机舱式激光雷达应用下风机功率测试研究

马 骁，刘 勇，梁冬彦，赵毅敏

（1.国家电投集团河北电力有限公司，石家庄 050031；2.国家电投集团山西可再生能源有限公司，太原 030006）

风机运行状态的量化描述为传送流量、生成全压及其功率，这些参数存在相互关系，即一个参数发生变化，其他参数也会随之发生改变[1-2]。由于气体在风机中流动情况多变、复杂，其作业工况会随着时间、环境改变而不断地发生改变。为了能够使风机高效且稳定的工作，需要精准地掌握风机相关参数变动，风机功率测试是风机稳定性控制的关键环节。风机的功率输出与多个因素相关，包括风速、转速、叶片设计等。通过进行功率测试，可以验证风机在各种工况下的性能表现，确保其在实际运行中能够稳定输出所需的功率。如果风机的功率输出不稳定或低于预期，可能会导致系统效率降低、能源浪费或无法满足需求等问题[3]，因此，该领域成为当下研究热点。

风机功率测试主要有2 种方式，即功率预测与功率测试。现阶段，诸多学者对风机功率性能检测展开深入研究，主要通过功率预测方法完成风机功率测试。文献[4]采用可编程逻辑控制器预测风机功率变化情况，得出风机运行工况；文献[5]基于风机作业机理与BP 神经网络预测风机功率变化趋势，推断风机运行状态；文献[6]利用小波包、决策树建立风机功率预测模型，分析风机作业情况。对于以上3 种方法而言，功率预测方式只能得出风机估计状态，会与实际存在一定偏差，影响风机性能检测结果，而功率测试技术采用人工手动借助微压计、转速表等设备完成功率测试，由于需要记录大量数据，测试时间较长，且测试设备易受环境干扰，测试结果误差较大。基于此，本文提出机舱式激光雷达应用下风机功率测试方法。

1 风机功率测试

1.1 风机功率测试结构设计

针对传统风机功率测试存在误差大、耗时长的问题，设计一种新型测试架构。借助LabVIEW2011软件平台存储风机相关数据，利用Matlab 软件分析并处理采集到的数据，以此获取风机功率，完成风机功率测试，整个过程如图1 所示。

图1 风机功率测试结构图Fig.1 Schematic diagram of improvement process for fan power testing

通过图1 可知通过机舱式激光雷达技术完成采集任务，风机数据通过虚拟仪器完成采集；将风机信号输入检测系统，通过变送装置处理，再输入DAQ 卡的A/D 变换器完成转换，并将结果传送到计算机中，运用LabVIEW 存储数据，利用Matlab 实现分析与显示存储数据[7-8]。

1.2 基于机舱式激光雷达的风速、风向采集

利用机舱式激光雷达测量风机的风速和风向具有高精度、可多点测量等优势，可以提供准确风场数据，能够应用到风机功率测试系统中[9-11]。机舱式激光雷达是一种借助遥感测风技术采集风速、风向数据的装置，其通过测量光波反射在空气中，根据空气中气溶胶粒子运动频率变化，获得风速、风向数据信息。根据风机结构特点，采用WindPrint H500机舱式激光雷达测风仪实现对风速与风向的采集，相关参数如表1 所示。

表1 机舱式激光雷达测风仪相关参数表Tab.1 Relevant parameters of cabin type lidar anemometer

1.3 风机功率计算

风机功率测量是风机测试核心部分，风机功率测试方法分为直接测量与间接测量。直接测量受环境、设备自身原因影响，测试结果偏差较大。而间接测量需要借助一些数学算法求解风机的转矩与转速，将其转化为功率。利用机舱式激光雷达技术获取的风速V、风向ζ 数据计算风机功率P 的公式为

式中：T、θ 分别表示风机的转矩、扭转角；R 表示风轮半径；ρ 表示空气密度。

由此可知，要想实现风机功率的精准测试，还需要准确计算风机的转矩、扭转角以及转速。

1.3.1 信号预处理由于风机轴信号中存在大量干扰信号，从而影响风机功率测试结果，为此对采集信号预处理，剔除干扰信号，提升信号质量，进而保证转矩测量精度。

（1）零均值化处理

由于信号易受温度影响发生偏移，为此对采集信号零均值化处理。假设e 表示初始信号序列，e1表示e 变换后的序列，则有：

式中：e2为e 的平均值；N 为信号序列长度；m 为信号采集点数量。

（2）信号滤波处理

为了使风机转矩求解更加准确，借助滤波器，采用零相位滤波方式滤掉噪声信号，进而得出实际转矩。将采集信号序列输入滤波器中，将结果再次输入此滤波器，最终得出零相位滤波后的序列，整个计算过程为

式中：y1为e 反转后信号序列为y1经过过滤器处理后的序列；y2为反转后信号序列为y2经滤波器处理后的信号序列；h 为滤波器的冲击响应序列；y 为最终过滤后结果即实际风机信号。

