基于柔度系数影响线的风力机塔架法兰螺栓松动识别方法研究

赵思钛; 吕伟荣; 戚菁菁; 卢倍嵘; 胡益民; 钟传旗

doi:10.6052/j.issn.1000-4750.2022.02.0180

基于柔度系数影响线的风力机塔架法兰螺栓松动识别方法研究

1.
湖南科技大学土木工程学院，湖南，湘潭 411201
2.
哈电风能有限公司，湖南，湘潭 411102
3.
上海中交水运设计研究有限公司，上海 200082

基金项目: 国家自然科学基金面上项目(51578235)；湖南省自然科学基金项目面上项目(2021JJ30261)；湖南省教育厅重点项目(20A184)

详细信息

作者简介:
赵思钛(1995−)，男，湖南双峰人，硕士生，主要从事风力机塔筒基础健康监控及组合结构研究(E-mail: zhaositai@mail.hnust.edu.cn)

吕伟荣(1974−)，男，江西余干人，教授，博士，主要从事组合结构、高层结构及配筋砌体结构研究(E-mail: lwrxm@126.com)

卢倍嵘(1975−)，男，湖南桃江人，讲师，博士，主要从事钢结构及组合结构研究(E-mail: 270412853@qq.com)

胡益民(1988−)，男，湖南桃江人，工程师，硕士，主要从事钢筋混凝土结构设计工作研究(E-mail: 530021720@qq.com)

钟传旗(1988−)，男，湖南邵阳人，助理工程师，硕士，主要从事钢筋混凝土结构、钢结构等结构设计工作研究(E-mail: 544042427@qq.com)

通讯作者:
戚菁菁(1982−)，女，湖南湘潭人，讲师，博士，主要从事组合结构研究(E-mail: 34924015@qq.com)

中图分类号: TH131.3
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出版历程
- 收稿日期: 2022-02-24
- 修回日期: 2022-06-13
- 网络出版日期: 2022-07-28
- 刊出日期: 2023-12-24

RESEARCH ON IDENTIFICATION TECHNOLOGY OF WIND TURBINE TOWER FLANGE BOLT LOOSENESS UPON INFLUENCE LINE OF FLEXIBILITY COEFFICIENT

1.
Department of Civil Engineering, Hu’nan University of Science and Technology, Xiangtan, Hu’nan 411201, China
2.
Harbin Electric Corporation Wind Power Co., Ltd., Xiangtan, Hu’nan 411102, China
3.
Shanghai Zhongjiao Water Transportation Design Research Co., Ltd., Shanghai 200082, China

摘要

摘要:
基于平截面假定等基本假定，建立基于局部螺栓松动的法兰螺栓群受力模型；引入影响线概念，提出了基于柔度系数影响线的风力机塔架法兰主风向局部螺栓松动检测方法；通过绘制机头方位角-柔度系数曲线，实现了主风向局部螺栓松动位置识别和程度评估。建立风力机塔架连接法兰螺栓群有限元分析模型，验证了检测方法的有效性。通过在风力机塔架连接法兰拼接处呈正交方位布置应变计，并接入到风力机SCADA系统，与风向角、轮毂转速等上部机组参数同步采集，编制在线分析程序，提出基于影响线的风力机塔架法兰螺栓松动识别在线监控和评估方法，供实际工程选用。
- 平截面假定 /
- 影响线 /
- 风力机 /
- 法兰 /
- 螺栓松动 /
- 柔度系数
Abstract:
Based on the assumptions such as plane section assumption, the mechanical model of flange bolt group is established upon local bolt loosening. By introducing the concept of influence line, a method is proposed for detecting local bolt loosening in the main wind direction of wind turbine tower flange based on the influence line of flexibility coefficient. The location identification and degree evaluation of local bolt loosening in main wind direction can be realized by drawing the curve of nose azimuth-flexibility coefficient. The finite element analysis model of wind turbine tower flange bolt group is established to verify the validity of the detection method. The strain gauges are arranged in the orthogonal directions at the joint of the connecting flange of the tower cylinder of the wind turbine and connected to the SCADA system of the wind turbine, which is collected synchronously with the upper unit parameters such as wind direction, angle and hub speed. The on-line analysis program is developed, and the on-line monitoring and evaluation method of wind turbine tower flange bolt looseness identification based on influence line is put forward, which can be used in practical projects.
- plane section assumption /
- influence line /
- wind turbine /
- flange /
- bolt looseness /
- flexibility coefficient

