文摘
本文演示的有效性无损诊断技术用于确定的位置和大小分层复合涂料的风力涡轮叶片。这是实现基于数值和实验调查了使用有限元方法(FEM)和激光扫描vibrometry (LSV)。该方法是基于一维连续小波变换的风力涡轮叶片的振动参数。的调查进行了1:10缩小36 m转子风力涡轮机的叶片。玻璃纤维和环氧树脂被用作复合组件。数值研究,提出了一个简单的分层模型。作者的结果被用来确定最优的一组参数的连续小波变换。高质量的应用实验测量允许LSV确定测量过程的最优条件。同时,能力和局限性,从而从测量方法的性质,确定了。为了最大化的有效性检测方法,初步进行信号处理。 Beside base wavelets also different waveform families were tested. The results obtained by the authors showed that it is possible to identify and localize even relatively small damage.
1。介绍
对于每一个技术设备,有许多可以不可逆过程的各种因素改变其条件和逐渐恶化其操作特点。这也适用于风力发电机,转子叶片对不同类型的缺陷尤其敏感。转子叶片是风力发电机的最重要的组件,它负责将风的动能转换成机械能。由于空气动力作用在转子叶片,可以产生转矩,驱动发电机是必要的。风力涡轮机的效率直接相关有效的转子叶片扫掠面积。最简单的方法来增加风力涡轮机的力量是提高转子的直径(1]。建设大型风力涡轮机,以及转子叶片的空气动力参数的优化,需要新的建筑材料的预定义的力学性能在相对较低的重量,提供机械强度高的金属材料相比。这种材料是叠层复合材料。分层的主要组件是矩阵和强化。矩阵把层压组件连接在一起,而钢筋提供了负载的转移。强化通常的形式非常坚硬和耐用的纤维。如今,风力涡轮叶片是由玻璃或碳纤维复合材料,它由几个复合层。个人层可以具有相同或不同的力学性能。通过改变配置的增强纤维,或层压组件材料,可以获得最佳的材料特性。这使得它可以减少风力涡轮叶片的整体质量,同时保持或提高允许负载的价值。 Honeycomb composites and additional noncomposite stiffeners can be used in some designs of wind turbine blades. Their designs should also include elements of lightning protection systems [2]。因此,得到了非常复杂的产品。尽管叠层复合材料有许多的优点,他们是容易受到非常具体的损伤类型只对这些类型的材料特性。在大多数情况下他们的破坏与退化的内部结构,也是最危险的一种破坏,很难检测到。一个典型的例子可以个别纤维之间的凝聚力的丧失(所谓的纤维分裂/脱胶)或复合层之间(分层)3]。没有外部症状可见风力涡轮叶片的表面,这将表明损伤的存在。特别容易受到分层薄壁组件。这适用于风力涡轮机叶片,不仅造成损坏的原因是由于风或离心力,而且由于动态载荷产生的长期振动转子叶片的共振频率。风力涡轮机转子叶片的预期生命周期变化的数量从10到30年和振动周期在时间跨度相当大。因此操作疲劳强度的影响减少风力涡轮机转子叶片高。伤害也可以造成的影响(例如,鸟碰撞)或被闪电击中。这些因素特别重要的风力涡轮叶片的耐用性和可靠性。停机引起的风力涡轮机故障恢复与重大财务成本。拆卸和更换损坏部件在几十米的高度总是一次很难的手术。 