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基于声发射信号的风机叶片裂纹定位分析

发布日期:2018-01-06 14:42    浏览次数:次

0  引言
 
    风能作为一种清洁的可再生能源,越来越受到世界各国的重视。风电设备日益增多,在风机运转过程中,叶片经常出现大量裂纹,若裂纹过大会影响风机的整体运行。因此能够实时监测风机叶片的状态,尤其是及时有效的监测风机叶片裂纹的位置及大小对保证风机设备的可靠运行有重要的实际意义。目前存在的风机叶片检验方法主要有:静态检验,疲劳检验,模型分析等,而这些方法并不成熟,检测的准确度不高。声发射信号检测识别技术作为一种新型动态检测技术已被广泛应用于设备的无损检测等领域,本文构建了风机叶片的模型,讨论了声发射信号的无线采集,并对声发射信号进行分析及特征提取,将声发射信号检测技术用于风机叶片裂纹的监测,并基于小波分析有效地识别裂纹的位置以及强度,提高了检测的精度。

1  声发射检测技术
    来自于材料或构件在应力超过屈服极限进入不可逆塑性变形阶段而产生的弹性应力波在构件介质中传播和扩散的现象称为声发射(acoustic emission,AE)。利用声发射现象的特点,用电子学方法接收发射出来的应力波,根据信号特征,进行处理和分析以判断裂变的发生进而推断发射源的缺陷位置的技术称为声发射技术。由于声发射信号来自裂纹本身,因此研究裂纹所产生的声发射信号的特点便可以分析裂纹所处的位置以及其损伤程度。
    任何物体受到外力作用都会发生形变,超过一定限度便产生裂纹以至断裂。声发射产生的机制是由外部作用(如应力、温度、磁场、化学腐蚀等)引起的内部结构变化导致材料中的一部分能量以弹性波的形式释放出来。声发射检测的过程可以概括为:生源产生的弹性波在介质中传播,到达材料表面后引起表面振动,安装在材料表面的振动信号经过传感器接收转换为电信号,后经前置信号放大器放大、再由声发射采集卡接收转换为数字信号送入计算机进行信号存储于处理,经过对数据的分析判断声发射源的位置和特性。
 
2  风机叶片的传感器配置

2.1风机叶片的传感器配置
    根据风机叶片的结构特征和材料性质以及定位的方法,叶片上的传感器的配置方式主要有以下两种:
(1)线性定位
    风机叶片的长度和半径之比非常大,因此,可在风机叶片上放置两个传感器,采用线性定位方式。如图1(a)所示。设两个传感器的坐标分别为S1(x1,y1)、S2(x2,y2),(其中,y1=y2,若为方便定位图显示,可自行确定一个大于0的值)。
(2)平面定位
    若需要将风机叶片的裂纹检测在一个平面上进行,则需要选择时差平面定位。如图1(b)所示。根据两两不同的传感器可确定不同的双曲线,其交点就是裂纹源的位置。为方便计算,通常将其中两个传感器所在直线作为x轴。由于配置3个传感器后,有时在求解双曲线交点会得到两个解,即一个真实的裂纹源和一个伪裂纹源,因此,需要增加一个约束条件来判断哪一个是真实的裂纹源,即再增加一个传感器,用4个传感器进行平面定位。

                                  图1  传感器配置方式
    在放置传感器的时候,要考虑以下几个要素:
(1)传感器位置。在AE检测中,传感器的尺寸基本不影响定位精度,但是,若传感器覆盖了很大的区域,则会严重影响裂纹源的精度。因此,因尽量将传感器布置成规则的形状,在安放时也尽可能准确。
(2)误差分析。各种因素都可能引起误差,为减少这种定位误差,在正式安放传感器之前,应对被检测物体的声波衰减特性进行实际测量,进行模拟信号的定位仿真,以确定适宜的传感器的最大间距。
2.2声发射信号无线采集
    数据采集模块将安装在叶片上的传感器采集到的声发射等信号,送入机舱中的数据采集单元(WTSRtII),每个数据采集单元都是独立的。
    如图2所示,将采集到的声发射信号进行特征参数提取,由光纤路由器将各特征值存入数据库服务器,控制室里的PC监测软件对数据进行深入分析,长期监测,状态评估,故障诊断,并自动存储机组状态报告、有故障时的监测数据等,供用户随时进行查看。
    图3为标准AE信号简化波形参数的定义。其中各参数的特点及计算方法如表1所示。

