风机叶片的常见故障类型及诊断技术

风机叶片的常见故障类型及诊断技术

黄发良

430502199310296013

摘要：随着我国科学技术水平的不断提升，越来越多的科技结晶出现在人们的生产、生活中。风机作为先进的设备得到了广泛的应用，并且为行业发展带来了诸多便利。风机是一种重要的新能源动力装置，其关键部件是风机叶片。叶片故障是造成风机性能降低的重要因素。如何快速、准确地诊断出风机叶片的故障，并对其进行维护，是风力发电领域的一个重大课题。文章对风机叶片的故障诊断理论和方法进行了综述，并对其发展趋势进行了展望。

关键词：风机叶片；故障类型；诊断技术

引言

近几年，风力发电得到了迅猛的发展，然而，在风力发电中，叶片故障已成为制约其发展的瓶颈。风机叶片发生故障，不仅会引起风机性能的降低，而且还会引起风机的失效，严重地影响到风力发电场的正常运行。如何对风机叶片进行快速准确的故障诊断与修复，是目前我国风电产业亟待解决的难题。

1.风机叶片的常见故障类型

1.1 砂眼

砂眼是风机叶片在工作中经常发生的一种故障，它的产生是因为在风机工作时，粉尘、颗粒等物质对叶片表面持续的撞击、腐蚀，使叶片表面产生微小的孔洞或坑洞。这些微小的孔洞不但会使叶片表面粗糙度降低，还会使其承载力下降，使其空气动力学特性发生改变，进而影响到其发电效率及使用寿命。尤其是在高温、湿度较大的环境中，更容易出现砂眼故障。另外，砂眼的形成还与叶片材质、强度等因素密切相关，若材质强度不足，则更易发生砂眼。因此，对于风机的安全稳定运行，必须对其进行及时的检测与处理。

1.2 裂纹与开裂

在风机中，由于疲劳载荷、高温及过载等原因，往往会引起叶片断裂。这些都是造成叶片材料强度、韧性降低，并产生微裂缝的主要原因。随着使用时间的延长，这些裂纹会逐步扩展，并最终引起叶片断裂。裂纹的产生会使叶片的强度、刚度等性能下降，并加速了裂纹的扩展。若得不到及时的处理，将会引起风机整体的破坏，对风电场的安全可靠运行构成巨大威胁。所以，对风机叶片的裂纹进行诊断是十分必要的，这样才能对其进行及时的检测与修补，从而保证风机叶片的正常运转。

1.3 油污

油污是风机叶片普遍存在的问题。油污的原因主要有大气污染，机油泄漏等。油污的存在会导致叶片表面光洁度下降，粗糙度增加，对表面流动的扰动加大，从而降低了叶片的 Aerodynamic效率，使得风机输出功率降低，甚至造成噪音、振动等问题。此外，油污也会加速叶片的腐蚀与老化，加快叶片的使用寿命的缩短。所以，在风机运转中，如何及时地检测并清除叶面上的油污，以保证风机的正常运转，就显得尤为重要。

1.4 表面磨损与脱落

风机叶片的表面磨损与脱落是其最易发生的一种故障形式，其原因是叶片表面涂层与防护层的耐磨性不足，或在长期运行中受到风、雨、雪等自然因素的侵蚀与磨损。叶片表面的涂层、防护层因磨损、剥落等原因，将使其暴露于大气环境下，使其发生氧化、腐蚀，进而影响其安全性能，甚至造成叶片断裂。另外，在风机运行过程中，由于叶片表面的磨损、剥落等原因，还会产生噪音、振动等现象，从而严重地威胁到风机的运行安全。因此，在风机叶片上涂覆防护材料的质量及耐用性，将成为保证其长时间、高可靠性运行的重要因素。

