《Wind Energy》：A Novel Distributed Sensor Network to Assess Wind Turbine Blade Acoustics for Structural Health Monitoring
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为了减少对风力机叶片定期检查和大规模维修的需求，提出了一种新型分布式声学传感系统，用于监测风力机叶片的结构健康。该整体式无源监测系统利用叶片内部稀疏布置的多模态传感器阵列以及一个位于塔架外部的叶片外部传感器，共同监测运行中风力机自然产生的声学环境。本文概述了系
为了减少对风力机叶片定期检查和大规模维修的需求，提出了一种新型分布式声学传感系统，用于监测风力机叶片的结构健康。该整体式无源监测系统利用叶片内部稀疏布置的多模态传感器阵列以及一个位于塔架外部的叶片外部传感器，共同监测运行中风力机自然产生的声学环境。本文概述了系统级设计方法、受控实验室基准测试、现场部署流程，以及揭示运行中风机叶片基线与异常声辐射的测试结果。研究团队在两个不同的并网型大型风力机上开展了综合测试活动，每台测试时间均超过6个月。首次在National Renewable Energy Laboratory进行的现场测试结果帮助建立了声学基线，该基线显示明显的机械声学音调主要集中在2 kHz以下，其声压级相比频谱底噪突出3 dB至13 dB。第二次在不同地点开展的测试结果表明，多模态传感方法首次实现了将声辐射在其源处与叶片位置相关联，并将各种运行和环境相关的声学事件划分到特定叶片及叶片腔室。
# 基于分布式无源声学传感的风力机叶片结构健康监测系统研究解读
## 研究背景与问题
风能是全球最重要的可再生能源之一。据国际能源署数据，2022年全球风电发电量已超过2100 TWh，2030年目标为7400 TWh。然而，风机建造、运行和维护成本居高不下，尤其海上风电项目面临财务可行性挑战。运维成本几乎占项目总成本的三分之一，而现行行业标准通常要求许多部件每1至3年检查一次，且缺乏对内部部件检查频率的统一规定。损伤可能在长时间内未被发现，导致退化扩展至部件无法修复而需更换。风机叶片更换成本高昂，海上风机平均维修成本达3万美元，更换叶片平均约20万美元，配套基础设施每周可高达35万美元。现有结构健康监测（SHM）方法，如基于振动、应变或声发射的传感系统，往往需要大量传感器，成本高且难以经济可行地覆盖整个叶片。基于视觉、无人机或激光的光学方法则受制于数据量、计算开销、设备成本和天气敏感性，无法实现在位连续监测。因此，亟需一种稀疏传感器阵列、能够全局感知叶片状态、低成本且无源的连续监测方案。
## 研究目的与系统设计
研究人员提出一种新型叶片声学监测系统（BAMS），基于Inalpolat和Niezrecki早期提出的无源声学监测概念，利用风机正常运行中自然产生的声学激励，通过叶片内部多个传感器节点和单个塔架外部传感器协同工作，实现叶片结构健康与系统级监测。系统包含叶片内部传感器节点、单个叶片外部传感器节点、轮毂内电源转换盒、蜂窝热点和控制器。每个传感器节点集成三轴加速度计、惯性测量单元（IMU）、温度传感器和声学传感器，可测量声压、加速度、姿态和局部温度。稀疏阵列的布置依据叶片剪切腹板数量，每个腔室至少一个传感器。系统采用Wi-Fi局域网与4G LTE蜂窝连接，实现远程监控和数据上传。
## 关键技术方法
研究人员采用了以下主要技术方法：（1）基于无源声学的分布式传感架构，利用风机运行时自然产生的声学信号，无需主动激励源；（2）多模态传感融合，每个节点同步采集声学、三轴加速度、IMU姿态和温度数据，实现对叶片声辐射与旋转位置（方位角）的关联；（3）受控实验室基准测试，包括依据IEC标准的声学指向性/声压级测试、振动测试、温度测试，以及依据SAE ARP5412B的间接雷击测试；（4）在两台并网型大型风机上进行长期现场部署：Turbine A为GE 1.5 MW风机，位于National Renewable Energy Laboratory（NREL），叶片长77米转子直径，每个叶片有两个剪切腹板，共10个传感器，部署时间2022年4月至10月；Turbine B为德克萨斯州一台4.5 MW风机，叶片约70米长，每个叶片两个剪切腹板，采用7传感器系统（每叶片前缘腔和后缘腔各一个传感器，外加一个塔架外部传感器）。现场数据以44.1 kHz采样率每10分钟记录30秒，同时采集温度、加速度和IMU数据。
