一種風電機組塔體傾斜度測量系統技術方案

本發明專利技術公開了一種風電機組塔體傾斜度測量系統，信號采集模塊采用加速度傳感器，采集塔基和機艙的位移信息，將位移信息變為模擬電壓信號發送給濾波模塊，模擬電壓信號經過濾波模塊進行濾波，再經過差分放大器將模擬電壓信號轉換為差分電壓，匹配模數轉換器的電壓要求，增大系統的動態范圍，提供適當的電壓增益，抑制共模噪聲，提高信噪比；模數轉換器采用模數轉換器，將差分電壓轉換成微控制器可以識別的數字信號，微控制器對數字信號進行處理得到傾斜度數據，將傾斜度數據通過通訊模塊傳送給風機主控系統。本發明專利技術的有益效果是本發明專利技術系統對風電機組塔體傾斜度進行測量方法實時性較好、精度較高，成本低。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術屬于風電
，涉及一種風電機組塔體傾斜度測量系統。
技術介紹
目前陸上風電機組的塔體高度大多在50m-120m之間，塔體本身承受自身的重力、風的推力、葉輪的扭力等復雜多變的負荷。同時受氣象及地質因素的影響，塔體作為一個彈性剛體會產生一定幅度的搖擺。在長期運行過程中，塔基會因塔體搖擺等因素的作用而產生沉降等現象，進而使塔體發生偏斜。在相同風速下，隨著塔體傾斜角度的不斷變化，風電機組風輪的受力將發生變化，從而影響風力發電機的輸出功率。目前存在一些關于塔體傾斜度測量的方法，如利用平面鏡進行物理方法測量、采用圖像技術及傳感器技術進行測量，但這些方法都存在諸多問題。目前存在的對風電機組塔體傾斜度進行測量的方法實時性較差、精度較低或者成本較高。本專利技術采用兩軸加速度傳感器對風電機組塔基和機艙兩個部位的傾斜度進行測量，并在傳感器的兩個通道上加裝濾波電路，對采集得到的信號進行硬件濾波處理。隨后進一步對采集得到的數據進行分析處理，得到風電機組塔體實時的傾斜角度值、各個方位傾斜角度的最大值，同時還可以初步判定風電機組塔體發生傾斜的大致部位。
技術實現思路
本專利技術的目的在于提供一種風電機組塔體傾斜度測量系統，解決了目前存在的對風電機組塔體傾斜度進行測量的方法實時性較差、精度較低或者成本較高的問題。本專利技術所采用的技術方案是包括信號采集模塊，信號采集模塊采用加速度傳感器，采集塔基和機艙的位移信息，將位移信息變為模擬電壓信號發送給濾波模塊，模擬電壓信號經過濾波模塊進行濾波，濾波模塊為貝塞爾低通濾波器，它為模擬電壓信號提供硬件濾波，抗混疊，同時消除偏置電壓；再經過差分放大器將模擬電壓信號轉換為差分電壓，匹配模數轉換器的電壓要求，增大系統的動態范圍，提供適當的電壓增益，抑制共模噪聲，提高信噪比；模數轉換器采用模數轉換器，將差分電壓轉換成微控制器可以識別的數字信號，微控制器對數字信號進行處理得到傾斜度數據，將傾斜度數據通過通訊模塊傳送給風機主控系統。進一步，所述信號采集模塊采用的加速度傳感器型號為ADXL203；所述模數轉換器采用Σ-Δ模數轉換器；所述微控制器型號為STM32F103RBT6。進一步，所述傾斜度數據包括傾角和最大傾斜角度，其計算方法為：對采集所得數據的預處理加速度傳感器每個通道每采集得到N個(初始樣本數據量)模擬電壓信號計算一次傾角值，計算一次傾角值所用的樣本數據量n：n＝2N/v式中，v≥3m/s；計算該樣本數據的加權平均值：x‾=x1f1+x2f2+...+xmfm]]>fi=ain(i=1,...,m)]]>ai代表樣本中數據xi的數量，x1、x2…xm代表采集得到的m個不同的數據，f1、f2…fm代表其對應的權重，m≤n；傾角計算：將加權平均值帶入公式得到其對應的模擬電壓值：角度計算：angle＝asin(V/1000-2.5)*180/3.14159；最大傾斜角度計算：在一定風速下，計算得到多個樣本數據的加權平均值，取其中加權平均值最大的一組樣本數據，計算該風速下風機塔體傾斜的最大角度值，設該樣本數據的加權平均值為對其中大于加權平均值的數據xl計算其對應的加權平均值，算式如下：X‾=Σflxl(xl>X‾max)]]>fl=alM]]>式中，fl為數據xl對應的權重，M為大于加權平均值的數據個數，al為數據xl的個數，將代入公式得一定風速下最大傾角值為：Vmax=X‾*3.3*1000/4096]]>anglemax＝asin(Vmax/1000-2.5)*180/3.14159。本專利技術的有益效果是本專利技術系統對風電機組塔體傾斜度進行測量方法實時性較好、精度較高，成本低。附圖說明圖1是本專利技術風電機組塔體傾斜度測量系統電路模塊結構示意圖；圖2是加速度傳感器ADXL203電路圖；圖3是低通濾波器電路原理。具體實施方式下面結合具體實施方式對本專利技術進行詳細說明。本專利技術風電機組塔體傾斜度測量系統如圖1所示，包括信號采集模塊1，信號采集模塊1采用加速度傳感器，采集塔基和機艙的位移信息，將位移信息變為模擬電壓信號發送給濾波模塊2，模擬電壓信號經過濾波模塊2進行濾波，濾波模塊2為貝塞爾低通濾波器，它為模擬電壓信號提供硬件濾波，抗混疊，同時消除偏置電壓；再經過差分放大器3將模擬電壓信號轉換為差分電壓，匹配模數轉換器4的電壓要求，增大系統的動態范圍，提供適當的電壓增益，抑制共模噪聲，提高信噪比；模數轉換器4采用Σ-Δ模數轉換器，是基于Σ-Δ轉換原理的模數轉換器，將差分電壓轉換成MCU微控制器5可以識別的數字信號，MCU微控制器5對數字信號進行處理得到傾斜度數據。MCU型號采用STM32F103RBT6。將傾斜度數據通過485通訊模塊6傳送給風機主控系統。如圖2所示，信號采集模塊1采用的加速度傳感器型號為ADXL203，ADXL203是ADI公司推出的一種高精度、低功耗及單一的iMEMS型IC芯片雙軸加速計，其具有信號可調的電壓輸出，既可測量靜態的也可測量動態的加速度。輸出量為一個與加速度成比例的模擬電壓信號，比例系數達到1000mV/g，可承受3500g極限加速度。在小于60Hz的帶寬下具有解決小于1mg的解決方案。CH1、CH2為加速度傳感器X、Y軸通道。其供電電壓可在3V到6V之間選擇，不同的供電電壓，靈敏度會發生相應改變，影響測量精度，一般在5V典型電壓供電時其各方面性能指標較好，所以本專利技術采用5V直流電壓供電。電源下的電阻和電容主要用于進行電源濾波，削弱電源的噪聲信號。濾波模塊2中的低通濾波器電路如圖3所示，加速度傳感器的X、Y通道得到的信號經過該低通濾波器，濾除包括電源噪聲在內的高頻信號，使得到的信號噪聲更小，最終計算結果更加精確。其中的運算放大器選用OPA2727，電路為直流5V供電的雙極點節50Hz有源低通濾波器。傾角最大值計算方法：對采集所得數據的預處理一般情況下，當風速v<3m/s時風機擺動頻率較低，此時設加速度傳感器每個通道每采集得到N個(初始樣本數據量)模擬電壓信號計算一次傾角值。當風速v≥3m/s，考慮到風機塔體的擺動頻率會隨風速的增大而增大，因此為了使得計算得到的傾角值能準確地反映塔體的實時傾斜角度，隨風速的增大，逐步減小計算一次傾角值所用的樣本數據量，設該樣本數據量為n，則其計算算式如下：n＝2N/v式中，v≥3m/s。本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種風電機組塔體傾斜度測量系統，其特征在于：包括信號采集模塊(1)，信號采集模塊(1)采用加速度傳感器，采集塔基和機艙的位移信息，將位移信息變為模擬電壓信號發送給濾波模塊(2)，模擬電壓信號經過濾波模塊(2)進行濾波，濾波模塊(2)為貝塞爾低通濾波器，它為模擬電壓信號提供硬件濾波，抗混疊，同時消除偏置電壓；再經過差分放大器(3)將模擬電壓信號轉換為差分電壓，匹配模數轉換器(4)的電壓要求，增大系統的動態范圍，提供適當的電壓增益，抑制共模噪聲，提高信噪比；模數轉換器(4)采用模數轉換器，將差分電壓轉換成微控制器(5)可以識別的數字信號，微控制器(5)對數字信號進行處理得到傾斜度數據，將傾斜度數據通過通訊模塊(6)傳送給風機主控系統。