This process gets even more complicated in the case of offshore wind turbine installations. Because of that intensive work is carried out to create delamination detection, identification, and localization methods in laminated coatings of wind turbine blades. Thanks to real time condition monitoring of wind turbine blades it is possible to detect damage at its early stage of development. This also makes it possible to create favourable conditions for failure-free work in assumed time or even to prolong wind turbine blades life. Appropriately quick response can significantly minimize the influence of damage to other elements of wind turbine structures. In modern designs of wind turbines, diagnostic systems are often integral parts of rotor blade structures. Examples of such systems can be found in [4- - - - - -7]。解决方案提出可能有自治系统的传感器用于收集和处理数据直接从螺旋桨工作。目前大多数诊断技术用于在职风力涡轮机转子叶片需要转子停止时间的评估。现场评估的技术条件通常是在进行定期检查和主要是基于主观的视觉评估转子叶片的外壳。这是因为诊断方法导致更准确的结果需要复杂的测量仪器和测量稳定条件。一个例子可以超声技术(8)或计算机断层扫描(9)用于生成表面的地图可见材料缺陷。这些技术的主要缺点是费时。为此可以使用超声方法在生产阶段的质量控制和承认转子叶片使用。更大的领域应用的另一种方法是采用红外热图像分析摄像机观察表面温度的风力涡轮机转子叶片疲劳试验。这种方法有效地表明涂层裂纹以及领域失败的风险(10,11]。大量的方法用于评估风力涡轮叶片的技术条件是基于古典假设的声。这些方法的流行是由于大量的信息通过机械传播波和他们在其他领域的技术证明了有效性。这样的方法之一是声发射信号的分析,研究了特征之间的相关性的声音传播在测试对象及其力学性能(12- - - - - -14]。这些方法的基本缺点是由于必要性从噪声分离有用的诊断信息。此外,所示(15),要求相对较高的静态加载显示损伤。基本模态参数如固有频率、模式形状和透射率函数也使用。可以确定损伤的位置和大小考试的损伤和破坏状态的动态特性之间的差别。任何检测惯性和刚度的变化被调查对象的属性和造成的损失反映在测量频率或振动模式,将不同于初始损伤状态16- - - - - -20.]。新方法测量已知物理量(如速度或变形),如激光vibrometry [21)或视神经纤维(22),允许新古典振动诊断方法,收集测量数据简单得多。此外改善测量精度使结果更有用。测量技术的发展还需要发展的信号处理方法。这样可以更快、更准确,全面的数据分析。现在信号处理方法包括小波变换(23- - - - - -26[],分形分析27)、遗传算法(28,29日)和神经网络(30.,31日]。
作者在本文中提出的检测方法假设振动参数的测量和分析缩小复合风力涡轮机转子叶片,它允许早期损伤检测。通用的方法还允许应用现有的安装,不管他们的位置,大小,或类型的转子叶片,以及没有转子停止的必要性。
2。方法
