
2）气动不平衡监测
3）叶根载荷预警
4）变桨轴承损伤及螺栓监测
5）叶片振动频率监测
6）叶片刚度失效监测

方案三：风力发电机组叶片状态在线监测系统【 8+1（I5工控机）】

主要物料：3支MEMS光纤加速度传感器 + 24支载荷传感器 + 18支温度传感器 + 15通道采集设备 + 机舱轮毂无线通讯

配置说明：每支叶片的叶根安装4个载荷传感器；三分之一处安装1支加速度传感器；最大弦长处安装4支应变传感器

功能说明：

  • 1）可做独立变桨（IPC）
  • 2）气动不平衡监测
  • 3）叶根载荷预警
  • 4）变桨轴承损伤及螺栓监测
  • 5）叶片振动频率监测
  • 6）叶片刚度失效监测
  • 7）叶片鼓包、后缘开裂
  • 8）最大弦长载荷监测
  • 9）覆冰监测

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