01風(fēng)電葉片主要缺陷、損傷類型及損傷原因風(fēng)電葉片是復(fù)合材料設(shè)計(jì)制作的特殊結(jié)構(gòu)，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖1所示。其損傷主要原因有1）疲勞損傷。風(fēng)力發(fā)電機(jī)在長(zhǎng)期運(yùn)行中，由于疲勞作用葉片會(huì)出現(xiàn)微小裂縫、裂紋和缺陷等，最終導(dǎo)致葉片的斷裂或失效。2）延遲失效。當(dāng)葉片被暴露在惡劣環(huán)境下，比如高溫、低溫、潮濕或強(qiáng)風(fēng)等條件下，其壽命會(huì)顯著降低，可能會(huì)導(dǎo)致延遲失效。3）沖擊損傷。當(dāng)葉片受到外部沖擊或碰撞時(shí)，容易出現(xiàn)破裂、裂紋和斷裂等問題。4）腐蝕損傷。當(dāng)葉片表面受到化學(xué)物質(zhì)、海水或大氣污染等因素的侵蝕時(shí)，會(huì)出現(xiàn)腐蝕損傷，導(dǎo)致葉片性能下降或失效。5）材料老化。隨著使用時(shí)間的增加，葉片材料的力學(xué)性能逐漸下降，這可能會(huì)導(dǎo)致葉片的失效。圖1圖1

風(fēng)電葉片內(nèi)部結(jié)構(gòu)示意

Fig.1

Internalstructureofwindturbineblade1.1

風(fēng)電葉片局部損傷風(fēng)電葉片的局部損傷通常指在使用過程中，葉片某些區(qū)域出現(xiàn)了裂紋、劃痕、腐蝕等問題。這些損傷可能會(huì)影響葉片的性能和可靠性，甚至危及風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的安全。1.1.1

葉片表面裂紋葉片運(yùn)行進(jìn)入中期后，葉片表面受疲勞載荷作用容易產(chǎn)生裂紋，尤其是前緣處受拉伸載荷的影響容易產(chǎn)生橫向疲勞裂紋（裂紋沿葉展方向?yàn)榭v向裂紋，垂直于葉展方向?yàn)闄M向裂紋）。葉片表面裂紋產(chǎn)生的原因有1）涂層本身耐候性（耐紫外、風(fēng)沙、雨蝕等）不滿足設(shè)計(jì)要求，整體出現(xiàn)龜裂等；2）涂層底部的復(fù)合材料部分存在缺陷，導(dǎo)致葉片運(yùn)行過程中出現(xiàn)應(yīng)力集中，裂紋在涂層面上表現(xiàn)出來，如圖2、3所示。圖2

葉片表面橫向裂紋

Fig.2

Transversecracksonbladesurface圖3圖3

葉片表面縱向裂紋

Fig.3

Longitudinalcrackonbladesurface1.1.2

葉片表面或內(nèi)部分層如果葉片生產(chǎn)制造過程中存在一些區(qū)域粘接不良，在長(zhǎng)期交變載荷的作用下，葉片表面、前后緣、主梁、腹板等部分可能會(huì)發(fā)生分層，如圖4、5所示。分層可能會(huì)導(dǎo)致葉片局部或整體發(fā)生屈曲，屈曲會(huì)降低葉片的強(qiáng)度，從而對(duì)葉片結(jié)構(gòu)造成不同程度的危險(xiǎn)。當(dāng)局部屈曲和分層的聯(lián)合作用達(dá)到一定程度時(shí)，葉片會(huì)突然斷裂。圖4

葉片表面分層

Fig.4

Bladesurfacedelamination圖5

葉片葉根處分層

Fig.5

Windturbinebladerootdelamination1.1.3

葉片前后緣粘接開裂風(fēng)電葉片先分別制造2個(gè)半殼，最后合模粘接而成，葉片的前后緣位于粘接區(qū)域。該區(qū)域有多種損傷模式，開裂是主要的損傷模式，發(fā)生在葉片的葉根區(qū)域及葉尖區(qū)域，如圖6、7所示。葉根前后緣的裂紋主要是因?yàn)閹缀巫兓推谝鸬母邞?yīng)力集中，導(dǎo)致葉根處前后緣產(chǎn)生粘接開裂。葉尖處前后緣的開裂主要是因?yàn)闅んw厚度減少，葉片剛度降低，載荷增加，使葉尖處粘接材料的剪應(yīng)力增加，造成葉尖處前后緣開裂。圖6

葉片前緣開裂

Fig.6

Crackingofbladeleadingedge圖7

葉片后緣開裂

Fig.7

Crackingofbladetrailingedge1.1.4

葉片表面侵蝕葉片表面侵蝕是一個(gè)復(fù)雜的物理化學(xué)過程，其侵蝕程度取決于環(huán)境條件，如溫度、濕度、大氣中的污染物和風(fēng)速。雨滴撞擊葉片表面時(shí)會(huì)產(chǎn)生壓力波，這些壓力波在葉片材料中傳播，引起葉片表面的疲勞、開裂和表面粗糙化，隨著凹坑密度的增加，最終形成凹槽，如圖8所示。其他大而堅(jiān)硬的顆粒，如冰雹和礫石等，在沖擊葉片表面時(shí)具有很高的動(dòng)能，特別是在靠近葉片尖端的速度很快的區(qū)域，會(huì)加速葉片表面的侵蝕。葉片長(zhǎng)期運(yùn)行后，侵蝕部位會(huì)發(fā)生分層和開裂，將會(huì)嚴(yán)重降低葉片的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性。出現(xiàn)侵蝕后的風(fēng)電葉片會(huì)出現(xiàn)升力下降阻力增加的現(xiàn)象，有研究表明，風(fēng)電葉片侵蝕會(huì)導(dǎo)致風(fēng)電機(jī)組年發(fā)電量下降5%以上，潛在壽命損傷達(dá)7%。圖8