                             图2  数据采集结构简图

  
                                      图3  声发射信号
 
                                                                                           表1  AE信号参数


3  裂纹位置定位和强度识别

3.1定位计算基本原理及过程
3.1.1时差线性定位
    确定两个传感器的坐标s1(x1=1,y1=1)、s2(x2,y2=1)(y1=y2);已知声波在该风机叶片材料中的速度为V;AE信号到达两个传感器的时间不同,其时间差为△t,△t的值可通过以下算法得出:当AE信号到达第一个传感器时,振幅超过阈值的时刻t1,到达第二个传感器时,振幅超过阈值的时刻心,并由振铃计数分析可得两个传感器接收到声发射信号属于同一AE源,因此,时差△t=t2-t1。然后,通过下列公式便可得出裂纹的位置。

    时差线性定位仿真图如图4(a)所示。S(x,y)即为裂纹源的位置。此方法具有一定的局限性,若裂纹源不在两个传感器的连线之间就不能使用此方法。

                                           图4    两种方式的定位结果
3.1.2  时差平面定位
    一般情况下,风机叶片上的裂纹检测在是在一个平面上进行,因此需要选择时差平面定位啪。已知声波在该风机叶片材料中的速度为V,根据线性定位求时间差的原理得到AE信号到达各传感器之间的时间差。由于声发射信号到达各传感器的时间不同,在声波传播的过程中频率存在衰减的现象,因此,需要引进一个衰减因子a进行补偿。根据两个不同的传感器可确定两条不同的双曲线,在图形中显示,其交点即为AE源位置,为方便计算,通常将其中两个传感器所在直线作为X轴,即S1(0,0),S2(x2,0),S3(x3,y3)。算法如下

    其中,裂纹源坐标为Z(x,y);式(4)由传感器S1和S2确定,式(5)由传感器S1和S3确定;△t=t1-t2表示信号到达Sl和S2的时间差:At=t3-tl表示信号道道S3和S2的时间差。
    用任意三角形传感器进行平面裂纹源定位,求解式(4)和(5),有时得到双曲线的两个焦点,即一个真实的AE源和一个伪AE源。此时,需采用4个传感器进行平面定位,相当于增加了一个约束条件,则只得到一个真实的AE源。算法如下

    其中,D为s1和S3间距:d为s2和s4间距;波速为V;△t1为S1和S3间的时差;△t2为S2和s4间的时差。
    时差平面定位仿真图如图4(b)所示。在平面定位中,传感器阵列可任意选择,但为运算简单,常采用简单阵列形式,如三角形。就原理而言,波源的位置均为两组或三组双曲线的交点所确定。
3.1.3基于小波分析的定位方法与实现
    虽然在时差平面定位中考虑到了声波的衰减并引进了一个衰减因子,但衰减因子不能根据衰减的程度进行实时调整,因此还是存在一定的误差。本文提出利用小波分析技术实现了改进的AE源定位方法,对不同频率范围衰减程度不同的信号波形给予一定的补偿,然后实现AE源定位,能有效地减小定位误差。其实现流程图如图5所示。
    小波分析在分析信号频率成分时采用基小波,其基本思想是用一族函数去表示或者逼近一个信号或函数。假设AE信号f(t)∈L²(R)(L²(R)表示能量有限的信号空间),若能找到Ψ(t)∈L²(R),
有:

