风电机组模态测试和数据分析方法探讨

文／蔡继峰 王丹丹 黄宇同 孙少华

风电机组模态测试和数据分析方法探讨

文／蔡继峰 王丹丹 黄宇同 孙少华

近年来，随着资源消耗、环境污染等问题日渐突出，风能作为一种可再生的清洁能源越来越受到重视。目前，我国风电装机总量位居世界第一，新增装机容量稳中有降，风电事业已进入稳步发展时期。由于风力发电技术的发展，风电机组单机容量已经步入多兆瓦级并国产化后广泛投入到风电场中使用。叶片作为兆瓦级风电机组中核心部件其长度已达几十米且结构复杂，传动链以及塔筒等关键部件尺寸也随之增加，通过试验测试风电机组相关部件的固有频率难度随之增加，且在此基础上能够消除测试中干扰因素以及提高模态识别精度显得更为重要。目前，模态测试主要部位为叶片、传动链和塔架，通常的测量是在相应的位置粘贴应变片，然后进行时序信号的采集，最后通过信号分析，来获取相应位置的模态频率。但是目前直接进行时序信号的频谱分析时，常会出现多个峰值将真正的模态频率淹没其中，或者没有峰值造成无法辨识真正的模态频率，如图1所示。本文在通过大量实践后，结合数据分析经验，给出了一套能较为有效的辨识真正模态频率测试和数据分析方法。

频谱分析方法简介

本文采用的是MATLAB软件平台下的MCPSDE方法（Modified Covariance Power Spectral Density Estimation），相比简单的FFT变换，该方法会额外进行修正滤波，以减少频域分析结果曲线的毛刺，对比结果见图2，使用该方法时需要输入用以进行FFT变换的样本点数和滤波的阶数。

图1 叶片正常运行挥舞信号FFT变换谱线图

基于机组状态的模态测试方案选择

单纯使用MCPSDE方法，依然会出现真正的模态频率被其它信号所淹没，无法区分的情况。这就需要对测试时的机组状态进行选择，让待分析的模态在该机组状态下能量成分相对较高。例如：叶片挥舞方向在正常运行下，模态能量成分相比其它成分并不明显，而在空转时则相对较高，如图3所示。因此，当需要进行叶片挥舞频率的测试时，应选择机组在空转时的进行测试和分析。

图2 MCPSDE方法与FFT方法结果比对

经过对大量的机组模态分析经验归纳，各个部位的模态频率测量推荐机组状态见表1。

表1的结果虽然是从实测经验归纳而来，但结合理论分析也能找到相关原因：

a：传动链模态适宜在停机过程中测试，因为停机过程对传动链有较大的冲击，引起传动链较大的振动，使模态能量成分较高。

图3 正常运行和空转下叶片挥舞方向的频谱结果比对

表1 风电机组各部位模态分析推荐机组状态表

a 叶片挥舞模态频谱图（空转）

b 叶片摆振模态频谱图（正常运行）

c 传动链模态频谱图（急停）

d 塔架前后模态频谱图（急停）

图4 推荐机组状态下的各部位频谱图（a-e）

b：塔架模态不适宜在正常运行中测试，因为在正常运行时风轮的3P分量会传递给塔架，影响塔架模态分析，而在停机过程和空转下则无该影响。

c：叶片模态测试，在空转时桨距角在90度附近，加上没有机组运行带来的影响，叶片挥舞方向的振动可以在空

对传动链有较大的冲击，引起传动链较大的振动，使模态能量成分较高。

b：塔架模态不适宜在正常运行中测试，因为在正常运行时风轮的3P分量会传递给塔架，影响塔架模态分析，而在停机过程和空转下则无该影响。c：叶片模态测试，在空转时桨距角在90度附近，加

上没有机组运行带来的影响，叶片挥舞方向的振动可以在空转时很好的被凸显，而对于叶片摆振方向的振动，则在桨距角0度附近的时候才能较好的体现，所以选择正常运行状态进行叶片摆振模态的测试。

某机组实测数据分析处理结果

按上述推荐方法，对某机组的模态测试数据进行分析可以看出，被测机组的各个部位的模态频率，通过该方法可以很好在频谱图中得以表现。

结论

本文通过合理的理论分析结合实践经验，给出风电机组不同部位的模态测试时优选的机组状态，结合优化的数据分析处理方法，给出一套风电机组模态测试和数据分析方案。并且以某机组为例，使用该方法进行模态测试和数据分析，其结果表明该方法下待测频率的能量峰值突出，能进行很好模态频率的辨识。

（作者单位：北京鉴衡认证中心有限公司）