搭载式风电塔筒缺陷诊断监测设备设计

摘 要：海上风电机组塔筒常年受到台风、海水腐蚀等恶劣天气影响，其内部存在缺陷，会对风电机组塔筒造成不可逆的损失。为解决海上风电机组塔筒内部存在缺陷问题，本文结合无人机和六足机器人技术创新地设计了一种搭载式超声波探伤检测设备，当风机正常工作时，可以对其内部缺陷进行实时监控。本设备利用超声波探伤检测风机主轴，计算缺陷宽度以及面积，利用远端传输数据等功能来保证数据实时性和缺陷位置准确性，有效提高对风电机组塔筒的维护效率。

关键词：机组塔筒；内部缺陷；创新性；搭载式；维护

中图分类号：TM 315" " " " " " " 文献标志码：A

20世纪50年代，国内开始研制百瓦级小型风力发电机组。“十一五”期间，在国家相关政策的支持下，风电产业快速发展，装机容量连续五年翻番增长[1]。可再生能源的开发利用是全球在能源发展方面的普遍选择，风能是除水能以外最具经济利用价值和产业化开发价值的干净的可再生能源，因此发展海上风电是大势所趋[2]。

由于海上风电机组塔筒常年受到台风、海水腐蚀等恶劣天气影响，导致风电机组塔筒内部、表面存在缺陷，因此风机塔筒存在倒塌风险。对海上风机塔筒内部进行监测主要使用常规无损检测方法，例如超声波检测、磁粉检测、涡流检测和渗透检测等。无损检测技术是一项重要工具，其经过创新与发展不断优化[3]。但是无损检测技术对被检测构件的检测面光洁度要求较高，表面不能有污物以及附着层等。因此对海上风机塔筒定期进行健康监测十分重要，为解决海上风电机组塔筒在工作过程中其内部存在缺陷的问题，本文设计一款基于声发射的搭载式海上风机塔筒缺陷监测设备。

1 搭载式海上风机塔筒内部监测设备的基本结构以及工作原理

1.1 基本结构

本设计是基于声发射技术的海上风机塔筒内部监测设备（如图1所示）。该系统是由连接器、电路控制器以及电磁波声发送与传感器接收3个部分组成的。连接器是由万向轴和真空吸盘组成的，当正常工作时其具有灵活性、稳定性；电路控制器主要是由CPU、放大器、电路控制模块、数据传输模块、电源储存器、图像采集模块和蓝牙模块等组成的，保证当工作时数据实时、准确；电磁波声发送与传感器接收部分可检测塔筒缺陷。

1.2 工作原理

在实际运行过程中，设备须搭载在六足机器人或无人机等上面。其工作原理如下：设备采用图像采集的红外成像技术来判断塔筒是否存在裂痕、生锈等现象，如果存在，那么载体自行对裂痕、生锈进行涂层，设备探头发送声发射，判断是否存在内部缺陷，被监测物体中会产生弹性波，利用其内部介质传达至物体表面，引起机械振动，机械振动传感器接收其信号，转化为电信号，经过电路处理器放大后，分析得到的数据，确定塔筒内部是否存在缺陷，监测原理如图2所示，工作流程如图3所示。

2 功能模块设计

风机塔筒内部缺陷复杂，本文对其内部单个缺陷、连续缺陷进行分析。根据上文的工作流程，本节主要对声发射监测风机主轴、缺陷宽度、时间以及传输模块进行设计，并计算面积。

2.1 搭载式声发射监测风机主轴结构设计

搭载式声发射监测风机主轴是本设备的主要组成部分，其主要作用是利用声发射来监测风机主轴是否存在缺陷，缺陷分为单个缺陷和连续缺陷。

2.1.1 单个缺陷

风机塔筒内部存在单个缺陷，记为L1，长度≤Dp；单个连续缺陷记为L2，长度≥Dp。当本设备的探头移动时，单个缺陷显示图形在幅度轴呈单个尖锐信号，使用回波检测得到的图像显示平滑上升至最大点，又平滑降至0，当探头采用声发射技术检测内部缺陷时，缺陷导致声发射波长不断折射，使产生的波长增加，再使用机械振动传感器将其变为电信号。由于只存在单个缺陷，因此其动态图形与显示图形趋势相同，单个缺陷如图4所示。

2.1.2 连续缺陷

风机塔筒内部也存在连续缺陷，本文记多个单个缺陷连续分布在一起的缺陷为连续缺陷（如图5所示），本设备探头移动，连续缺陷回波动态图产生尖锐的信号后呈平缓下降趋势，再突降至0，其内部多个单个缺陷叠加，当通过1个单个缺陷时，声发射波长会折射，当存在2个以及2个以上的单个缺陷时，其波长经过折射后会叠加。其连续缺陷和回波动态图形如图6所示。

综上所述，本设备对风机塔筒存在的单个缺陷、连续缺陷问题进行监测。由于都存在缺陷，因此缺陷显示图形呈现一样的趋势；由于连续缺陷有多个声发射波不断折射，因此叠加动态图形呈现先产生尖锐的信号，再平缓下降，最后突降至0的趋势。下文将计算得到以上趋势。

3 理论计算、监测分析与误差分析

3.1 声发射在介质中传播速度分析

根据介质中质点振动方向与波的传播方向，可将机械波划分为若干类，例如纵波、横波和表面波等。在自然界中，机械波还有多种复杂形式，例如扭转波、兰姆波等。根据运动学叠加原理，任何复杂波动都可以看作纵波和横波的叠加，因此，纵波和横波是基本机械波[4]。

分析固体中应力、应变和弹性模量之间的关系，得到波在弹性固体介质中的传播速度公式。根据胡克定律和牛顿第二定律可以进行推导，并得出结论，波速与固体的弹性模量成正比，与密度成反比。波在固体中传播的基本特性为波速取决于介质，利用试验计算波在弹性固体介质中的传播速度Vα，如公式（1）所示。