HTML全文

目前风力机塔架法兰常采用高强螺栓作为主要的紧固连接形式，连接可靠性对整个风电机塔架安全和运行寿命有极为重要的影响。但是由于风力机受到来自随机风速和方向的交变风荷载作用^[1-3]，对于塔架各段法兰的连接螺栓产生不可恢复的累积损伤而松动，使得螺栓松动成为整个风电机组结构不可忽视的重要问题^[4-5]，且随着风电机组向着更大更高的低风速和更大功率风力机发展，松动问题则更为突出。

目前对风力机塔架法兰螺栓松动的健康监测方法主要有超声导波检测^[6-10]、动力特性识别^[11-15]、螺栓转角传感器^[16]和人工巡检等。除人工巡检的方法外，上述检测技术均能对单个螺栓松动程度进行精准识别^[7]，但是风力机塔架连接螺栓数量众多，大批量安装不仅要求采集通道多，且费用高。人工核检方式虽然也能够精确地检查出每颗螺栓是否松动，但无法预警，且面临数量庞大的螺栓需要耗费大量的人力物力。因此，有必要寻求一种针对简单有效的局部螺栓群松动程度在线检测与识别技术，以提高风力机运维效率。

与吊车梁、公路铁路交通桥梁的长期动荷载不同，风力机因发电需要，设有SCADA (Supervisory control and data acquisition)监督控制和数据采集系统，可实时采集风向、偏方误差、轮毂转速等参数。为此，本文基于SCADA系统提供的机组参数，结合塔架法兰连接处脱开应变的实测参数，建立基于局部螺栓松动的法兰螺栓群受力模型；引入影响线概念，提出了基于柔度系数影响线的风力机塔架法兰主风向局部螺栓松动检测方法，可实现对风力机塔架法兰连接安全的评估和预警。

1 局部螺栓松动的法兰螺栓群受力模型

1.1 建立风力机塔架法兰连接处应变影响线

位移及应变等结构变形影响线是移动荷载下某一固定测点的变形变化规律^[17-18]，SCADA系统可为风力机提供风向角α和偏航误差角β的实时在线采集，为此风力机塔架所受风荷载方位θ可按下式计算：

$\theta = \alpha - \beta$

(1)

风力机塔架法兰连接处的脱开应变可通过现场正交布置4个应变传感器，如图1所示，将监控数据接入SCADA系统，可建立基于机头方位角变化的风力机塔架法兰连接处应变影响线。

图 1 风力机法兰连接处监控应变布置图

Figure 1. Monitoring strain layout of wind turbine flange connection

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1.2 局部螺栓松动的风力机法兰螺栓群受力模型

1.2.1 基本假定

实际工程中，风力机塔架连接法兰具有自身刚度大、高强摩擦型螺栓数量多、连接刚度大的特点。根据材料力学基本原理，针对个别螺栓松动后的风力机法兰螺栓群受力，特提出以下假定：

1) 平截面假定，即个别螺栓松动后，剩余螺栓在受到外拉力时，法兰间接触面仍保持为平面，且不发生局部翘曲。

2) 塔架法兰连接处所受荷载可简化为风荷载作用方位θ的集中弯矩。

3) 风力机螺栓松动位置与其主风向弯矩作用方位基本一致。研究表明：风力机正常运行过程中，受地形、区域环境大气候等因素影响，不同方位的受载时呈现显著变化，一般情况下在其主风向(1个或多个主风向)受载及疲劳次数较其他方位显著增加，如图2所示，其对应位置螺栓易率先产生松动，故有以上假定。