其中j,k∈Z,2j是频率,k是采样步长。Ψjk(t)是基小波。可以看出

    可由单个小波函数ψ(t)通过一个二进膨胀(即2J)和一个k/2j的二进移位得到。

                      图5    方法实现流程
由此可知,基小波Ψ(t)的二进膨胀和二进移位足以表示L²(R)中所有函数,则小波级数为

小波系数Cjk由

给出,即定义在L²(R)上的一个积分变换Wf,称为关于基小波ψ的积分小波变化,即

其重构公式为
 
    实际中所有的AE过程均为突发过程。因而在对AE信号进行处理时,必须将连续小波加以离散化。将a,b离散化

    则对应的离散小波函数为

    离散化小波变换系数为

    其重构公式为

    其中C是一个与信号无关的常数。
    离散化的小波对信号作j层分解,则它在第j层所形成的频域部分是把0-fmax均分为

共2J份。如果原始信号S的长度为2,采样频率为f,则分解层数N应小于L,第N层每个序列的带宽为

    在对某一频率段内的信号进行补偿时,由于实际结构中AE波的衰减机制很复杂,衰减曲线很难用理论计算,可根据对风机叶片材料的大量试验数据测得的幅值.距离.频率曲线来进行分析。按照声波的传播距离和所分析的频段计算出衰减的幅值,对衰减信号在不同的频率段内做出有效地补偿。对信号进行补偿衰减后实行对小波的重构,然后再利用时差定位的方法对声发射源进行定位分析。
    将此定位方法应用到风机叶片裂纹定位模拟试验中,其中一个通道的信号经小波分解并结合频谱分析的结果与根据所测得的衰减曲线对信号进行补偿衰减处理后实行小波重构的结果如图6所示。

                                          图6  原始信号与小波包重构波形
3.2裂纹强度识别
    确定出声发射源的大致位置后,还要对裂纹的严重程度进行分析。裂纹的扩展是能量积累到一定程度的结果。正因为能量的不断累积增大导致裂纹扩散,从而产生剧烈的声发射信号。计算能量的方法是计算由故障能量包络线和时间轴围成的面积,即为在有限的时间轴上对能量包络线进行积分。但是,由于能量包络线是一条不规则的连续曲线,不能够对其进行精确的积分,只能利用积分的定义,采用固定的短时间段为单位,将包络线转化成近似的直线,再进行积分和相加。
    将有效时间轴分成n个小区间,它们的长度依次为△x1,△x2,⋯,△x,则

    对WinAE软件中的3个声发射信号的数据文件进行分别进行仿真及编程计算,结果如表2所示。
                                  表2  能量结果比较

3.3仿真结果分析
    对4个通道采用同样的分析。表3为AE源的精确位置,采用衰减补偿与文中传统方法实现的定位结果。通过比较分析可知,利用小波包分析定位对减小AE源的定位误差是有效的,能较大地提高定位精度。
    传统方法在实现定位时,原理简单,便于快速判断裂纹的大体位置,精确度较差。对于3个传感器组成的定位模式,通过解双曲线方程组可能会得到两个AE定位源,一个真实的和一个伪的。为避免此类情况,可以采用增加第4个传感器来识别。而基于小波包分析的AE源定位方法,对不同频率范围衰减程度不同的信号波形给予一定的补偿,有效地减小定位误差。
                                              表3  定位结果比较


4  结束语
    叶片作为风机的系统的重要组成部件,监测其运行状态并进行预知维修非常重要,而声发射信号能够很好的表征叶片的状态特征,充分探讨了声发射信号的特征提取方法,对已有风机叶片裂纹定位及识别方法进行了仿真,改进了基于小波分析的裂纹能量和定位的方法,讨论了叶片传感器配置方案,并搭建了信号无线采集和传输系统试验平台,验证了基于小波分析的多传感器信号综合裂纹能量定位方法与传统的线性定位和平面的定位方法进行比较,提高了定位精度。

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