【技術特征摘要】
1.一種風電機組塔體傾斜度測量系統，其特征在于：包括信號采集模塊(1)，信號采集
模塊(1)采用加速度傳感器，采集塔基和機艙的位移信息，將位移信息變為模擬電壓信號發
送給濾波模塊(2)，模擬電壓信號經過濾波模塊(2)進行濾波，濾波模塊(2)為貝塞爾低通濾
波器，它為模擬電壓信號提供硬件濾波，抗混疊，同時消除偏置電壓；再經過差分放大器(3)
將模擬電壓信號轉換為差分電壓，匹配模數轉換器(4)的電壓要求，增大系統的動態范圍，
提供適當的電壓增益，抑制共模噪聲，提高信噪比；模數轉換器(4)采用模數轉換器，將差分
電壓轉換成微控制器(5)可以識別的數字信號，微控制器(5)對數字信號進行處理得到傾斜
度數據，將傾斜度數據通過通訊模塊(6)傳送給風機主控系統。
2.一種風電機組塔體傾斜度測量系統，其特征在于：所述信號采集模塊(1)采用的加速
度傳感器型號為ADXL203；所述模數轉換器(4)采用Σ-Δ模數轉換器；所述微控制器(5)型
號為STM32F103RBT6。
3.一種風電機組塔體傾斜度測量系統，其特征在于：所述傾斜度數據包括傾角和最大
傾斜角度，其計算方法為：
對采集所得數據的預處理
加速度傳感器每個通道每采集得到N個(初始樣本數據量)模擬電壓信號計算一次傾角
值，計算一次傾角...

【專利技術屬性】
技術研發人員：趙洪山，徐樊浩，李浪，鄧嵩，
申請(專利權)人：華北電力大學保定，
類型：發明
國別省市：河北;13