葉片表面侵蝕

Fig.8

Bladesurfaceerosion1.2

風(fēng)電葉片宏觀損傷風(fēng)電葉片宏觀損傷通常指在使用過程中，整個(gè)葉片出現(xiàn)了大面積的開裂、覆冰或者斷裂等問題。這些損傷會(huì)直接影響風(fēng)電葉片的穩(wěn)定性、可靠性和安全性。1.2.1

雷擊當(dāng)風(fēng)電葉片受到雷擊后，葉片內(nèi)部防雷裝置不能及時(shí)將瞬間雷電電流引入到地下，葉片在雷電電流的作用下產(chǎn)生瞬時(shí)高溫造成葉片損傷，導(dǎo)致葉片開裂，如圖9所示。圖9

風(fēng)電葉片雷擊后開裂

Fig.9

Crackingofwindturbinebladesafterlightningstrike1.2.2

葉片覆冰風(fēng)電機(jī)組葉片表面結(jié)冰取決于溫度、濕度、空氣密度、風(fēng)速等變量。在高緯度高海拔地區(qū)，有豐富的風(fēng)力資源，但在冬季這些地區(qū)有非常強(qiáng)的風(fēng)力和高冷空氣密度，容易導(dǎo)致葉片表面結(jié)冰，如圖10所示。圖10

風(fēng)電葉片結(jié)冰

Fig.10

Windturbinebladeicing1.2.3

葉片斷裂通常葉片發(fā)生斷裂主要是生產(chǎn)過程中工藝控制不良導(dǎo)致。生產(chǎn)過程中葉片根部局部區(qū)域樹脂固化不完全導(dǎo)致強(qiáng)度、剛度降低，在疲勞載荷作用下風(fēng)電葉片發(fā)生斷裂，如圖11所示。此外風(fēng)速超限、風(fēng)電機(jī)組失速、電氣故障以及雷擊等也是導(dǎo)致風(fēng)電葉片斷裂的原因。圖11

風(fēng)電葉片斷裂

Fig.11

Windturbinebladefracture

02風(fēng)電葉片損傷主要檢測(cè)技術(shù)風(fēng)電葉片損傷檢測(cè)的主要目的是發(fā)現(xiàn)葉片損傷，定位葉片損傷的位置，對(duì)損傷類型進(jìn)行判別，最后對(duì)風(fēng)電葉片進(jìn)行損傷評(píng)估。并對(duì)受損傷的風(fēng)電葉片進(jìn)行及時(shí)維修或更換，從而避免嚴(yán)重的災(zāi)難性事故，確保風(fēng)電機(jī)組的安全健康運(yùn)行。本章對(duì)這些技術(shù)進(jìn)行全面回顧，并按照能否進(jìn)行實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)進(jìn)行分類，討論各種監(jiān)測(cè)/檢測(cè)技術(shù)的適用范圍、特定損傷的識(shí)別及其優(yōu)缺點(diǎn)。2.1

風(fēng)電葉片損傷實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)風(fēng)電葉片損傷實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)是指風(fēng)電葉片正常工作狀態(tài)下通過傳感器或其他技術(shù)手段對(duì)葉片運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，發(fā)現(xiàn)葉片運(yùn)行過程中產(chǎn)生的損傷。目前主要的葉片損傷實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)包括應(yīng)變監(jiān)測(cè)、振動(dòng)監(jiān)測(cè)、聲發(fā)射監(jiān)測(cè)、噪聲監(jiān)測(cè)、SCADA數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)。2.1.1

應(yīng)變監(jiān)測(cè)風(fēng)電葉片運(yùn)行時(shí)在外部載荷的作用下，正常葉片和含有損傷葉片在應(yīng)變程度上存在明顯的差異，當(dāng)監(jiān)測(cè)到的風(fēng)電葉片局部應(yīng)變值遠(yuǎn)大于其歷史應(yīng)變值時(shí)就可以判定該風(fēng)電葉片部位產(chǎn)生了損傷。為了消除風(fēng)電葉片尺寸的影響，須使用相對(duì)應(yīng)變進(jìn)行度量。目前主要有2種應(yīng)變傳感器可以對(duì)風(fēng)電葉片進(jìn)行應(yīng)變監(jiān)測(cè)，分別為電阻應(yīng)變片和光柵布拉格傳感器（fiberbraggartgrating，F(xiàn)BG）。電阻應(yīng)變片的原理是基于金屬導(dǎo)體的應(yīng)變效應(yīng)，金屬導(dǎo)體在外力作用下發(fā)生機(jī)械變形時(shí)，其電阻值隨著所受機(jī)械變形的變化而發(fā)生變化。電阻應(yīng)變片貼在風(fēng)電葉片表面，當(dāng)風(fēng)電葉片表面變形時(shí)，電阻應(yīng)變片內(nèi)部電阻會(huì)發(fā)生變化，從而引起電壓變化，通過特殊的采集裝置可以采集到這種變化并轉(zhuǎn)換為風(fēng)電葉片的應(yīng)變值。電阻應(yīng)變片工作原理如圖12所示。圖12

