简介:摘要:疲劳试验是风力发电机叶片设计和生产控制环节的重要组成部分,其目的是验证叶片设计、垫片和粘接结构的合理性,叶片在试验载荷循环作用下达到设计寿命的能力,保证叶片在使用期间的全生命周期抗载荷能力[ 1 - 2 ]。旋转质量块驱动的风电叶片单轴共振疲劳加载试验具有涉及硬件较少、控制简单等优点,是风电叶片疲劳加载试验的主要实现方式。单轴疲劳加载试验中试验弯矩与目标设计弯矩分布情况相差较大,导致叶片承受试验载荷不能完全等效为实际工况下的载荷作用,从而无法准确获得叶片疲劳特性。多数叶片测试厂家仅通过经验或简单计算获得风电叶片疲劳加载试验弯矩匹配的配重方案,由此得到的疲劳测试数据精度不高,在一定程度上造成了疲劳加载试验测试结果失真。本文主要分析风电设备叶片检测旋转装置设计。
简介:摘要:本文主要阐述37Z叶片的工艺设计方案的制定、前期验证和后期批量生产中存在的问题,并对工艺进行改进提升。利用不同颜色的定位模块将冷铁定位,以解决铸件缩孔、表面质量差的问题。通过倾角浇注和增加铁水静置时间等方法,解决了铸件表面线性缺陷的关键技术问题,并取得了良好的经济效益。
简介:摘要:近年来,风能占比快速增长,从1990年全球风能装机总容量仅为2GW,到2019年年底全球风电累计装机容量突破650GW,风能在多个国家的能源结构中所占比例已经十分可观。根据国家统计局,我国2020年并网风电装机容量达28153万千瓦,同比增长34.6%,为保证风力发电的质量和效益,对于风力发电机可靠性、可用性的要求更高。根据报告风力发电机的运维成本占投资成本的75%-90%,占整个生命周期的发电成本的25%-30%。故障的早期检测预警可以防止主要组件的破坏性故障,实施有效维护与维修策略将显著减少运维成本以及风力发电机的停机时间。叶片是风力发电机的重要组成部分之一,在其服役期间容易受到意外冲击,腐蚀和紫外线辐射可能会导致结构退化。叶片的状态检测和故障预警对于保障风电机组安全高效工作具有重要意义。基于此,本篇文章对智能风电机组叶片故障监测系统设计与实现进行研究,以供参考。
简介:摘要:大型风电机组叶片重量、长度的增长给叶片的维护带来了挑战,传统风机叶片检测方法使用高倍望远镜对其表面进行观测费时费力无法满足大面积检测要求,同时难以对风机表面的破损情况做出精确判断,且无法形成图像资料。采用无人机搭载高清摄像头对风机叶片表面进行检测能够更好的克服上述问题,实现风机叶片表面低成本、低强度、快速化式巡检,从而尽早发现叶片表面的损伤并及时处理。但应用无人机对风力发电机进行自主巡视时,由于风力发电机停机后其桨叶位置随机,使用固定巡检路线对其进行自主巡检的方法不可行。若想要更加精准的确定无人机巡检路线,需对风机桨叶叶尖进行精准定位。