图 2 某风电场测风塔的90 m高度风能比玫瑰图

Figure 2. Rose diagram of wind energy ratio at 90 m height of wind tower in a wind farm

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基于上述假定，若部分螺栓因松动而退出工作，剩余螺栓将承担全部的外荷载作用，其弯矩作用的中和轴将相应变化，如图3所示，剩余螺栓群截面形心点坐标计算如下：

$\overline{x}=\frac{{\displaystyle \sum _{{i}=1}^{n}{A}_{{i}}{x}_{{i}}}}{{\displaystyle \sum _{i=1}^{n}{A}_{i}}}\;\;,\;\;\overline{y}=\frac{{\displaystyle \sum _{{i}=1}^{n}{A}_{{i}}{y}_{{i}}}}{{\displaystyle \sum _{{i}=1}^{n}{A}_{i}}}$

(2)

式中：A_i为各螺栓截面积；n为剩余螺栓数量；x_i为第i颗螺栓水平坐标值；y_i为第i颗螺栓竖向坐标值。因所有螺栓面积A_i相等，故式(2)可化简为：

$\overline{x}=\frac{{\displaystyle \sum _{{i}=1}^{n}{x}_{{i}}}}{n}\;\;,\;\;\overline{y}=\frac{{\displaystyle \sum _{{i}=1}^{n}{y}_{{i}}}}{n}$

(3)

图 3 局部螺栓松动引起中性轴变化示意图

Figure 3. Schematic diagram of neutral axis change caused by local bolt loosening

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1.2.2 计算监测点位置螺栓松动应变计算

当监测点位于为0°和90°时，测点位置对应螺栓的计算轴拉力为：

$\left\{ \begin{aligned} & {N}_{\text{0}^{\circ}}\text=\frac{{M}_{{x}}(R\text+\overline{x})}{{\displaystyle \sum _{{i}=1}^{n}{\left({x}_{{i}}+\overline{x}\right)}^{2}}}+\frac{{M}_{{y}}\overline{y}}{{\displaystyle \sum _{{i}=1}^{n}{({y}_{{i}}+\overline{y})}^{2}}}\\& {N}_{\text{90}^{\circ}}\text=\frac{{M}_{{x}}\overline{x}}{{\displaystyle \sum _{{i}=1}^{n}{\left({x}_{{i}}+\overline{x}\right)}^{2}}}+\frac{{M}_{{y}}(\overline{y}+R)}{{\displaystyle \sum _{{i}=1}^{n}{({y}_{{i}}+\overline{y})}^{2}}} \end{aligned}\right.$

(4)

式中：N_0°和N_90°分别为0°和90°时监测点处螺栓计算轴拉力；M_x和M_y分别为外弯矩M在x、y方向的分量，M_x=cosθ，M_y=sinθ；θ为M与x轴正向夹角；R为风力机塔架连接法兰螺栓中心圆直径。

由平截面假定可知，法兰接触面因外力呈脱开趋势，测点位置螺栓因计算轴力变化，其螺栓松动应变可按下式计算：

${\varepsilon }_{\text{0}^{\circ}}\text=\frac{C-{N}_{\text{0}^{\circ}}}{EA}\text=\frac{P-{N}_{\text{0}^{\circ}}}{EA}\begin{array}{cc}\;\;\text{,}& \end{array}{\varepsilon }_{90^{\circ}}\text=\frac{P-{N}_{90^{\circ}}}{EA}$

(5)

式中：P为高强螺栓预拉力设计值；C为法兰接触面的初始预压力，其值等于P；E为螺栓弹性模量；A为螺栓面积。

需说明的是，监测点螺栓松动应变计算值可反映出为其他位置螺栓因松动引起，其值大小能反映出螺栓松动程度。其次，尽管监测点螺栓松动应变与监测点位置法兰实际脱开应变存在差异，但两者间线性关系明显，故可将监测点法兰脱开应变等同于监测点螺栓松动应变。

