總覽

風機葉片的狀態監測系統BLADEcontrol?是由魏德米勒所研發，已經在各型風機上成功應用了3000余套。

隨著風力發電規模和技術的不斷發展，風電機組大型化趨勢越來越明顯，風機葉片的尺寸也不斷上升。葉片長度的增加，在增大風能捕獲效率的同時，也增大了葉片斷裂損壞的概率。通常葉片發生斷裂的主要原因包括生產過程中工藝控制不良，葉片根部局部區域樹脂固化不完全導致的強度、剛度降低，風速超限，風電機組失速，電氣故障以及雷擊等。隨著運行年限的增加，目前對于風機葉片狀態的監測的不足,導致葉片的運維水平遠遠落后,使得葉片失效無法預測，在生產中無法發揮其正常效能，而造成發電量和安全的損失。

無論從安全角度，還是經濟效益出發，如何監測葉片的運行狀態的研究具有極其重要的意義。

風機葉片的狀態監測系統BLADEcontrol?平臺在生產系統架構中的位置如下圖所示，覆蓋了Level0、Level1、Level2層級。

風機葉片的狀態監測系統BLADEcontrol?平臺可以實現對于風機葉片的振動傳感、狀態評估、故障診斷、狀態趨勢預測、維護管理等功能。如下圖所示。

系統架構

風機葉片狀態監測系統BLADEcontrol?平臺的架構如圖所示。其中硬件主要包括高精度加速度傳感器、數據采集測量單元，機艙內的無線接入點和數據評估服務器等。軟件主要包括狀態監測與健康管理系統以及葉片狀態異常的報警系統。

功能

葉片狀態監測系統，通過高精度的加速度傳感器進行葉片擺振和揮舞方向的振動信號采集，再通過人工智能特定的算法和數據模型確定該葉片的固有頻率模型。葉片振動模型建立后，葉片的在線狀態監測系統進行實時的采集、計算、分析，對于葉片發生的異常狀態給出警告或報警信號。

通過該葉片狀態監測系統，可以及時發現葉片的外部損傷、雷擊損傷、內部結構損傷、動態不平衡等葉片本身出現的問題，同時可以精確檢測到葉片在冬季的覆冰情況，做到精準啟停機，增加生產效益，降低安全風險。

特點

風機葉片狀態監測系統BLADEcontrol?的突出特點如下：

異常狀況的檢測: 基于每臺設備日常運行狀態的數據積累，可以第一時間發現風機葉片的異常狀況。

異常狀況的定位: 異常狀況發現后，可以快速定位故障點和故障原因，減少故障排查時間，縮小排查范圍。

可預測的維護: 故障可以提前預測，所以計劃外的停機可以被避免，大幅提升風機設備的可使用性。

可預測的質量管控: 持續地監控風機葉片的質量及其質量偏差趨勢，避免大量的產品測試工作同時減少原物料的浪費，便于預測葉片的庫存管理。

能源分析: 持續地對于風機的發電狀態進行監控，給出優化建議，通過減少負載波動、避免負載不平衡來降低成本，同時，可預測性維護可大幅提升風機及葉片的預期壽命，進而進一步降低度電成本。

可視化

軟件一級界面使用圖例清晰簡便表示各傳感器在葉片上的安裝位置和方向，當系統報警發生時，清晰方便的可以看到產生故障的葉片和報警信息，便于查看和分析；

葉片狀態監測與分析軟件，擁有友好的人機交互平臺界面、強大的分析診斷能力和專家功能，安裝于風電場現場服務器。主要包括監測模塊、風機狀態數據庫。后臺數據管理模塊需不間斷地接收和保存各機組各測點的狀態信號（振動數據、機組工況數據等）、統計量等信息，包括所有振動測點特征值、時域波形等數據，方便用戶隨時調用任何時刻的測試數據以進行圖譜分析，用來保存風場、風機信息，以及報警歷史、狀態數據等。