電阻應(yīng)變片工作原理

Fig.12

WorkingprincipleofresistancestraingaugeFBG的工作原理是在光纖上刻蝕一特定間距的圖案，可以在不同的位置實(shí)現(xiàn)期望的折射特性。當(dāng)光柵區(qū)域被外部載荷激發(fā)時(shí)，會(huì)引起變形，從而改變有效折射率。FBG在使用時(shí)須嵌入到葉片內(nèi)部，當(dāng)葉片發(fā)生應(yīng)變時(shí)，光柵布拉格傳感器的折射率會(huì)發(fā)生改變，其反射回的反射光波長(zhǎng)也會(huì)發(fā)生相應(yīng)改變，可以通過特殊的測(cè)量裝置監(jiān)測(cè)出這種應(yīng)變。光纖布拉格傳感器工作原理如圖13所示。圖13

光纖布拉格傳感器檢測(cè)原理

Fig.13

DetectionprincipleofopticalfiberBraggsensor

由于FBG具有抗干擾能力強(qiáng)、穩(wěn)定性好、測(cè)量參數(shù)多等優(yōu)點(diǎn)，不少學(xué)者進(jìn)行了深入研究。以高性能光纖傳感技術(shù)為基礎(chǔ)，充分利用其分布式高密度測(cè)量、準(zhǔn)分布式動(dòng)態(tài)測(cè)量的特點(diǎn)，獲取風(fēng)力發(fā)電機(jī)結(jié)構(gòu)的真實(shí)應(yīng)變響應(yīng)分布，提出了一種基于準(zhǔn)分布式光纖光柵傳感數(shù)據(jù)的大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片覆冰識(shí)別方法。提出了一種基于應(yīng)變傳遞定律的聚合物填充FBG傳感器精度可靠性評(píng)估方法，建立了用于風(fēng)電機(jī)組葉片結(jié)構(gòu)試驗(yàn)的應(yīng)變傳遞效率的計(jì)算模型。結(jié)果表明：交變負(fù)載的頻率對(duì)FBG傳感器的性能有重要影響，頻率越高，應(yīng)變傳遞效率和精度可靠性越高。開發(fā)了基于光纖布拉格光柵傳感器和光纖旋轉(zhuǎn)接頭的浮動(dòng)風(fēng)電機(jī)組葉片負(fù)荷在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，驗(yàn)證了其可行性和可靠性。2.1.2

振動(dòng)監(jiān)測(cè)風(fēng)電葉片的振動(dòng)響應(yīng)與其材料、結(jié)構(gòu)特性（質(zhì)量、阻尼、剛度）有關(guān)，葉片損傷（裂紋的出現(xiàn)或連接的松動(dòng)）會(huì)引起葉片剛度降低導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)參數(shù)與模態(tài)特性的變化，因此可利用振動(dòng)信號(hào)參數(shù)與模態(tài)參數(shù)的變化來監(jiān)測(cè)葉片結(jié)構(gòu)中的損傷變化。一般情況下將加速度傳感器安裝在風(fēng)電葉片表面來進(jìn)行振動(dòng)監(jiān)測(cè)，如圖14所示。隨著技術(shù)的發(fā)展，振動(dòng)測(cè)量也可以使用激光掃描和地基雷達(dá)來實(shí)現(xiàn)，利用這些新技術(shù)可以方便地以非接觸的方式測(cè)量運(yùn)行中葉片的大振動(dòng)?；谡駝?dòng)信號(hào)參數(shù)的監(jiān)測(cè)方法，有波形分析法、頻譜分析法等。波形圖是對(duì)振動(dòng)信號(hào)在時(shí)域內(nèi)進(jìn)行處理，可從波形圖上觀察振動(dòng)的形態(tài)和變化。頻譜圖顯示振動(dòng)信號(hào)中的各種頻率成分及其幅值，不同的頻率成分往往與一定的故障類別相關(guān)?；谀B(tài)的監(jiān)測(cè)方法是通過提取不同狀態(tài)下風(fēng)機(jī)葉片的模態(tài)參數(shù)來進(jìn)行風(fēng)電葉片損傷識(shí)別，風(fēng)電葉片的結(jié)構(gòu)特征隨著損傷的發(fā)生和擴(kuò)展而變化，模態(tài)特性的變化可以用來揭示葉片的健康狀況。對(duì)加速度信號(hào)進(jìn)行頻域分解（FFD）以獲得葉片模態(tài)參數(shù)，特別是固有頻率和模式形狀，并利用振型差（MSD）檢測(cè)葉片縱向出現(xiàn)的裂紋，該方法被證明能夠正確地檢測(cè)和定位損傷特征。利用中頻振動(dòng)提出了一種結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，能夠檢測(cè)風(fēng)力渦輪機(jī)葉片的結(jié)構(gòu)缺陷，如裂紋、前緣/后緣開口或分層。結(jié)果表明，即使小尺寸缺陷也可以在風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行不停機(jī)的情況下遠(yuǎn)程檢測(cè)。對(duì)小型風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片多種損傷工況的數(shù)值模擬進(jìn)行模態(tài)分析，研究葉片損傷識(shí)別與定位的方法，提出通過自振頻率的變化可判斷葉片是否發(fā)生損傷。結(jié)果表明，無論葉片是否發(fā)生損傷，隨著葉片轉(zhuǎn)速的增大，其固有頻率都會(huì)增大?；谀B(tài)理論對(duì)受損前和受損后的風(fēng)電機(jī)組葉片進(jìn)行位移和應(yīng)變模態(tài)分析，通過結(jié)構(gòu)損傷前后模態(tài)頻率、位移模態(tài)及應(yīng)變模態(tài)參數(shù)的對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)：在受損量不同的情況下，葉片模態(tài)頻率損傷前、后變化較小，位移模態(tài)幾乎沒有產(chǎn)生變化；在受損區(qū)域應(yīng)變模態(tài)及其差分曲線均有突變產(chǎn)生，裂紋的長(zhǎng)度越大，突變?cè)矫黠@。圖14