调查摘要的主要目的是发展一个无损诊断方法以确定损伤的位置和大小的复合涂层风力涡轮转子叶片。一般研究方法示意图描述在图1。第一,确定叶片的模态响应的振动的自然频率和模式,这下被用作该诊断方法的基础。还提出了计算机模拟和实验测量的结果和讨论。
选择有用的模态参数的要求引起分层的检测和定位在一个相对较小的地区。文献表明,振动频率分析是有效的损伤长度大于15%的总长度的标本(32,33]。此外,它应该被提到,固有频率是全局参数,因此不包含直接损伤的位置和大小的信息。因此,有必要分析寻找任何不连续空间域信号可以表示任何局部刚度的变化。的自然振动模式这些信号特性。可以使用连续小波变换作为后续的数据分析方法。
图2显示了一个更详细的概念提出了诊断方法。可以看出,它假定应用程序的连续小波变换(CWT)分析前10的弯曲模式自然风力涡轮叶片的振动在调查之中。为了最大化的有效性检测和定位方法,初步进行信号处理。基地旁边小波不同波形的家庭被作者测试了。三个不同的损伤情况考虑,呈现在图3。
2.1。研究对象
调查进行的1:10缩小真正的风力涡轮机叶片转子,直径36米。叶片在调查中,长度1.74米,是基于ClarkY气动概要文件。叶片是由一个纵向加强石膏,如图3。玻璃纤维和环氧树脂被用作复合组件。加强纤维是对称排列 。叶片被分为三个部分,每个部分由一个不同的数字特征的强化层。
为了避免突然改变叶片刚度、涂层厚度线性变化之间的部分是保证,它有一个伟大的小波分析的结果的影响。
一般来说,风力涡轮叶片的运动可以通过三种类型的振动特点:弯曲平面上垂直于转子平面的方向转动轴,转子平面弯曲,扭转,如图4。空间的最优选择信号分析了转子叶片的振动平面垂直于转子。
2.2。数值模型
转子叶片的有限元建模。作者使用的shell有限元素有八个节点在每个节点和六个自由度。有限的元素的总数叶片数值模型是5409年。也认为,刀片固定在它的一个结束。前10的数值计算包括计算弯曲叶片的固有频率和振动模式,有或没有损失。应该是这里提到,当前的研究主要集中在分层检测和定位,这是一个分层的最常见的一种损伤。由于叶片上的力在其运动,叶片的特定层涂层可以被分离,导致分层。图5显示了这个破坏计划。
分层的特征包括没有物质损失,两种可能的损伤状态(开启和关闭),在层压板和发生在不同的深度。这使得很难开发的数值模型分层动态行为与现实的影响。一般来说,分层的数值模型可分为根据研究目的。模型基于特定的标准,如Hashin的失效准则34)或临界能量释放率(35),可用于确定何时何地发生分层,以及它如何传播(36,37]。第二组的数值模型着重于分层对对象的动态行为的影响进行调查。分层模型的最简单的方法是减少刚度的分层位置基于某些地方分层厚度的变化或减少的基础上他们的杨氏模量38]。这种方法没有提供令人满意的结果,更好的适合裂缝模型。与分层裂缝提出了分层的横截面积的变化。可以找到其他更先进的分析分层模型在文献[39- - - - - -41]。他们中的大多数可以分配给两个小组之一。第一组是区域的方法,分层分为三个不同阶段:分层本身和双方的两个相邻的部分。第二组是layer-wise模型,直接使用多层理论。的主要问题与这两种类型的分层建模方法由于其复杂性。因此,在这项研究中,提出了一种简单的分层模型。用作者的想法是减少剪切模量的纹理平面 ,这是零在分层区内切向应力有关。剪切模量的值的情况下损坏的层压板是由考试决定的自然振动的一个简单的悬臂梁。梁的固有频率与参考模型是一致的,当剪切模量降低14%的初始值(32,42]。这种分层建模方法是一种妥协之间的精确表示损伤和易于实现。
2.3。试验研究
实验测量的主要目的是验证数值模型的风力涡轮机转子叶片提出的作者。玻璃纤维和环氧树脂被用作复合组件。加强纤维是对称排列 。叶片的总质量是2公斤。作者使用的测量站示意图显示在图5。站由以下元素:调查的对象 ,一个机电振动器31日的最大激发正弦力N,和一个激光振动计- - - - - - 。实验进行了使用埃因霍温- 400激光扫描振动计Polytec有限公司,使作者快速、准确、非接触振动测量。振动计的最主要和最重要的元素是一个精确的光学传感器 ,这是用来确定振动物体的速度。该设备采用多普勒效应的原理来测量频率的变化反映了振动物体的光。振动计集包含一个振动计控制器,接线盒和控制单元。单元自动从点对点移动激光表面振动物体的网格用户预先定义的点。
