中国现代教育装备
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 实验室建设  
海上风机结构健康监测实践教学平台建设
来源:《中国现代教育装备》杂志 时间:2024-7-22 15:30:49
  [导读]为加深学生对结构健康监测理论、实验测试方法等的理解,提高实践技能,以海上风机结构及大直径管桩为背景建立了实践教学平台,实现了对风机正常运转、叶片损伤、螺栓松动、基础泥面变化等多种工况的模拟。基于UDP通信协议编写了开源硬件平台的数据采集测试系统,综合使用随机子空间及随机减量法得到风机结构模态信息。学生可基于此平台掌握结构健康监测、模态分析、损伤识别、振动测试的相关知识和实践技能。

  随着化石能源的不断消耗,全球能源短缺的问题日益突显,建设以风能为代表的清洁能源体系是实现我国“双碳”战略的必由之路。目前,我国陆上风电能源已得到大力开发。截至2023年,我国陆上风电累计装机4.37亿 kW[1],而海上风电累计装机仅为3 770万 kW。我国海岸线漫长,海上风能资源丰富,海上风电将是我国未来能源建设的重点方向。

  然而,海上风机极易遭受各类环境损坏,例如,共振导致的风机叶片疲劳破坏[2]、风机叶片根部螺栓松动[3]、波浪及流冰冲击引发的塔筒破坏[4-5]、船只撞击引发的基础部分破坏[6]。为保障海上风电体系正常运转,及时识别和处理风机结构损伤,目前已有学者开展了海上风机结构健康监测系统的大量研究[7-9]。

  近年来,结构检测与健康监测技术已逐步引入土木工程相关专业人才培养体系。为便于学生系统掌握结构健康监测相关知识和培养工程实践技能,并增强对“双碳”战略的理解,本文以某海上风机为背景建立实践教学平台。借助该平台,学生可监测风机模型在多种工况下运行的结构响应,利用随机减量法等算法对监测数据进行处理与分析,进而对风机模型的健康状态进行评估。

  1 实践教学平台

  2 实验教学案例

  3 结语

  本文以海上风机结构及配置的大直径管桩为背景建立了结构健康监测实践教学平台,实现了对风机正常运转、叶片损伤、螺栓松动、泥面变化等多种工况的模拟。联合采用随机子空间方法及随机减量法,实现了环境激励下风机结构模态信息的识别。通过实践教学平台,学生可加深对结构健康监测相关理论知识的理解,系统掌握传感器布设、信号采集处理、结构模态识别、数据库管理等实践技能,逐步形成解决复杂工程问题的能力。在此过程中,学生也对国家“双碳”战略部署产生更强的共鸣。

  参考文献

  [1] 中国电力网[N/OL].(2022-02-08)[2022-04-25].http://www.cnenergynews.cn/fengdian/2022/02/08/detail_20220208117077.html.

  [2] HU W, THONS S, ROHRMANN RG, et al. Vibration-based structural health monitoring of a wind turbine system Part II: Environmental/ operational effects on dynamic properties[J]. Engineering Structures, 2015, 89 (15): 273-290.

  [3] 薛占璞.5MW风力机叶片根部动力响应分析[J].可再生能源, 2019,37(11):1710-1713.

  [4] 双妙,宋波.风荷载的非高斯性对风机结构疲劳损伤的影响[J].哈尔滨工业大学学报,2017,49(12):152-158.

  [5] 黎亚舟,王衔,陈涛,等.风、浪荷载作用下海上风机单桩结构灌浆连接段疲劳性能评价[J].海洋工程,2021,39(4):104-113,162.

  [6] 于亚彬,陈伟.风机叶片外物损伤的模拟与分析[J].风机技术, 2005(4):8-10.

  [7] 陶佳丽,王敏,周游游,等.风电叶片结构健康监测系统[J].电气自动化,2016,38(4):62-64.

  [8] HWANG S, AN Y-K, SOHN H. Continuous Line Laser Thermography for Damage Imaging of Rotating Wind Turbine Blades[J]. Procedia Engineering, 2017(188): 225-232.

  [9] MIELOSZYK M, OSTACHOWICZ W. An application of Structural Health Monitoring system based on FBG sensors to offshore wind turbine support structure model[J]. Marine Structures, 2017, 51(1): 65-86.

  [10] 黄文杰.基于UDP的可靠高效数据传输协议的研究[D].北京:北京邮电大学,2019.

  [11] 徐晓刚,徐冠雷,王孝通,等.经验模式分解(EMD)及其应用[J].电子学报,2009,37(3):581-585.

  [12] 申旭彤.基于Linux的电力风机健康监测系统的设计与实现[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2017.

张鹏1 何征结1 崔春义1 任亮2 姚茹青3

1. 大连海事大学交通运输工程学院 2. 大连理工大学建设工程学部 3. 大连海事大学国际联合学院


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