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基于聲發(fā)射的風電塔筒缺陷診斷監(jiān)測技術研究

發(fā)布時間:2021-04-25 02:07
  風能是大自然中普遍存在的綠色、清潔新能源,受到世界各國人們的廣泛關注和大力發(fā)展。風電塔筒作為風機的主要組成部件,長期服役于惡劣的自然環(huán)境中,因受周期性復雜載荷的激勵及焊接接頭缺陷的影響,塔筒很容易產生破壞性裂紋,從而導致塔筒結構的失效,嚴重威脅著風機系統(tǒng)的運行安全。塔筒一旦發(fā)生倒塌事故,會給企業(yè)帶來巨大的經濟損失,并且還可能會造成人員傷亡,因此對在役風電塔筒缺陷的實時在線監(jiān)測顯得尤為重要。通過對塔筒破壞性裂紋誘因的定性和定位研究,可及時對其采取有效的防范及補救措施,從而避免了塔筒倒塌事故的發(fā)生,為風電企業(yè)挽回巨大的經濟損失。聲發(fā)射檢測作為一種新型的動態(tài)實時檢測技術,可通過傳感器的有效分布來實現(xiàn)大型結構件的整體檢測,能夠檢測到在役塔筒存在的動態(tài)缺陷,且檢測效率普遍高于常規(guī)的無損檢測方法。聲發(fā)射技術在工程檢測領域的應用具有美好前景,并且將聲發(fā)射檢測技術應用于在役風電塔筒健康狀態(tài)的評估及在線監(jiān)測是可靠的。本文從在役風電塔筒檢測的工程應用和實時監(jiān)測出發(fā),以塔筒本身及制造材料為研究主體,利用聲發(fā)射儀采集了Q345E鋼不同焊縫缺陷的特征AE信號,以及塔筒不同環(huán)焊縫處所產生的裂紋源AE信號,對其進行了處理和分析,探討了引發(fā)破壞性裂紋產生的焊縫缺陷類型,通過缺陷圖譜分析可實現(xiàn)焊縫不同類型缺陷的識別,并采用神經網絡對缺陷的位置進行了準確定位,驗證了聲發(fā)射檢測技術應用于風電現(xiàn)場塔筒監(jiān)測的可行性。主要的研究工作及成果如下:針對塔筒制造過程中,焊接接頭缺陷對風電塔筒運行安全的危害問題,本文通過對預制有內部缺陷的塔筒原材料(Q345E鋼)焊縫試件進行三點彎曲試驗,獲取了不同類型缺陷的Q345E焊縫在彎曲損傷過程中的特征聲發(fā)射信號。除了對不同缺陷焊縫原始聲發(fā)射信號進行小波降噪和重構外,還對重構后不同焊縫缺陷的聲發(fā)射信號進行了特征參量分析、FFT變換的頻譜分析、小波時頻分析、三維HHT變換的幅值分析,提取了不同類型缺陷特征信號在相同頻率段內所占的能量比例系數(shù)。研究結果表明,在相同實驗條件下,不同類型缺陷的AE信號在特征參數(shù)、頻率及相同頻率段內能量所占比例方面存在差異;對缺陷原始特征信號的降噪和重構,在降低了噪聲信號的同時,提高了缺陷信號的信噪比,使特征信號更能反映缺陷的真實特征;對處理后的AE信號進行多種處理方法的比較,發(fā)現(xiàn)三維HHT變換的幅值圖譜具有更好的局部分析能力和高分辨率,能更很好地反映出不同焊縫缺陷聲發(fā)射信號的特征,可以有效識別出焊縫缺陷的類型。針對聲發(fā)射傳感器分布及信號衰減對神經網絡定位輸出結果的影響,此次研究以酒泉水電四局在建的2WM風電機組的下段塔筒為實驗平臺,通過斷鉛模擬裂紋聲發(fā)射源的產生,在該平臺上開展了信號傳播衰減試驗和缺陷聲發(fā)射源定位試驗。采用信號參數(shù)的能量、上升計數(shù)、幅值和RMS值描述了聲發(fā)射信號的衰減性能,研究結果表明:聲發(fā)射信號在塔筒中的有效傳播距離在8米左右,將聲發(fā)射監(jiān)測技術應用于在役塔筒的實時監(jiān)測是可行的;缺陷特征信號經過3條焊縫后,信號的幅值、上升計數(shù)、能量及RMS等特征參數(shù)符合衰變規(guī)律,隨著其經過環(huán)焊縫條數(shù)的增多,聲發(fā)射信號的波形在傳播過程中發(fā)生了轉換,使特征信號部分參數(shù)發(fā)生改變,這種變化會導致裂紋源定位的不準確。
【學位授予單位】:蘭州理工大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2017