实验进行了一系列的测量,以确定固有频率和振动模式的风力涡轮机转子叶片在考虑在一定的初始参考状态以及模拟损伤的三个地方。测量数据收集从200点。钢铁元素固定在叶片表面被用来模拟损伤刚度变化的形式复合涂层,如图6。
正确的解释实验数据的结果依赖于测量噪声水平。高噪声值可以掩盖的信息伤害存在,因此可以防止其检测。因此,在实验室测试中,适当的测量条件保证,为了最大化接收到的信号电平的振动计(叶片表面涂了一个特殊的回射的箔)以及隔离任何外部的叶片振动。测量的结果是频率响应函数(降维),用于确定的值诱导振动的固有频率和相应的模式。诱导叶片的振动是兴奋的正弦力恒定振幅和一个线性瞬时频率不同,呈现在图7。图8显示了一个典型的频率响应函数获得所有测量数据点和下平均峰值对应的共振频率。进行了实验测量的频率范围从0赫兹到550赫兹,分辨率6400金融交易税。这里应该指出,这种方法获得的诱导振动模式不能提供足够的低噪音水平。
出于这个原因,为了降低噪音水平,FastScan使用的测量模式,每个振动模式分别确定了基于恒定的正弦激励频率等于测量共振的频率振动。这样的测量进行了一个狭窄的0.02赫兹的频率带宽。图9比较了FFT和的结果FastScan模式的第一模式形状测量。获得的数据的准确性直接关系到扩展的测量时间。例如,最准确的测量第一的振动形式,200年度量点,花了3个小时。值得一提的是,它是不可能提供稳定的激发参数和操作条件的一个真正的风力涡轮机叶片等很长时间。
基于测量频率响应函数,呈现在图8完整的叶片的固有频率测定和比较的值从有限元数值模拟。这些结果如表所示1,在那里实验获得的频率和吗数值模拟获得的频率,而这些频率被指示为适当的差异呢 。
计算单个振动模式的差异22.5%主要是由于缺乏精确的信息安排额外的群众和地方叶片涂层内的加强剂。可能,他们都是结合相关技术用于加入高低压叶片的表面。然而,在诊断方法的情况下提出了工作信息的来源进行主要的损害的存在的自然振动模式,而非固有频率的值。评估个体模式的形状,如图10,允许作者状态的数值模型应用有限元模拟是足够精确的。
(一)
(b)
(c)
(d)
2.4。数据分析方法
小波变换被作者为了分析实验获得的数据。小波变换表示一个信号分解成的过程,以及随后表示,称为小波基函数的线性组合。这个变换的上下文中可以看到五种小波:正交(哈雾、Daubechies和Symlets),双正交的(BiorSplines ReversBiors),与尺度函数(梅尔),没有尺度函数(Morlet,墨西哥帽,高斯),和复杂的(香农、复杂的高斯和复杂Morlet)。每个家庭成员在图所示11。全套的波函数中使用信号变换由选择的基本波形以及某些功能扩展和转移时间产出副本。这个过程导致一个可伸缩的,考虑分层表示的信号(43,44]。
小波是数学函数的特征为,一个有限的信号强度,以及有限的范围和快速腐烂。这些特征确定小波都距离在时间(或空间)域和频率。因为这个原因他们在代表特别有用信号奇异点或不连续。小波分析可以连续(CWT)或离散(DWT)。DWT信号分解的迭代和在每个迭代中原始低分辨率的信号分解为组件。每个迭代中减少信号分辨率减半。出于这个原因DWT的有限数量的分解水平和低采样率是无效的。相反,可以分解信号的连续小波变换对任何规模和允许光滑的转移。由于这些特性所使用的类是作者在本研究中。应用会导致某些系数确定选择的小波和信号之间的相似性在调查之中。 These coefficients are defined by the following formula: 在哪里是一个比例因子,是一个移位因子,表示一个信号,分析表示基本波表示为