1.2.3 变化弯矩作用位置和大小，建立应变影响线

如图3所示，考虑风力机弯矩作用方向和方向随角度变化，势必导致监测点位置螺栓内力N_i和法兰连接脱开应变发生变化，根据式(4)和式(5)可计算得到监测点0°和90°法兰脱开应变值为：

$\left\{ \begin{aligned} & {\varepsilon }_{\text{0}^{\circ}}\text=\dfrac{P-{N}_{\text{0}^{\circ}}}{EA}=\dfrac{P-\left(\dfrac{{M}_{{x}}(R\text+\overline{x})}{{\displaystyle \sum _{{i}=1}^{n}{\left({x}_{{i}}+\overline{x}\right)}^{2}}}+\dfrac{{M}_{{y}}\overline{y}}{{\displaystyle \sum _{{i}=1}^{n}{({y}_{{i}}+\overline{y})}^{2}}}\right)}{EA}\\& {\varepsilon }_{\text{90}^{\circ}}=\dfrac{P-{N}_{\text{90}^{\circ}}}{EA}=\dfrac{P-\left(\dfrac{{M}_{{x}}\overline{x}}{{\displaystyle \sum _{{i}=1}^{n}{\left({x}_{{i}}+\overline{x}\right)}^{2}}}+\dfrac{{M}_{{y}}(\overline{y}+R)}{{\displaystyle \sum _{{i}=1}^{n}{({y}_{{i}}+\overline{y})}^{2}}}\right)}{EA} \end{aligned}\right.$

(6)

相比底段塔架法兰，中上部法兰所受剪力作用较大，但引起的是法兰间水平错动，较难通过测量法兰脱开应变的方式反映出来；其次是相比底段塔架，尽管中上部法兰所受弯矩值会有所降低，但螺栓的数量和直径亦有所偏小，依然可通过绘制柔度系数曲线识别其因弯矩作用引起的法兰松动。总体而言，底段塔架因弯矩作用明显更易产生法兰松动。

为此，本文以某主机厂家2 MW风力机底段塔架外法兰连接为例，直径4.3 m，螺栓为M48，共128个，正常运行荷载为29 888 kN·m，计算中法兰螺栓受力均为弹性。

如图4所示，计算中近似按2M考虑45°主风向较大的弯矩作用，考虑局部螺栓松动位置在该方位附近，由式(6)可计算得0°与90°监测点的脱开应变影响线如图4所示，图中外弯矩在主风向33.75°~56.25°区域内与其他方位相比增加50%，螺栓松动区域亦为45°附近。

图 4 0°和90°监测点计算应变影响线

Figure 4. Influence lines of calculated strain at 0° and 90° monitoring points

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如图4可知，0°和90°测点应变影响线均能反映出松动处的变形突变，不同处在于峰值点向对应测点位置倾斜。因此，基于应变影响线的监测方法能有效确定主风向螺栓可能的松动方位，但对松动程度无法做出准确判断，毕竟异常增大的变形源于主风向较大的荷载。为此，需要结合上部机组荷载相关参数一起分析，即引入柔度系数δ，如下式所示：

$\delta {\text{ = }}\frac{\varepsilon }{M}$

(7)

根据计算可知，法兰连接处螺栓群M-ε曲线斜率(即螺栓群连接刚度)将随着松动螺栓数量的增多将呈显著下降趋势，其对应的δ亦将明显增大，如图5所示。

为此，与应变影响线不同，柔度系数δ影响线与外弯矩大小无关，而仅与法兰螺栓松动程度有关，即无松动时，即使外弯矩增大，曲线仍然是平滑的；而只有在出现了松动情况下，在松动位置附近才会有明显突变，如图6所示，且突变大小即反映松动程度，可实现对风力机塔架螺栓松动程度的准确评估。