【分類號】:TM614
文章目錄
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 風電塔筒的常規(guī)無損檢測技術
        1.2.1 超聲波檢測
        1.2.2 TOFD檢測
        1.2.3 磁粉檢測
        1.2.4 渦流檢測
        1.2.5 滲透檢測
    1.3 聲發(fā)射技術研究現(xiàn)狀
    1.4 研究內容及意義
        1.4.1 研究內容
        1.4.2 研究意義
    1.5 本章小結
第二章 聲發(fā)射檢測技術原理
    2.1 聲發(fā)射技術概述
    2.2 聲發(fā)射技術的特點
    2.3 聲發(fā)射信號的特征參數(shù)
    2.4 聲發(fā)射信號的分析及處理方法
        2.4.1 聲發(fā)射信號的類型
        2.4.2 聲發(fā)射信號的降噪
        2.4.4 聲發(fā)射信號波形分析
    2.5 本章小結
第三章 Q345E鋼缺陷焊縫的靜載損傷聲發(fā)射特性研究
    3.1 焊接加工及常見缺陷
        3.1.1 常見焊接方法
        3.1.2 焊接接頭形式
        3.1.3 常見焊接缺陷
    3.2 焊縫缺陷的預制
    3.3 試驗目的
    3.4 試驗系統(tǒng)及試驗過程
        3.4.1 試驗系統(tǒng)
        3.4.2 試驗過程
    3.5 Q345E鋼試件彎曲損傷過程的聲發(fā)射信號分析
    3.6 缺陷焊縫聲發(fā)射信號的快速傅里葉分析
    3.7 缺陷焊縫聲發(fā)射信號的小波分析
        3.7.1 小波分析理論
        3.7.2 聲發(fā)射信號小波分析結果
    3.8 缺陷焊縫聲發(fā)射信號的希爾伯特黃分析
        3.8.1 希爾伯特黃變換理論
        3.8.2 希爾伯特黃變換分析結果
    3.9 本章小結
第四章 聲發(fā)射信號在風電塔筒中衰減特性的研究
    4.1 聲發(fā)射源及聲發(fā)射波
        4.1.1 聲發(fā)射源及波的產生
        4.1.2 聲發(fā)射波的傳播模式
        4.1.3 聲發(fā)射波的傳播速度
        4.1.4 聲發(fā)射波的折射、反射與模式轉換
        4.1.5 聲發(fā)射波的衰減
    4.2 衰減試驗的目的
    4.3 衰減試驗系統(tǒng)及試驗方案
        4.3.1 衰減試驗系統(tǒng)
        4.3.2 衰減試驗方案
    4.4 衰減試驗過程及分析
        4.4.1 衰減試驗過程
        4.4.2 衰減聲發(fā)射信號分析
    4.5 本章小結
第五章 神經網絡在風電塔筒焊縫缺陷定位中的研究
    5.1 聲發(fā)射源的定位
        5.1.1 區(qū)域定位
        5.1.2 時差定位
    5.2 試驗目的
    5.3 塔筒裂紋源定位試驗系統(tǒng)及試驗過程
        5.3.1 試驗系統(tǒng)
        5.3.2 試驗過程
    5.4 BP神經網絡的風電塔筒缺陷定位
        5.4.1 BP神經網絡理論
        5.4.2 BP神經網絡的設計與測試
    5.5 本章小結
第六章 結論與展望
    6.1 主要結論
    6.2 研究展望
參考文獻
致謝
附錄A 攻讀碩士期間所發(fā)表的論文

【參考文獻】

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本文編號:2025368

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