（1）

式中：W为介质杨氏弹性模量；ε为介质泊松比；ρ为介质密度。

以细长杆（横向尺寸远小于波长）为例，ε趋近0，由公式（1）可推算纵波声速Vξ，如公式（2）所示。

（2）

计算横波波Vβ，如公式（3）所示。

（3）

表面波声速在无限大固体介质中传播，受到多个物理参数和介质特性综合影响。影响包括介质的杨氏弹性模量、剪切模量、密度以及泊松比。为确定表面波声速，须采用更复杂的理论分析和数值计算方法。利用试验计算在无限大固体介质中传播的表面波声速Vη，如公式（4）所示。

（4）

由公式（1）～公式（4）可知，介质的弹性特征越强，声发射速度越快。其传播速度和固体介质的横向尺寸与波长的比值有统计学意义，比值越大，传播速度越快。风机叶柄结构如图7所示，当a＞b＞c时，其内部缺陷与探头位置不同，可得到其动态图形电信号先上升的趋势，过一段时间后其他内部缺陷干扰导致呈现下降的趋势，直至为 0。

3.2 风机塔筒扫查部位

风机塔筒是大型构件，由于风机叶柄是由多个锻件焊接而成，因此缺陷大概率会与轴线相平行，经过测试，该类缺陷采用纵波直探头效果较好。考虑缺陷周围存在其他分布，因此该探头应在图7中的位置一、位置二和位置三。

当风电塔筒正常工作时，受复杂载荷影响，塔筒的局部区域存在发生变形的情况，局部区域产生体积、剪切等变形，导致出现压缩波、切变波。在塔筒中，2种波传播速度、塔筒厚度不同，当介质、厚板不同时会出现波的反射和折射等物理现象，当反射时任意一种波会出现波型转换，声发射能量转变如图8所示。

3.3 风机塔筒声发射波误差分析

本设备存在一定误差，包括塔筒介质间能量转变误差、声发射波几何路径误差等。

3.3.1 塔筒介质间能量转变误差

当机械波在介质中传播时，介质会逐渐吸收其能量，转化为热能。机械波与介质分子相互作用，使介质分子振动加剧，将机械波的能量转化为热能。为了进一步研究其误差，可以先测定塔筒内外部环境温度，塔筒可分为圆柱体、二维、常物性、稳态和无内热源情况，由导热微分方程、能量守恒定律公式得到热量与第三类边界条件，如公式（5）、公式（6）所示。

（5）

式中：r为塔筒半径；λ为塔筒导热系数，查热物性表可得；t为温度；ω为塔筒中任意1个点至原点与X轴的夹角。

（6）

式中：h 为塔筒表面传热系数；ti为塔筒外壁温度；to为塔筒内壁温度。

根据公式（5）、公式（6），结合傅里叶定律计算热流量ψ，如公式（7）所示。

（7）

计算2次不同的热量ψ再相减，得到机械波转化为热能的大小。

3.3.2 声发射波几何路径误差

当声发射进行波源发射时，中心波源向四周扩展，随着传播速度、传播距离增加，路径面积增大，单位面积中的能量逐渐减少，导致误差。

4 传输模块设计

使用EKF算法计算已知数据、分析内部环境进行模拟，来预测塔架内部会产生的缺陷部位。该算法速度快，占用内存少，适用于变化的系统，可改正海上风电机组处理内部缺陷问题实时性差的缺点。与一般的BP算法相比，BP神经网络比LM算法训练速度快、精度高，训练结果和整体收敛性更理想。采用梯度计算可精确定位卡尔曼滤波算法预估的锈蚀部位。采用基于Aqua-Fi的嵌入式Linux系统平台对本设备进行远程监控与操作，该远程监控系统由监控终端与监控网络平台组成。硬件采用Samsung公司的32位ARM9TDMI微处理器，该处理器速度快，主频高；软件采用嵌入式Linux操作系统。当工作时，采用摄像头对现场视频图像进行采集，使用Vide041inux的编程接口，防止图像视频过大，使用以预测技术为基础的无损压缩算法对文件进行压缩，使用Aqua-Fi水下无线系统，利用激光将数据传输至岸上，对水下工作进行远程实时监控。

5 结论

综上所述，本设备采用声发射技术对风机塔筒缺陷进行分析，根据探头位置移动分析该部分的显示图与回波动态图，判断其内部是否存在缺陷。

风机塔筒是一个大型构件，不同部位发生缺陷的概率不同，内部缺陷常常发生在锻件焊接位置，因此本文主要利用该位置进行分析，说明扫查位置，再使用EKF算法与ARM9TDMI微处理器保证本设备的数据实时性。

搭载式风电塔筒缺陷诊断监测设备在性能、实用性和准确性等方面均表现出色，为风电行业的安全运营提供了有力保障。随着技术不断进步，应用需求不断变化，未来需要对该设备进行持续优化和升级，以适应新的挑战。

参考文献

[1]张越颖.风力发电机主轴的失效分析与有限元数值模拟[D].北京：北京有色金属研究总院，2023.

[2]杨萍.风力发电机主轴锻件的化学成份设计及热处理工艺研究[D].重庆：重庆大学，2009.

[3]于威.钢轨超声波探伤信号的处理及分析[D].哈尔滨：哈尔滨理工大学，2014.

[4]徐驰.超声波在风机基础内部损伤检测中的应用研究[D].湘潭：湖南科技大学，2017.

通信作者：卿晓梅（1983-），女，汉族，四川简阳人，硕士，高级实验师。研究方向为新能源产品设计和新材料计算。

电子邮箱：165417841@qq.com。