風(fēng)電葉片振動(dòng)監(jiān)測(cè)

Fig.14

Vibrationmonitoringofwindturbineblades2.1.3

聲發(fā)射（acousticemission，AE）監(jiān)測(cè)在外界條件（應(yīng)力、溫度）作用下，材料或構(gòu)件的局部缺陷（損傷）部位因?yàn)閼?yīng)力集中而產(chǎn)生變形或開裂，以彈性波形式釋放出應(yīng)變能的現(xiàn)象稱為聲發(fā)射。聲發(fā)射傳感器安裝在風(fēng)電葉片上，可以接收葉片結(jié)構(gòu)發(fā)出的瞬態(tài)彈性波，這些瞬態(tài)彈性波可能是由于常見的葉片損傷（如裂紋擴(kuò)展、分層）引起，多個(gè)聲發(fā)射傳感器組合可以建立一個(gè)傳感器網(wǎng)絡(luò)，使用這些傳感器可以很容易實(shí)現(xiàn)損傷檢測(cè)和定位。聲發(fā)射監(jiān)測(cè)對(duì)微小結(jié)構(gòu)變化十分敏感，可以監(jiān)測(cè)風(fēng)電葉片早期裂紋的產(chǎn)生及損傷類別辨定，如裂紋的擴(kuò)展、葉片的脫粘、分層、沖擊等情況。聲發(fā)射監(jiān)測(cè)原理如圖15所示。通過對(duì)聲發(fā)射信號(hào)不同特征屬性（頻率、幅度、周期、能量）進(jìn)行分析，可以判定風(fēng)電葉片損傷位置及類型。隨著葉片損傷的增加，聲發(fā)射傳感器會(huì)累積更多的聲發(fā)射信號(hào)能量，可以監(jiān)測(cè)損傷的程度，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)電葉片損傷的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。但聲發(fā)射信號(hào)易受環(huán)境的干擾，因此聲發(fā)射傳感器的安裝布局與聲發(fā)射信號(hào)的處理顯得尤為重要。近年來國(guó)內(nèi)外學(xué)者將聲發(fā)射技術(shù)應(yīng)用于風(fēng)電葉片損傷檢測(cè)進(jìn)行了大量、深入的研究?；诼暟l(fā)射技術(shù)提出了一種主成分聚類分析與

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的材料損傷識(shí)別模型，基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試訓(xùn)練。訓(xùn)練結(jié)果表明，識(shí)別模型對(duì)未知類型疲勞損傷的識(shí)別率均高于90%。選取含分層缺陷的玻璃纖維復(fù)合材料作為試驗(yàn)材料并進(jìn)行室溫單調(diào)拉伸試驗(yàn)，利用聲發(fā)射技術(shù)對(duì)受載過程進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。采用K-均值聚類分析方法對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的幅值、峰值頻率等特征參數(shù)進(jìn)行損傷模式識(shí)別，借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)取失穩(wěn)破壞前兆特征信號(hào)并對(duì)失穩(wěn)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。研究結(jié)果表明，對(duì)聲發(fā)射信號(hào)、參數(shù)進(jìn)行聚類分析可得到各損傷模式的特征頻率。提出了一種利用聲發(fā)射信號(hào)對(duì)受損風(fēng)機(jī)進(jìn)行早期預(yù)警的時(shí)空處理框架，利用短時(shí)傅里葉變換（STFT）分析聲發(fā)射信號(hào)的非平穩(wěn)性。數(shù)值模擬表明，當(dāng)葉片表面有孔時(shí)，聲發(fā)射信號(hào)的固有頻率趨于降低。用聲發(fā)射技術(shù)對(duì)疲勞載荷作用下的風(fēng)電葉片進(jìn)行全面健康監(jiān)測(cè)，提出了基于快速搜索和查找的聚類方法（CFSFDP）識(shí)別損傷模式及檢測(cè)異常值，并指出聲發(fā)射信號(hào)不同頻率下對(duì)應(yīng)葉片不同的損傷模式，各種損傷模式的出現(xiàn)與振動(dòng)次數(shù)和聲發(fā)射信號(hào)的頻率特征表現(xiàn)出一定的周期性變化。圖15