1.3.2 转矩计算

由于转矩是计算风机功率的基本参数，对于不同类型的风机，其转矩测量方法也不同，因此需要先对转矩测量求解，再计算风机的功率。基于材料学理论可知，当风机转动轴在转动时，轴距L 上2个截面A、B 在转矩的作用下，产生相对转动，转动的转角即扭转角θ。

根据风机转矩原理，假设转动轴每个截面面积相同时，A、B 的θ 与转矩T 存在正比例关系，即：

式中：G 为转动轴的剪切模量；IP为转动轴的极惯性矩。

一般情况下，横截面圆心的IP值可通过转动轴的形态展开运算求解。设定r1、r2分别表示风机转动轴内、外径，则IP的求解过程为

1.3.3 扭转角计算

为了评估风机的性能和效率，扭转角是指风机叶片在运行过程中相对于其理论位置的偏移角度。通过测量和计算扭转角，了解风机运行情况。选用频谱分析算法求解，借助傅里叶变换将2 个相同频率信号实现变换，按照相频计算2 个信号的扭转角。

假设风机信号周期为2W，用a、b 描述傅里叶因子，其计算式为

式中：ω 为风机信号频率值。

基于以上计算可知，风机每个周期信号都由1个直流分量与若干个谐波叠加构成。为此求解2 个信号基波的初始扭转角θm，表达式为

根据获取的2 个信号基波的初始扭转角θm即可出对应的扭转角。

根据以上过程，设定Y1、Y2表示2 个同频信号，M 表示单周期内风机信号采集点数，则基波傅里叶因子与扭转角求解过程如下：

将Y1、Y2的基波初始相位完成求解，即可得出风机扭转角θ（y），求解过程为

1.3.4 风机相位差计算

通过磁阻传感器输出的交流电流信号得出风机转动轴的相位差。风机转轴齿带上安装4 个永磁体，按照N、S 极交替方式排列，转动轴转动1 圈，则传感器输出的信号有q 个过零点。磁阻传感器输出信号的周期表示为W，即为风机转轴从第q 个零点时间点到第1 零点时间点的差值，以此得到风机相位差计算式为

通过以上环节得出风速V、风向ζ、扭转角θ、相位差Ж，将这些参数代入式（1）即可得出风机轴功率，完成风机功率测试。

2 实验过程与结果分析

2.1 功率信号曲线准确性测试

实验从某现场正在运转风机中随机选取1 台风机作为研究对象，转速为2900 r/min，采用轴功率为0.075 kW，配用电机功率为0.12 kW。

为验证所提机舱式激光雷达方法的有效性，采用LabVIEW2011 软件生成2 个具有一定时延的功率信号，如图2（a）所示，设定测试时长为9 s，信号幅值为2 V，采用所提方法测试功率信号，结果如图2（b）所示，并与实际功率信号对比。

图2 风机功率信号测试结果分析Fig.2 Analysis of fan power signal test results

由图2 可知，与实际功率信号相比，所提方法得出功率信号曲线与实际情况一致，因为研究方法通过对采集的信号完成了零均值化与滤波处理，能够精准求解风机功率相关参数。

2.2 不同相位差下功率测试误差

实验设风机功率信号采样频率为10 kHz～16 kHz，经试验得出风机功率信号的相位差数量等级为0.1°、0.01°、0.001°，风机相位差是指在多个风机运行时之间的旋转相位差，较小的相位差更有利于风机的协调运行。实验结果如图3 所示。

通过图3 可知，所提方法相对误差均满足相位差数量等级要求，因为所提方法利用傅里叶变换转换风机功率信号频率，精准得到信号的频率，从而相对误差较小。

为了进一步验证所提方法的测试性能，在上述实验基础上添加一定的高斯白噪声，分析其是否受噪声影响测试结果。获取不同相位差下功率测试结果的相对误差，如图4 所示。

图4 含噪声下研究方法的功率测试误差Fig.4 Power testing error of research methods under noise

图4 中，当风机信号引入高斯白噪声时，所提方法求解结果依旧满足相位差数量等级要求，因为所提方法利用滤波器能够抑制高斯白噪声，为此得出相对误差极小。

2.3 测试时间开销

实验设定某现场有8 台风机需要完成功率测量，选取测试时间为试验指标，采用本文研究方法完成功率测试，基于机舱式激光雷达技术可快速精准采集现场的风速与风向，为风机功率测试运算节省大量时间，8 台风机只用18 ms 即完成功率测试任务。

3 结语

针对传统风机功率测试方法耗时长、精度低的问题，设计一种机舱式激光雷达应用下风机功率测试方法。通过激光雷达采集风机周围环境信息（风速、风向），计算出风机转矩、扭转角以及相位差，将求得的参数代入风机功率求解公式，得出风机功率，进而完成功率测试。实验结果表明，所提方法功率测试精度高，并能保证测试速度。