1.5 雷击损伤

风力发电机组，尤其是风机叶片，在雷暴天气下，极易遭受雷击。雷击会引起叶片表层及内部产生裂纹、裂纹及烧蚀，对叶片的工作性能及使用寿命造成很大的影响。

2. 风机叶片故障诊断技术

2.1 计算机视觉技术

计算机视觉技术主要是通过计算机来实现对图像、视频等信息的处理与分析。在风机叶片的故障诊断方面，利用计算机视觉技术对其进行分析。通过采集叶片表面的图像，采用计算机视觉算法对其进行处理，可实现对叶片表面的砂眼、裂纹、磨损等缺陷的检测，并可实时监控叶片的形态变化。该方法不但可以提高对叶片的诊断准确率，而且可以降低对叶片的诊断成本。

2.2 声发射技术

声发射检测技术是一种通过检测叶片振动时所发出的声波信号，对叶片进行检测的方法。声发射技术应用于风机叶片的故障诊断主要是将声发射传感器安装在风轮上，通过对风轮所发出的声波信号进行检测、分析、处理，就能准确地判断叶片是否出现了裂纹、损坏等故障。这种方法效率高、速度快、精度高，无需拆装就能对叶片进行故障诊断与定位。

2.3 红外热成像技术

红外热像仪是一种通过红外摄像来监控叶片表面温度变化的技术。红外热像仪的风机叶片故障诊断方法是通过对叶片表面的红外热图像进行采集，并对其进行处理和分析，得到叶片表面的温度场，进而对叶片表面的油污、灼伤等进行判断。它是一种非接触、高精度、高效率的检测方法，能极大地提高对叶片的检测效率。

2.4 振动分析技术

振动分析技术就是对叶片的振动情况进行测试与分析，从而对叶片的工作状况做出判断。通过对叶片的振动信号的分析，可以获得叶片的振动频率和幅值。根据检测到的数据，可以判断出叶片是否出现了裂纹、磨损等问题，并能对其进行及时的检测和处理。

2.5 超声波技术

超声技术是用超声来探测、诊断对象的一项技术。在风机叶片故障诊断中，超声技术主要是根据叶片内部的超声信号来判断叶片是否出现了裂纹和磨损等故障。利用超声信号的频率、幅值等特性，对叶片的振动信号进行检测，从而实现对叶片的振动信号的定位与诊断。超声技术具有非接触测量的优势，适合在高温高压等特殊条件下对叶片进行无损检测，可有效地提高叶片的故障诊断精度和可靠性。

3.现存诊断技术的局限性

3.1 投入及维护成本昂贵

当前，风机叶片的故障诊断技术需要大量的计算机和传感器等硬件设备，这些硬件设备的投资都比较大，有些小公司和创业公司可能很难负担得起。另外，就是技术的维护与更新，都是一笔不小的开销。这就给某些资源受限的企业带来了很大的困难。

3.2 传感器受实际工作环境影响较大

风机叶片所处的环境是一个非常复杂的系统，它的运行受到很多因素的影响，如：温度、湿度、风速等。由于各种因素的作用，传感器的特性也会随之改变，因此，对其进行准确、可靠的故障诊断具有重要的意义。另外，在实际应用中，由于外界因素（如振动、冲击等）的作用，传感器易受到损伤，需进行维修或更换，从而提高了技术的维护费用和难度。

3.3 故障诊断手段单一化

现有的风机叶片故障诊断方法大多只能对某一种故障进行诊断与分析，不能涵盖所有的故障。另外，对于不同的故障，各种方法都有其自身的局限性，不能完全适应各种故障的需要。为此，亟待开展多种故障诊断方法的研究与开发，以增强技术的综合性与实用性。

结语

开发基于故障诊断技术的风机叶片故障诊断与维护方法，可有效降低风电场运行费用，提升风电的发电效率与可靠性。在此基础上，未来将进一步推动风机叶片故障诊断的自动化、高精尖化和智能化，为我国风电产业的可持续发展作出重要贡献。

参考文献

[1]管冬. 风机运行数据预处理及其预警技术研究[D].南京邮电大学,2022.

[2]李鹏飞. 风机叶片故障诊断及状态评估方法研究[D].华北电力大学,2018.