图 5 不同松动程度法兰连接处螺栓群M-ε曲线

Figure 5. M-ε curve of bolt group at flange connection with different looseness degree

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图 6 局部螺栓松动时的测点计算系数曲线

Figure 6. Calculation coefficient curve of measuring point when local bolt looseness

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1.2.4 等效荷载替代M

风力机塔架的空气动力荷载分为风轮叶片气动力荷载和塔架结构气动力荷载，通过在塔架法兰位置粘贴一定数量的应变方式可较准确地推算出风力机塔架实时荷载^[19]，但大量的动态采集并不适用于长期监控，且造价高。

考虑到风力机机械传动路径中，轮毂是其中重要部件，CURRIE和QUAIL^[20]在其监控项目中提出轮毂转速及其变化是基础竖向位移的重要诱因。鉴于此，本文前期研究中将轮毂转速n视为风力机“等效荷载”，通过江西某风场的2台试验风力机(有基础环松动问题12#的和无问题风力机15#)6个月的基础环(风力机最底段塔架)竖向变形监控数据结果表明，在启停机、偏航、高中低速运行段这6个常见工况下，如图7和图8所述，轮毂转速与基础环位移的Pearson和Spearman相关系数均在0.8左右及以上，为极相关，如表1所示，这表明以轮毂转速视为等效荷载是可行的。

图 7 风力机基础环竖向位移在线监测方案

Figure 7. On-line monitoring scheme of vertical displacement of wind turbine foundation embedded ring

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8 各工况下风力机基础环竖向位移与轮毂转速同步信号

8. Embedded ring of the wind turbine vertical displacement synchronized with the rotational speed of the hub under various working conditions

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表 1 各工况下基础环水准度与轮毂转速的相关系数

Table 1. Correlation coefficient between embedded ring levelness and hub speed under various working conditions

序号	分析工况	Spearman相关系数		Pearson相关系数
序号	分析工况	12#	15#	12#	15#
1	启机	0.97	0.92	0.86	0.97
2	停机	0.96	0.94	0.83	0.83
3	偏航	0.91	0.91	0.86	0.87
4	8 r/min~10 r/min	0.83	0.85	0.90	0.90
5	12 r/min~14 r/min	0.80	0.79	0.83	0.82
6	14 r/min~16 r/min	0.80	0.78	0.78	0.77
注：r/min为风力机轮毂每分钟转速，监测机型的额定转速为14 r/min。

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为此，本文建议实际工程中以SCADA系统同步采集的轮毂转速n代替风力机的塔架弯矩M，式(7)可转换为：

$\delta {\text{ = }}\frac{\varepsilon }{n}$

(8)

为此，实际工程中可通过机头方位角-柔度系数曲线，实现风力机塔架连接法兰螺栓松动程度的在线监测和评估。

2 有限元模型验证

2.1 基本参数

本文采用ABAQUS程序对前述2 MW风力机底段塔架为例进行有限元模拟，该风力机塔架为Q345钢，弹性模量为2.1×10⁵ MPa。采用壳单元S4R单元模拟塔架壁，六面体C3D8R单元模拟法兰盘，塔架壁与法兰盘绑接，上、下法兰采用“罚”接触，摩擦系数为0.4。塔架壁及法兰各组件均采用理想弹塑性模型，泊松比均取0.3，屈服应力取345 MPa。螺栓预紧力以压力方式率先施加至法兰盘上、下螺孔中心位置处，如图9所示。然后以单点一侧压力一侧拉力的方式对塔架施加倾覆弯矩M，按正常运行荷载取29 888 kN·m；塔架壁顶层加载端设刚性体，以确保对下部结构整体形成有效弯矩力，塔架底部固结。整体模型如图9所示。