聲發(fā)射監(jiān)測(cè)原理示意

Fig.15

Acousticemissionmonitoringprinciple2.1.4

噪聲監(jiān)測(cè)風(fēng)電機(jī)組在運(yùn)行過程中會(huì)產(chǎn)生大量的噪聲，其中特定的噪聲信號(hào)可以反映風(fēng)電葉片的某些損傷。通過麥克風(fēng)采集到這些噪聲信號(hào)，對(duì)噪聲信號(hào)進(jìn)行處理，提取與葉片損傷相關(guān)的信息，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)葉片健康狀況監(jiān)測(cè)。除了單個(gè)麥克風(fēng)測(cè)量外，還可以將多個(gè)麥克風(fēng)組裝成一個(gè)麥克風(fēng)陣列，以實(shí)現(xiàn)聲源的定向測(cè)量。噪聲監(jiān)測(cè)可以分為被動(dòng)噪聲監(jiān)測(cè)和主動(dòng)噪聲監(jiān)測(cè)，被動(dòng)噪聲監(jiān)測(cè)主要基于葉片結(jié)構(gòu)運(yùn)行時(shí)所產(chǎn)生的聲音，如葉片開裂、腐蝕等結(jié)構(gòu)變化自然產(chǎn)生的聲音。主動(dòng)噪聲監(jiān)測(cè)是在葉片內(nèi)部放置揚(yáng)聲器，使之不斷發(fā)出特定頻率的聲信號(hào)，麥克風(fēng)接收該揚(yáng)聲器發(fā)出的聲信號(hào)，如圖16所示，通過對(duì)比接收的聲信號(hào)與歷史聲信號(hào)的差異可以判定風(fēng)電葉片的損傷。被動(dòng)式風(fēng)電葉片噪聲監(jiān)測(cè)所需設(shè)備簡(jiǎn)單，只需要麥克風(fēng)就可以進(jìn)行實(shí)施。主動(dòng)式風(fēng)電葉片噪聲監(jiān)測(cè)除了需要麥克風(fēng)外還需要在葉片內(nèi)部設(shè)置揚(yáng)聲器。這2種監(jiān)測(cè)技術(shù)都需要較高的采樣率，才能更準(zhǔn)確地捕捉葉片損傷的聲音信號(hào)。如何準(zhǔn)確地識(shí)別和提取各種損傷類型、以及如何在復(fù)雜環(huán)境下實(shí)現(xiàn)噪聲信號(hào)處理是研究的重點(diǎn)。從時(shí)域與頻域的角度分別對(duì)采集到的風(fēng)電機(jī)組葉片音頻進(jìn)行特征提取，然后再進(jìn)行無監(jiān)督的基于密度的聚類算法（DBSCAN）分類，應(yīng)用于后續(xù)葉片狀態(tài)的感知判斷。提出了一種基于聲學(xué)監(jiān)測(cè)的非接觸式測(cè)量技術(shù)，通過使用單個(gè)麥克風(fēng)或波束形成陣列，觀察聲輻射檢測(cè)結(jié)構(gòu)內(nèi)部的裂縫或損壞。對(duì)風(fēng)力渦輪機(jī)葉片的氣動(dòng)聲學(xué)進(jìn)行了耦合建模，用于研究?jī)?nèi)部和周圍的聲壓分布，以指導(dǎo)首次開發(fā)用于風(fēng)力渦輪機(jī)葉片結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)的被動(dòng)損傷檢測(cè)方法。圖16

主動(dòng)式風(fēng)電葉片噪聲監(jiān)測(cè)

Fig.16

Activewindturbinebladenoisemonitoring2.1.5

SCADA數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)SCADA是風(fēng)電機(jī)組的重要組件之一，大部分兆瓦級(jí)風(fēng)電機(jī)組都配備有SCADA系統(tǒng)來控制風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行并采集相關(guān)運(yùn)行數(shù)據(jù)。SCADA系統(tǒng)可以記錄風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)，如：風(fēng)速、葉輪轉(zhuǎn)速、發(fā)電機(jī)電流和電壓、發(fā)電功率等大量的數(shù)據(jù)。當(dāng)葉片受損傷時(shí)，葉片風(fēng)能捕獲能力會(huì)受到空氣動(dòng)力學(xué)和結(jié)構(gòu)特性變化的影響而下降，在這種情況下，能量轉(zhuǎn)換效率和輸出特性也會(huì)受到影響，因此可以通過SCADA數(shù)據(jù)挖掘來識(shí)別葉片健康狀況。目前大多數(shù)風(fēng)電機(jī)組本身配有SCADA系統(tǒng)，在對(duì)SCADA系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)不需要在葉片上安裝額外的傳感器，降低了經(jīng)濟(jì)成本。SCADA系統(tǒng)產(chǎn)生數(shù)據(jù)量龐大，如何從龐大的SCADA數(shù)據(jù)中提取有效特征值來判定風(fēng)電葉片的損傷需要進(jìn)行大量數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展為從海量SCADA數(shù)據(jù)中提取有效信息提供了保證。機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于SCADA龐大數(shù)據(jù)的處理，如深度自編碼器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林等數(shù)據(jù)處理預(yù)測(cè)模型，通過適當(dāng)?shù)慕：陀?xùn)練，這些方法可以預(yù)測(cè)風(fēng)電葉片的健康狀況?；赟CADA數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)上，提出了BP_Adaboost算法，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)風(fēng)電機(jī)組是否處于葉片結(jié)冰狀態(tài)?；赟CADA數(shù)據(jù)利用一種基于受限玻爾茲曼機(jī)（restrictedboltzmannmachine，RBM）和支持向量機(jī)（supportvectormachine，SVM）對(duì)風(fēng)電機(jī)組SCADA數(shù)據(jù)中表達(dá)能力更強(qiáng)的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行提取，從而進(jìn)行風(fēng)電機(jī)組葉片開裂故障預(yù)測(cè)。提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)SCADA數(shù)據(jù)進(jìn)行分析監(jiān)測(cè)風(fēng)電葉片因雷擊造成損傷的方法。提出了一種基于風(fēng)輪機(jī)SCADA數(shù)據(jù)的新型智能風(fēng)輪機(jī)葉片結(jié)冰檢測(cè)方法，采用深度自動(dòng)編碼器網(wǎng)絡(luò)從復(fù)雜的SCADA數(shù)據(jù)中自適應(yīng)地學(xué)習(xí)多級(jí)故障特征，然后利用從深度自動(dòng)編碼器網(wǎng)絡(luò)的不同隱藏層提取的所有特征來建立集成結(jié)冰檢測(cè)模型。2.1.6