## 主要研究结果
### 5.1 健康叶片的基线声辐射
通过Turbine A Blade 3的前缘腔（LEC）和后缘腔（TEC）传感器，在转子转速16.5至18.5 rpm下采集300个频谱，建立健康基线。结果显示，机械噪声主导的低频段（<2 kHz）存在明显音调，声压级约60至110 dB（参考20×10?? Pa rms），比气动噪声底噪突出3至13 dB。其中0.03、0.16和0.62 kHz峰值对应齿轮箱啮合频率（GMFs）。不同腔室对谐波幅值感知差异显著（可达10 dB），表明需要在每个腔室建立独立基线。高于5 kHz频段无机械音调，是理想的损伤监测频段。
### 5.2 叶片旋转位置对声学事件的影响
利用传感器节点IMU数据计算叶片方位角，研究人员将声学事件映射至对应的叶片旋转位置。在Turbine B中识别出多种异常声学事件：**气动声学频率扩展与压缩（FSC）**——表现为每圈旋转出现两次的能量谱带宽周期性变化，集中在5至10 kHz，发生在叶片通过塔架（方位角0°）和正上方（180°）之后，与液压系统故障和转速波动相关。**内部松散碎片撞击**——表现为随机宽带脉冲，主要在低转速下出现，因离心力减弱使碎片可自由移动。**液压系统啸叫音**——在Blade 2中尤为突出，比Blade 1响约20 dB，表明Blade 2变桨液压系统可能存在问题。**周期性声学冲击**——被定位到Blade 3，因为冲击在Blade 3传感器中先于其他叶片几分之一秒出现，且当Blade 3处于190°方位角时叶轮声压在707 Hz–1.41 kHz频带增加约5 dB，对应其他叶片在310°和70°方位角出现同步声压增加。此外，**降雨对环境声学的影响**也被识别，表现为宽带声调制，与叶片相对雨滴运动方向有关。
### 5.3 偏航系统对叶片声学的影响
利用塔架外部传感器和SCADA数据，研究人员识别了偏航系统启动的声学特征：制动释放时产生延伸至10 kHz以上的宽带脉冲，随后偏航电机产生2 kHz以下的纯音。外部传感器接收的声压级受偏航角度影响显著：当转子平面与传感器朝向一致时，平均声压级比偏离方向时高约3 dB。技术人员被指导将外部传感器朝向主风向安装，以减少该效应。偏航位置监测还可作为SCADA系统的备用校验。
## 讨论与结论
研究人员指出，多模态分布式传感方式能够将各种声学事件分离并归因于特定叶片和腔室，这是传统单一传感器无法实现的。通过与方位角关联，异常事件得以准确定位，例如周期性冲击被定位到Blade 3，液压啸叫被归因于Blade 2的变桨系统。外部传感器结合叶内惯性测量，可识别叶片表面或叶尖损伤，如Turbine B中Blade 3的塔架通过声幅比其他叶片高10 dB，提示可能存在外部损伤。偏航角、转速等运行参数对声学感知的干扰必须考虑，以避免误判。基于这些基线知识和事件分类，未来可开发条件监测与损伤检测算法，并扩展至齿轮箱、变桨驱动、偏航驱动、发电机和冷却风扇等外围系统的监测。
## 研究结论
本研究开发了一种新型分布式声学传感系统，被动监听运行中风力机的自然声学环境，并首次将叶片声辐射与叶片方位角相关联。系统利用叶内部和塔架外部传感器组合，测量每只叶片的内部及外部声辐射。通过Turbine A和Turbine B的长期现场测试，建立了健康基线（机械音调主要低于2 kHz，谐波幅值在不同腔室差异显著），识别了多种异常声学事件（松散碎片、液压啸叫、周期性冲击），证明了多模态传感方法对声学事件判别和定位的必要性。同时，偏航系统启动与运行的声学特征被识别，齿轮箱啮合频率可在叶片腔室内监测。外部测量表明，叶片通过频率和幅值调制受转子速度和方位角影响，且偏航位置是准确感知叶片通过的关键因素。这一系统为实现风力机叶片及外围系统的连续、低成本、分布式结构健康监测提供了基础。
