静调引风机变转速运行叶片开裂机理研究及解决方案

针对汽轮机驱动的静叶调节轴流引风机叶轮叶片开裂故障问题,对引风机叶轮本体进行了有限元静力学和模态数值计算及现场测试,结合理论计算结果和现场实测结果,对叶片产生裂纹的机理进行分析。有限元静力学计算结果表明,叶片开裂位置的叶片应力为312MPa,安全系数达2.24,满足设计裕量要求。分析结果表明,叶片在风机变速运行过程中存在共振现象是其断裂的主因。叶片发生共振时,受力强度激增,从而对引风机叶片寿命产生负面影响,发生疲劳断裂。最后,建议通过采用风机分档运行的办法来处理叶片开裂问题。

基于RBM和SVM的风电机组叶片开裂故障预测

针对风电机组SCADA监测数据的非线性、高冗余等特点,提出一种基于受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)和支持向量机(Support VectorMachine,SVM)的风电机组叶片开裂故障预测方法。利用RBM优异的特征学习能力,将其作为特征提取器来获得风电机组SCADA数据中表达能力更强的数据特征。将RBM的输出作为SVM的输入,构建RBM+SVM组合预测模型。利用训练集、验证集进行预测模型构建和参数微调。为验证提出模型的有效性,将其预测结果与RBM+Logistic回归、SVM和Logistic回归的预测结果进行对比。实验表明,RBM+SVM的预测准确率为93.08%,与三组对比模型相比具有明显的优势。研究结果可为实际风电机组叶片开裂故障预测提供重要参考。

一种基于lightGBM框架改进的GBDT风力发电机叶片开裂预测方法

风力发电机叶片开裂直接影响风力发电机运行,采用梯度提升决策树算法与基于lightGBM框架改进的梯度提升决策树算法对风力发电机叶片开裂进行预测。对比分析了预测准确度与可行性。基于lightGBM改进的梯度提升决策树算法分析的风力发电机运行数据得出的预测结果优于梯度提升决策树算法,且对于风力发电机叶片开裂预测准确度较高,并具有实用价值。同时该算法能够大幅降低样本中的无效数据,减少计算量。其独立特征合并能够使得划分点特征数量降低,提高风力发电机叶片开裂预测的准确性。最后,风力发电机叶片开裂预测实验结果表明,基于lightGBM改进的梯度提升决策树算法取得了更好的预测结果,计算量更小且能够准确预测风力发电机叶片开裂故障。

汽驱引风机叶片开裂原因分析

针对某汽驱引风机叶片开裂问题,对引风机及烟风系统进行了热态试验、振动测试、气动测试、叶片固有频率测试、数值模拟分析等工作,详细分析了可能产生叶片裂纹的原因。数据分析结果表明,叶片断裂的主因是风机变转速运行过程中存在共振现象。如果风机频繁超过共振转速,长时间运行很容易发生疲劳开裂。最后,建议通过烟道优化和避开共振转速的办法来解决叶片开裂问题。

风场叶片故障诊断分析与维护探讨

风机叶片在服役的过程中,面临恶劣的外界气象条件和复杂的交变载荷,叶片存在的裂纹、开裂等损伤会在运转的过程中逐渐扩展、累积,最终造成叶片断裂破坏。对早期损伤的及时维修,能够降低维修成本,避免重大事故出现。概述了风机叶片常见的损伤模式,分析了各种损伤形成的机理和原因,制定了损伤维修方案路线。通过讨论叶片损伤、前缘雨蚀、叶片雷击、叶根螺栓断裂等常见的故障模式,结合历史数据和经验初步进行了原因分析,并由层合板的机械性能对比试验、叶尖大电流试验以及风场螺栓轴力测试对比试验结果,结合现场施工条件制定修理方案。风机叶片故障分析对于叶片制造过程提升产品质量和完善叶片设计具有重要的借鉴意义,同时对于日常维护和损伤识别、工程维修均具有参考意义,而随着叶片结构健康监测技术的应用,将更有利于叶片损伤故障更快更准确的识别,保证风机安全运行。