基于數(shù)據(jù)融合的葉片監(jiān)測(cè)基于數(shù)據(jù)融合的葉片監(jiān)測(cè)技術(shù)是指將多種不同類型的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，以提高葉片損傷檢測(cè)的精度和可靠性的技術(shù)。該技術(shù)可以通過以下步驟實(shí)現(xiàn)。1）數(shù)據(jù)采集，使用不同類型的傳感器、相機(jī)等設(shè)備對(duì)葉片進(jìn)行監(jiān)測(cè)，采集包括振動(dòng)、溫度、聲音、圖像等多種信息。2）數(shù)據(jù)預(yù)處理，對(duì)采集得到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、濾波、標(biāo)定等操作，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性。3）特征提取，從經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)中提取特征信息，如頻率、幅值、包絡(luò)線、紋理等。4）數(shù)據(jù)融合，將不同類型的特征信息進(jìn)行融合，形成綜合的監(jiān)測(cè)結(jié)果。數(shù)據(jù)融合可以采用不同的方法，如加權(quán)平均、決策級(jí)聯(lián)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。5）損傷診斷，通過分析融合后的監(jiān)測(cè)結(jié)果，確定葉片是否存在損傷，并進(jìn)一步確定損傷的類型和程度。設(shè)計(jì)并開發(fā)了一種基于聲信號(hào)融合的風(fēng)力渦輪機(jī)葉片損傷預(yù)警系統(tǒng)。提出一種使用混合密集傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行風(fēng)力渦輪機(jī)葉片損傷檢測(cè)的算法，該算法利用多個(gè)傳感器采集葉片的振動(dòng)和應(yīng)變信息，將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)并進(jìn)行特征提取，然后使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MLP）對(duì)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和融合，以識(shí)別出葉片損傷。提出了一種基于多傳感器信號(hào)和一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1D-CNN）的多級(jí)融合的振動(dòng)-聲學(xué)信號(hào)離心風(fēng)機(jī)葉片損傷識(shí)別方法。2.2

風(fēng)電葉片非實(shí)時(shí)損傷檢測(cè)技術(shù)風(fēng)電葉片非實(shí)時(shí)檢測(cè)是指需要風(fēng)電機(jī)組停機(jī)時(shí)才能對(duì)葉片進(jìn)行檢測(cè)的無損檢測(cè)技術(shù)，目前主要包括紅外熱成像檢測(cè)和機(jī)器視覺檢測(cè)。2.2.1

紅外熱成像檢測(cè)利用紅外探測(cè)器將構(gòu)件表面溫度場(chǎng)分布轉(zhuǎn)換為熱圖像，通過對(duì)圖像的分析進(jìn)行檢測(cè)，如損傷、缺陷的判斷，原理如圖17所示。根據(jù)熱激勵(lì)方式不同，基于熱成像的風(fēng)電機(jī)組葉片缺陷檢測(cè)技術(shù)可以分為被動(dòng)式熱成像技術(shù)和主動(dòng)式熱成像技術(shù)。風(fēng)電葉片長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行后其表面和內(nèi)部會(huì)出現(xiàn)損傷和缺陷（如分層、開裂、孔等），造成葉片結(jié)構(gòu)不連續(xù)，不連續(xù)位置的溫度高于葉片其他位置的溫度。無人機(jī)搭載高靈敏度的紅外攝像機(jī)可以在相對(duì)合適的環(huán)境實(shí)現(xiàn)葉片損傷缺陷的快速檢測(cè)，通過分析生成的圖像可以方便地實(shí)現(xiàn)損傷檢測(cè)和定位。熱成像技術(shù)可以在短時(shí)間內(nèi)大范圍檢測(cè)葉片的損傷和缺陷，特別是葉片表面下的分層缺陷，由于紅外熱成像檢測(cè)技術(shù)只需要一個(gè)高分辨率的熱成像相機(jī)來完成檢測(cè)，可以避免安裝更多的傳感器，降低了操作和維護(hù)成本。在實(shí)際應(yīng)用中葉片損傷位置的溫度變化非常慢，熱成像技術(shù)需要在損壞的缺陷位置有足夠的熱量才能被熱成像攝像機(jī)感知，檢測(cè)時(shí)受環(huán)境影響因素較大。針對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片出現(xiàn)褶皺、氣泡和泡沫（PVC）等典型缺陷后高空識(shí)別困難的問題，首先利用熱傳導(dǎo)方程推導(dǎo)出風(fēng)電機(jī)組葉片出現(xiàn)缺陷區(qū)域與正常參考區(qū)域的溫度變化關(guān)系，其次利用實(shí)驗(yàn)的方法測(cè)出預(yù)制缺陷的熱擴(kuò)散系數(shù)，然后在持續(xù)熱激勵(lì)實(shí)驗(yàn)中采集溫度數(shù)據(jù)，最后根據(jù)軟件對(duì)溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理并選出滿足溫度閾值的缺陷及定位缺陷的位置。研究了基于熱成像的風(fēng)電機(jī)組葉片現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)技術(shù)，利用連續(xù)激光束進(jìn)行熱激勵(lì)，通過對(duì)10kW風(fēng)力發(fā)電機(jī)的葉片進(jìn)行10m遠(yuǎn)的現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)，成功檢測(cè)出結(jié)構(gòu)內(nèi)部的10mm分層，驗(yàn)證了該方法的可行性。提出了利用無人機(jī)系統(tǒng)（UAS）熱成像技術(shù)在風(fēng)電機(jī)組葉片損傷和缺陷檢測(cè)中的可行性研究，如圖18所示，并開發(fā)了在線圖像處理的飛行軟件。圖17