的规模和变化系数和在(2)确定波长/频率,改变小波在适当的空间/时间轴上的立场。类的一个重要优点是它能够改变转换时间分辨率(频率)的依赖。在全球信号低频信息,这对于隔离的重要特性是有用信号的特点。另一方面,在高频率更高的分辨率,它允许短期特征的识别获得的信号的细节。提出了应用连续小波变换的结果在图量图的形式12,以图形方式表示小波系数的变化,认为分解水平。高系数值表明源信号的连续性。
(一)
(b)
(c)
小波分析的效率是由信号预处理参数的正确选择和小波变换属性。在信号的情况下位于空间域,如自然振动的模式,一个均匀分布的测量分压倒一切的重要性。应该说,在测量信号不均匀分布的点小波分析的结果可以伪造的。如果测量无法进行均匀分布测量的点,插值信号应该首先产生。插值也是非常有用的信号用小数量的样品。
另一个问题是高的小波系数的影响开始和结束的信号。这可以防止检测和本地化正常伤害。此问题的解决方案是推断信号下考试的结束,这样增加的区域系数值,范围之外的边界所产生的影响,保持兴趣。应用内插和外推法算法的类型,如线性多项式,还是不同,取决于源信号的形式,应该仔细选择不引入任何额外的不连续性。
另一个重要方面提出适当的选择正确的基小波。原来订单低于4的小波生成非零小波系数在整个信号的长度(45]。这个特性使计算结果的正确解释。另一方面大量的小波消失时刻要求高计算能力和他们重复使用费时。上述原因在目前的研究基本小波代表不同的家庭进行测试,以选择最适当的诊断目的。图12显示了典型的小波分析得到的结果与模拟叶片的情况下接受调查损害位于其长度的30%,三种类型的小波。从图可以看出12最合适的基函数分析的风力涡轮机转子叶片是一个高斯小波函数有四个消失的时刻。
3所示。结果
使用有限元模型得到的数值结果被用来确定预处理信号和小波变换的参数等参数小波的类型和规模。适当的解释计算量图,损伤检测、定位,并估计其大小,是获得(我)为了扩展线性外推的表示选择的自然振动模式从最初的200个样本230个样本信号结束额外增加15点,(2)三次样条插值,以补充选择模式的自然振动通过添加额外10点额外的样品之间两个后续信号样本,(3)四阶高斯基小波。
量图第二自然振动模式的完整,以及三个破坏场景,如图(13日)- - - - - -13 (d)。模拟叶片涂层破坏也先后跨越超过6和10点测量。
(一)
(b)
(c)
(d)
对于大多数自然振动模式正确识别损伤的位置。然而,对于小缺陷的叶片涂层是不可能准确显示缺陷的边缘。第十的自然振动模式检测几乎是不可能的,如图(14日)。
(一)
(b)
量图的右侧显示非零小波系数的黑暗和模糊的痕迹,也就是说,作为可能的损伤位置,而叶片的这部分仍然完好无损。这种效果,这是注意到主要为更高的自然振动模式,可能会混淆量图,因此可以防止适当的损伤定位。解决这个问题是调整小波分别与高阶数字,见图14 (b)。
通过分析量图,自然振动模式之一的情况下,所有三个损伤位置,从图可以看出15的可见性损伤相同大小的根据不同损伤位置。如图(15日)损伤的影响相对较小,在叶片的截面刚度值高,因为它是在叶片修复。改变损害对叶片的尖端的位置导致增加可见损伤区域的宽度,如数据所示15 (b)和15 (c)。这是由于这样的事实,在这个方向上的刚度叶片减少,由于减少叶片的截面以及叶片涂层的厚度减少。
(一)
(b)
(c)
在第一阶段的实验信号分析、数据处理和参数的连续小波变换分析是基于数值模拟的结果。图16量图的显示比较前10的弯曲模式自然获得的叶片振动测量与额外的加强剂。垂直的虚线表示的位置损伤定义的极限损伤区。根据实验数据可以得出两个结论为起点,以改善该损伤检测方法的有效性。通过与相应的自然振动模式的比较量图可以将损坏的位置与源信号的特征点。小波系数的增加表明不连续性观察,如果损害恰逢当地信号极端。