图 9 整体模型示意图

Figure 9. Schematic diagram of overall model

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2.2 有限元模型结果分析

1) 有限元模型验证

当仅施加螺栓预紧力时，在连接法兰的接触面上形成均匀分布压力，如图10所示，表明螺栓群预压力施加就位。当外弯矩施加后，在连接法兰的接触面上形成一侧压力大一侧压力小的不均匀分布，如图11所示。以上表明，本文建立的风力机塔架连接法兰有限元分析模型，能够反映法兰螺栓群的实际受力性能。

图 10 仅施加螺栓预紧力时法兰接触面上接触压力云图

Figure 10. Contact pressure cloud diagram on flange contact surface when only bolt pre-tightening force is applied

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图 11 弯矩作用下法兰接触面上接触压力云图

Figure 11. Contact pressure cloud diagram on flange contact surface under bending moment action

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2) 局部螺栓松动分析结果

当存在局部螺栓松动时，在局部螺栓松动位置上的计算接触距离由负值转为脱开正值，呈显著变化，如图12所示；当叠加外弯矩作用后，其值不仅进一步加大，而且峰值点由法兰外边缘向内缘转移，变化明显，如图13所示。

图 12 松9颗螺栓时预紧力法兰相对接触距离

Figure 12. Relative contact distance of pre-tightening flange when loosening 9 bolts

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图 13 松9螺栓时弯矩作用下法兰相对接触距离

Figure 13. Relative contact distance of flange under bending moment when loosening 9 bolts

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与理论计算结果相同，有限元计算得到的测点应变和柔度系数的影响线峰值均明显向测点方向倾斜，如图14~图17所示。与理论计算结果相比，有限元计算得到的法兰脱开应变和柔度系数均明显小于理论计算结果，这主要是因为式(6)计算的是测点位置螺栓的松动应变，与有限元计算的法兰脱开应变是有区别的，但总体趋势是一致的。这表明，本文提出的基于柔度系数影响线的风力机塔架连接法兰松动检测方法是可行的，能实现主风向螺栓松动位置和程度的准确判别，可适用于实际工程。

图 14 0°监测点法兰脱开应变理论值与有限元结果对比

Figure 14. Comparison between the theoretical value and the finite element results of flange detach strain at 0° monitoring point

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图 15 0°测点柔度系数理论值与有限元结果对比

Figure 15. Comparison between theoretical value and finite element results of flexibility coefficient at 0° measurement point

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图 16 90°监测点法兰脱开应变理论值与有限元结果对比

Figure 16. Comparison between the theoretical value and the finite element results of flange detach strain at 90° monitoring point

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图 17 90°测点柔度系数理论值与有限元结果对比

Figure 17. Comparison between theoretical value and finite element results of flexiblity coefficient at 0° measurement point

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2.3 风力机塔架法兰螺栓松动识别流程

根据理论模型及有限元算例可知，风力机塔架法兰螺栓松动快速识别技术，可有效定位螺栓松动区域及松动量，实现风力机塔架连接法兰螺栓松动程度的在线监测和评估。实际工程中数据采集过程如图18所示，风力机塔架法兰螺栓在线监测和评估流程可按图19执行。

图 18 风力机数据采集示意图

Figure 18. Schematic diagram of wind turbine data collection

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图 19 风力机塔架法兰螺栓松动程度与定位分析流程图

Figure 19. Flow chart of wind turbine tower flange bolt looseness and positioning analysis

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3 结论

本文主要基于影响线概念，建立一种风力机法兰连接螺栓松动识别技术方法，通过对风力机法兰连接处上、下应变差的实时监测，建立风力机法兰连接螺栓松动在线监控和预警方案。主要结论概括如下3个部分：

(1) 基于平截面假定等基本原理，建立基于局部螺栓松动的法兰螺栓群受力模型；引入影响线概念，提出了基于柔度系数影响线的风力机塔架连接法兰松动检测方法；通过绘制机头方位角-柔度系数曲线，可实现主风向局部螺栓松动位置识别和程度评估。