紅外熱成像檢測(cè)原理

Fig.17

Infraredthermalimagingdetectionprinciple圖18

風(fēng)電葉片損傷紅外熱成像檢測(cè)

Fig.18

Detectionofwindturbinebladedamagebyinfraredthermalimaging2.2.2

機(jī)器視覺檢測(cè)風(fēng)電機(jī)組的安裝位置，風(fēng)電葉片巨大尺寸及人眼目視距離的局限性導(dǎo)致人工目視檢測(cè)難以實(shí)現(xiàn)?；跓o人機(jī)的機(jī)器視覺檢測(cè)以其良好的適應(yīng)性及靈活性在風(fēng)電葉片損傷檢測(cè)領(lǐng)域得到越來越多的應(yīng)用，如圖19所示。與人眼相似，葉片裂紋、劃痕、孔洞、覆冰等的狀態(tài)信息可以通過無人機(jī)拍攝二維或三維圖像獲得。圖像是二維或三維空間的信號(hào)，目前已有許多算法提取圖像幾何、變形和紋理特征來判斷葉片的健康狀況，如傅里葉變換、小波變換。近年來基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像處理方法也逐漸應(yīng)用于葉片損傷的模式識(shí)別，包括支持向量機(jī)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等。然而在未來的研究中，需要進(jìn)一步提高基于無人機(jī)視覺檢測(cè)對(duì)不同環(huán)境的適應(yīng)性。研究了一種基于數(shù)字圖像處理的風(fēng)電葉片的缺陷檢測(cè)方法，使用LPSO算法和對(duì)數(shù)Gabor濾波器生成自適應(yīng)濾波器，可直接輸出多特征提取的最佳結(jié)果圖像。然后使用基于HOG+SVM的分類器對(duì)缺陷類型進(jìn)行識(shí)別和分類，該方法提取并識(shí)別劃痕類型、裂縫類型、砂眼類型和斑點(diǎn)類型，識(shí)別率超過92%。提出一種基于無人機(jī)葉片圖像的分析檢測(cè)方法，針對(duì)無人機(jī)拍攝的圖像特點(diǎn)，通過運(yùn)動(dòng)模糊、圖像降噪和圖像增強(qiáng)的預(yù)處理，使目標(biāo)區(qū)域和裂縫細(xì)節(jié)更加清晰完整。同時(shí)提出了一種基于灰度值的裂紋分析方法，考慮到裂紋的分布、嚴(yán)重程度和發(fā)展趨勢(shì)，從而可以減少風(fēng)電葉片日常檢測(cè)中的盲區(qū)，從根本上大大降低了操作和維護(hù)成本。圖19

基于無人機(jī)的風(fēng)電葉片表面損傷檢測(cè)

Fig.19

UAV-basedwindturbinebladesurfacedamagedetection2.3

各監(jiān)測(cè)/檢測(cè)技術(shù)的不足及亟需解決的問題2.3.1

各監(jiān)測(cè)技術(shù)存在的不足1）應(yīng)變監(jiān)測(cè)。使用電阻應(yīng)變片進(jìn)行風(fēng)電葉片損傷監(jiān)測(cè)時(shí)，走線復(fù)雜，安裝點(diǎn)位多，難以監(jiān)測(cè)風(fēng)電葉片內(nèi)部結(jié)構(gòu)中的損傷。使用光纖應(yīng)變監(jiān)測(cè)時(shí)，需要將光纖傳感器預(yù)埋在風(fēng)電葉片內(nèi)部，增加了風(fēng)電葉片制造的難度，此外，風(fēng)電葉片特殊的結(jié)構(gòu)也會(huì)影響光纖傳感器的檢測(cè)精度。2）振動(dòng)監(jiān)測(cè)。振動(dòng)傳感器安裝位置有限；振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)傳輸、處理成本高；振動(dòng)監(jiān)測(cè)對(duì)風(fēng)電葉片早期微小缺陷不敏感。3）聲發(fā)射監(jiān)測(cè)。由于聲發(fā)射信號(hào)比較微弱，容易受到風(fēng)電葉片工作環(huán)境的干擾。聲發(fā)射監(jiān)測(cè)對(duì)風(fēng)電葉片內(nèi)部損傷監(jiān)測(cè)效果較好，而對(duì)于風(fēng)電葉片表面損傷較難以監(jiān)測(cè)。4）噪聲監(jiān)測(cè)。噪聲信號(hào)很容易受風(fēng)速、溫度、濕度、地形、傳感器安裝位置等因素影響，難以精確地對(duì)風(fēng)電葉片損傷時(shí)產(chǎn)生的聲信號(hào)進(jìn)行采集。噪聲信號(hào)須經(jīng)過復(fù)雜的濾波、去噪處理后才能得到有效的信息，同時(shí)噪聲信號(hào)與葉片的運(yùn)動(dòng)不直接關(guān)聯(lián)，需要運(yùn)用算法進(jìn)一步處理，增加了噪聲監(jiān)測(cè)的難度。5）SCADA數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)。SCADA系統(tǒng)提供相對(duì)粗略的信息，難以對(duì)風(fēng)電葉片損傷進(jìn)行精確定位。SCADA系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生龐大數(shù)據(jù)，使用時(shí)需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、處理才能提取到有效的故障特征。對(duì)于風(fēng)電葉片微小的裂紋或劃痕等表面損傷無法進(jìn)行有效的監(jiān)測(cè)，SCADA數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性及可靠性受環(huán)境因素的影響較大。6）紅外熱成像檢測(cè)。在使用紅外熱成像檢測(cè)時(shí)需要在特定的環(huán)境下進(jìn)行，易受環(huán)境溫度、濕度等影響。一方面在進(jìn)行檢測(cè)時(shí)無法準(zhǔn)確地確定風(fēng)電葉片損傷的位置和程度，另一方面紅外熱成像檢測(cè)需要專業(yè)的設(shè)備和人員，成本相對(duì)較高。最后紅外熱成像檢測(cè)需要對(duì)葉片進(jìn)行掃描，檢測(cè)范圍受限，難以覆蓋所有可能存在的損傷區(qū)域。7）機(jī)器視覺檢測(cè)。機(jī)器視覺檢測(cè)時(shí)對(duì)外部環(huán)境要求較高，比如風(fēng)力的大小、光線的強(qiáng)弱等。此外機(jī)器視覺檢測(cè)需要用復(fù)雜的算法來分析圖像數(shù)據(jù)，需要大量的計(jì)算資源，還需要良好的算法和合適的參數(shù)設(shè)置。再者需要大量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，機(jī)器視覺技術(shù)需要足夠數(shù)量、質(zhì)量、和多樣性的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能得出準(zhǔn)確的結(jié)果。最后機(jī)器視覺檢測(cè)難以識(shí)別葉片內(nèi)部的損傷。2.3.2