第二个结论涉及观察到的噪音水平,直接关系到测量信号的质量。高噪音水平很难解释的结果,因为当地刚度变化会导致增加在同一范围作为噪声小波系数。因此有必要修改,作者提出的方法提取尖锐缺陷的位置和大小的信息。应该注意到有限的方法来提高测量的准确性使得有必要修改信号分析参数。
4所示。讨论
信号预处理的主要元素影响插值小波分析的性能。分离一个样本的原始信号从其他通过提高信号的分辨率,它可以被描述为一个一维向量。结果是削尖的边界不连续量图,其中可能包括测量扭曲。细节的水平可以减少减少插值点的数量,因此暴露后寻求更大范围的变化,如图17。这是减少噪声的影响中可见量图以及一个清晰的外观三角形表明损伤区形成。
(一)
(b)
(c)
(d)
由于方法提出量图也得到剩下的损伤位置的场景。图18显示了8日量图获得自然振动的损伤模式的两种极端位置和跨越6插值点。
可以看出插值点的数量的减少使得作者能够非常准确地检测损害。然而,这个过程会导致失去准确的损伤区域的宽度信息。图19显示了三种不同大小的量图损伤区靠近中心位置。损害横跨超过12、10和8点,测量相应的6%,5%,和4%的总测量线,被认为是。
实验结果的分析表明,正确的解释量图的关键元素是一个低噪声水平以及精确了解被调查对象的结构。出于这个原因,参考信号是必不可少的。图20.显示的结果CWT模式之间的区别的基础上自然振动获得损坏和损伤状态。通过这种方式提高了信噪比和积极的结果更多的病例。
根据获得的结果对所有考虑的情况下,可以得出的结论是,测量信号应该多级的方式分析和评估参考状态(我)从少量的插值点,(2)注册全球变化(损伤识别),(3)逐步增加插值点的数量,缩小窗口确定损伤的性质和它的确切边界。
5。摘要和结论
提出了某些数值模拟和计算的结果以及实验测量旨在发展分层检测和定位的一种方法,在复合风力涡轮叶片。数值和实验确定模式的自然风力涡轮叶片的振动评估为当地变化可能表明存在损伤。为数值模拟提出了一种简单的分层模型,允许作者计算八个模拟损伤水平在三个不同的位置。下获得的结果被用来确定一组最优参数的连续小波变换(CWT)。第二阶段的分析包括实验研究,以验证有限元方法(FEM)建立模型预测以及损伤检测方法的开发。使用高质量的扫描激光Vibrometry允许作者确定最优条件和测量程序,导致所需的测量精度。同时产生的功能和限制性质的测量方法被确定。
的主要挑战的实际实现基于该方法的诊断系统来自追求低水平的信号失真。损伤检测方法可用于操作风力涡轮机基于数据从一个压电或光纤传感器系统。通过激光振动测量也可以执行vibrometry补充了额外的设备,如derotator配备一个特殊的光学系统,其旋转运动是完全同步的旋转对象进行调查,如风力涡轮机叶片。
本文研究的结果证实了小波方法在检测信号不连续的有效性。以下的结论可以基于他们:(我)为达到最佳效果,小波变换分析应该进行一些形式的信号预处理的推断和插值。外推值信号小波系数的增加减少的影响,而插值增加信号的分辨率。(2)自然振动的分析模式和相应的量图可以关联的损害与源信号的特征点位置和大小。只有在极端情况下当损伤区配合当地信号,它可以检测损伤。(3)在实验数据的情况下,受测量噪声,太多的插值点块量图的解释。因为这个原因试验得到的信号应该分析多级的方式,从一个小数量的插值点,以观察更一般的变化。逐渐增加插值点的数量允许确定损伤的类型和它的精确位置。(iv)信号窗口增加损伤区域的清晰度。这个解决方案可能是特别重要的损害小对象上的动力学效应。
实验和数值数据表明,分析结果的正确解释连续小波变换的关键,对于复杂的结构,是知识的初始损伤状态的对象进行调查。实验的参考信号成为可能的可用性降低噪音的影响后续CWT计算的结果。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。