摘要：随着时代的发展，风力发电是一个集计算机技术、空气动力学、结构力学和材料科学等综合性学科的技术。对风力发电设备进行无损检测和健康监控是增加其寿命、降低其发电和维护成本的有效手段。
关键词：风力发电设备；无损检测技术
引言
风力发电是我国可再生能源的重要组成部分，近年来得到了广泛应用。从技术角度分析，风力发电属于一种集材料科学、空气动力学、计算机应用技术和结构力学等多种学科应用技术为一体的新能源开发技术，而风力发电设备则是开展电力发电工作的关键内容，通过定期对风力发电设备进行无损检测，能够有效降低维护设备投入成本，达到延长电气设备使用寿命的目的，对相关技术研究具有重要意义。
1概述
我国的风力发电技术与国外相比仍处于相对落后的位置，总体上还处于跟踪和引进国外的先进技术阶段。在风电场实际运行过程中，国产的很多风机运行一段时间就出现各种故障，甚至报废，而国外同类型机几乎可以运行十几年。由于我国的地形地貌复杂，风力发电场多位于较偏远的场地甚至海上。在这些场所，高的故障率将带来巨大的生产和设备维护成本。发电设备的关键部件的损坏将造成严重的后果。目前，风力涡轮机的价格高昂，但估计寿命为20年，为传统的蒸汽涡轮发电机组寿命的一半，而其故障率却为常规发电机的3倍。风力发电是一个集计算机技术、空气动力学、结构力学和材料科学等综合性学科的技术，针对风力发电系统的无损检测和健康监控是一个复杂的综合性系统工程。在我国，对于风力发电系统的无损检测和健康监控研究刚刚起步，缺少此方面的技术积累。因此，当前我国急需实现从以煤炭向绿色能源转型，大力发展我国风力发电系统无损检测和健康监控水平，创建起具有自主知识产权的尖端技术，对于提高风力发电系统的寿命和稳定性，减少故障损失，降低发电的维护成本等方面均具有非常紧迫和重大的意义。
2风力发电设备无损检测技术分析
2.1检测电力电子设备和发电机
风力发电机主要包含电池和多个电力电子，对这些部分的可靠性进行检测是检测风力设备的重要内容。风能是通过叶轮、主轴及齿轮箱，在发电机作用下转换成为电能，其中风力机叶片，属于一种弹性体，其风载荷作用下生成惯性力、弹性力和空气动力，具有一定随机性与交变性。另外，力的耦合还能与电机发生相应的振型共振，进而产生颤振现象，如果此类振动出现发散现象，就会破坏风力机结构。风力发动机组在运行过程中，受多种因素影响，会导致机舱与电机各个方向产生振动，如果振动频率和幅度超出风机设计要求，会影响风机正常运行。通过有关实践可知，电机在运行中难以检测出电机存在的故障，而电力电子上的电流若通过半导体器件，会造成功率损失，继而产生发热现象，使电力电子失效。随着载流能力与工作电压不断增加，检测和温度系统对电子设备的稳定性与可靠性产生了一定影响。所以，在线检测电机技术和方法，依然需要进一步探讨与研究，可适当采用无损检测。
2.2检测发电机设备
在应用发电机设备时，风能会通过齿轮箱、主轴等相关设备促使发电机能将动能转换成电能，但是由于叶片属于一种弹性材料，在风力作用下，所承受动力和惯性力一般会具有一定随机性，进而使得电机内部产生颤振现象；如果此类颤振属于发散类型，就有可能破坏风力机；如果频率值和幅度超过设计值，还有可能使风机在运行中出现一定危险。目前，检测发电机设备主要有以下几种方式：第一，利用热成像、电磁传感、扫地雷达等技术进行无损检测；第二，通过振动分析与模态分析方式对系统稳定性和寿命进行检测。
2.3检测叶片和分析失效
在湿润、强风、雷击环境下可能会损坏发电机设备叶片，并且叶片在实际工作中会受到弯、拉作用而使自身结构出现损伤或失稳现象。
一般情况下，风力发电设备叶片寿命大约是二十年，但在实际工作中，难以准确地检测出叶片受损情况，所以要开展叶片检测工作，保证风力发电设备能够处于正常运行状态。当前叶片检测技术主要有几下几种，第一，针对热成像和超声波的无损检测技术，可以采用不同方式进行比较，融合技术优势，使之更好地应用于风力电气设备中；第二，分布式光纤传感器，通过应用传感器和智能材料创建健康叶片监控系统；第三，通过主动的和被动检测技术，实现电磁热成像目的。
2.4风电系统运行监控、状态评估
由于风力发电场通常位于较偏远的西部、海岸或者海上，且发电设备监控需要对包括风力叶片等旋转部件在内的大量元器件和系统进行检测、监控和信息处理。可更新能源的特征决定了风力发电系统在与电网接口方面具有复杂性，在线监控和信息收集和集成技术能够为系统的效率和可靠性提供有效和重要的帮助。基于无线技术的通信技术和数据融合技术对此提供了可能的技术支撑，开展相关应用集成技术研究是该领域重要研究内容之一。无线传感网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络与无线通信技术、分布式信息处理技术等多种领域技术，其网络由随机分布的集成微型电源、敏感元件、嵌入式处理器、存贮器、通信部件和软件（包括嵌入式操作系统、嵌入式数据库系统等）构成的一簇同类或异类传感器节点与网关节点。每个传感器节点都可以对周围环境数据进行采集、简单计算并可与其他节点及外界进行通信。由大量智能节点组成的传感器网络具有很强的自组织能力，其多节点特性使众多的不同类型传感器可以通过协同工作进行高质量的测量，并构成一个容错性优良的无线数据采集系统。此技术适合解决文章课题所面临的检测对象数量和种类众多、分布面大，而又不能采用大量连线方式的检测问题。然而，无线传感器网络和信息通信技术工具会受恶劣环境条件等因素的影响。同时，在不同地点的结构传感器包含的信息量具有数据量巨大、数据类型多样、数据分散以及异构的特点。因此，在风力发电结构健康检测中面临的主要挑战包括：在大型复杂的结构中降低风力叶片上的检测系统重量；协调和管理大型稠密传感器网络，提高系统的整体鲁棒性；综合不同无损检测方法的优势点，实现不同类型的传感器的信息的整体集成，进而实现整个风力发电系统的健康状况的可靠评估。
2.5评估齿轮箱寿命
一般情况下，电力发电设备齿轮箱由铝合金材料和不锈钢制作而成，应用时一般会承受较大循环负荷，使设备出现疲劳或磨损现象。如果电力发电设备所在区域出现风力变化现象，或存在腐蚀性海洋活动，也会导致设备因腐蚀出现开裂问题，这些问题都会导致发电系统或传动系统出现失效现象。对齿轮箱进行无损检查时，为了确保不影响其性能，需要找出合理的设备性能和材料状态检测方式，常见的主要检测方式有三种：第一，以电磁方式为基础的二维ACFM检测技术、巴克豪森噪声无损检测技术、漏磁检测技术等，这些检测方式不仅可以对传感器表面进行检测，也能优化检测方法，使检测方案更加合理；第二，创建以振动分析为基础的检测方式，对齿轮箱故障进行检测；第三，创建分析齿轮箱为基础的检测系统，与油温检测系统共同配合工作。
结语
风力发电设备无损检测容易受恶劣环境影响，不同结构传感器包含的信息数据量也存在差异，所以在风力发电检测中应降低叶片检测系统重量，不断提升系统整体鲁棒性，并将不同检测方法进行综合性对比，集成不同种类传感器信息，使整个电力发电系统在健康状态下进行评估。
参考文献
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