風(fēng)電葉片損傷監(jiān)測(cè)/檢測(cè)亟需解決的問題1）風(fēng)電葉片損傷的全面監(jiān)測(cè)/檢測(cè)。風(fēng)電葉片尺寸巨大，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，目前大多數(shù)風(fēng)電葉片損傷監(jiān)測(cè)/檢測(cè)技術(shù)主要集中在風(fēng)電葉片表面的檢測(cè)，但實(shí)際上葉片的內(nèi)部也可能存在損傷，需要開發(fā)出能對(duì)風(fēng)電葉片內(nèi)部結(jié)構(gòu)損傷進(jìn)行監(jiān)測(cè)的技術(shù)，以擴(kuò)大檢測(cè)范圍。2）提高損傷監(jiān)測(cè)/檢測(cè)的精度?，F(xiàn)有技術(shù)在葉片損傷檢測(cè)時(shí)存在精度不足的問題，需要進(jìn)一步提高檢測(cè)精度對(duì)損傷進(jìn)行位置定位及類型判定與評(píng)估。3）快速風(fēng)電葉片故障排除技術(shù)。當(dāng)檢測(cè)到風(fēng)電葉片損傷后，需要及時(shí)采取相應(yīng)的修復(fù)措施。因此需要開發(fā)出基于葉片損傷程度和損傷類型的風(fēng)電葉片損傷快速修復(fù)技術(shù)。4）先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。當(dāng)前葉片損傷檢測(cè)技術(shù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量較大，需要進(jìn)行有效地處理和管理。因此，需要優(yōu)化數(shù)據(jù)處理算法，提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和效率。5）低成本損傷監(jiān)測(cè)/檢測(cè)技術(shù)。當(dāng)前葉片損傷檢測(cè)技術(shù)和設(shè)備成本較高，需要進(jìn)一步研究并開發(fā)出成本更低、易于維護(hù)的葉片損傷檢測(cè)技術(shù)和設(shè)備。03風(fēng)電葉片監(jiān)測(cè)/檢測(cè)技術(shù)對(duì)比與研究前景隨著風(fēng)電機(jī)組葉片生產(chǎn)制造技術(shù)的不斷發(fā)展，相應(yīng)的風(fēng)電葉片損傷檢測(cè)技術(shù)也在不斷發(fā)展。大量工程應(yīng)用的需求，風(fēng)電葉片檢測(cè)技術(shù)關(guān)注度逐年升高。不同風(fēng)電葉片損傷監(jiān)測(cè)/檢測(cè)技術(shù)針對(duì)葉片損傷類型不同，其應(yīng)用場(chǎng)景也不同，現(xiàn)有風(fēng)電葉片監(jiān)測(cè)/檢測(cè)手段還存在一定局限性，如傳感器數(shù)量多、走線復(fù)雜、精確性及時(shí)性差等。下面對(duì)比分析了目前各類檢測(cè)技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)及其應(yīng)用范圍，提出了今后技術(shù)研究方向。3.1

風(fēng)電葉片監(jiān)測(cè)/檢測(cè)技術(shù)對(duì)比3.1.1

風(fēng)電葉片實(shí)時(shí)無損監(jiān)測(cè)技術(shù)對(duì)比當(dāng)前國(guó)內(nèi)外風(fēng)電葉片實(shí)時(shí)在線無損監(jiān)測(cè)技術(shù)優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比如表1所示。表1

風(fēng)電葉片實(shí)時(shí)在線無損監(jiān)測(cè)技術(shù)優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比Table1

Comparisonofreal-timeon-linenon-destructivemonitoringtechnologiesforwindturbineblades3.1.2

風(fēng)電葉片非實(shí)時(shí)損傷檢測(cè)技術(shù)對(duì)比當(dāng)前國(guó)內(nèi)外風(fēng)電葉片非實(shí)時(shí)損傷檢測(cè)技術(shù)對(duì)比如表2所示。

表2

風(fēng)電葉片非實(shí)時(shí)損傷檢測(cè)技術(shù)對(duì)比Table2

Comparisonofnon-real-time