(2) 建立风力机塔架连接法兰螺栓群有限元分析模型，模拟了主风向局部螺栓松动力学行为。计算结果表明，机头方位角-柔度系数有限元计算值与理论结果基本吻合，在螺栓松动位置及程度上均能有效反映实际受力情况，验证了本文提出的螺栓松动在线监控方法的有效性，可适用于实际工程。

(3) 将轮毂转速近似视为风力机塔架的等效荷载，提出了基于影响线的风力机塔架法兰螺栓松动识别在线监控和评估方法，即在风力机塔架连接法兰拼接处呈正交方位布置应变计，同时接入风力机SCADA系统，与风力机风向角、轮毂转速等上部机组参数同步采集，编制在线分析程序，实时绘制机头方位角-柔度系数曲线，实现风力机塔架连接法兰螺栓松动程度的在线监测和评估。

图 1 风力机法兰连接处监控应变布置图

Figure 1. Monitoring strain layout of wind turbine flange connection

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图 2 某风电场测风塔的90 m高度风能比玫瑰图

Figure 2. Rose diagram of wind energy ratio at 90 m height of wind tower in a wind farm

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图 3 局部螺栓松动引起中性轴变化示意图

Figure 3. Schematic diagram of neutral axis change caused by local bolt loosening

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图 4 0°和90°监测点计算应变影响线

Figure 4. Influence lines of calculated strain at 0° and 90° monitoring points

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图 5 不同松动程度法兰连接处螺栓群M-ε曲线

Figure 5. M-ε curve of bolt group at flange connection with different looseness degree

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图 6 局部螺栓松动时的测点计算系数曲线

Figure 6. Calculation coefficient curve of measuring point when local bolt looseness

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图 7 风力机基础环竖向位移在线监测方案

Figure 7. On-line monitoring scheme of vertical displacement of wind turbine foundation embedded ring

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8 各工况下风力机基础环竖向位移与轮毂转速同步信号

8. Embedded ring of the wind turbine vertical displacement synchronized with the rotational speed of the hub under various working conditions

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图 9 整体模型示意图

Figure 9. Schematic diagram of overall model

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图 10 仅施加螺栓预紧力时法兰接触面上接触压力云图

Figure 10. Contact pressure cloud diagram on flange contact surface when only bolt pre-tightening force is applied

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图 11 弯矩作用下法兰接触面上接触压力云图

Figure 11. Contact pressure cloud diagram on flange contact surface under bending moment action

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图 12 松9颗螺栓时预紧力法兰相对接触距离

Figure 12. Relative contact distance of pre-tightening flange when loosening 9 bolts

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图 13 松9螺栓时弯矩作用下法兰相对接触距离

Figure 13. Relative contact distance of flange under bending moment when loosening 9 bolts

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图 14 0°监测点法兰脱开应变理论值与有限元结果对比

Figure 14. Comparison between the theoretical value and the finite element results of flange detach strain at 0° monitoring point

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图 15 0°测点柔度系数理论值与有限元结果对比

Figure 15. Comparison between theoretical value and finite element results of flexibility coefficient at 0° measurement point

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图 16 90°监测点法兰脱开应变理论值与有限元结果对比

Figure 16. Comparison between the theoretical value and the finite element results of flange detach strain at 90° monitoring point

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图 17 90°测点柔度系数理论值与有限元结果对比

Figure 17. Comparison between theoretical value and finite element results of flexiblity coefficient at 0° measurement point

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图 18 风力机数据采集示意图

Figure 18. Schematic diagram of wind turbine data collection

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图 19 风力机塔架法兰螺栓松动程度与定位分析流程图

Figure 19. Flow chart of wind turbine tower flange bolt looseness and positioning analysis

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表 1 各工况下基础环水准度与轮毂转速的相关系数

Table 1 Correlation coefficient between embedded ring levelness and hub speed under various working conditions

序号	分析工况	Spearman相关系数		Pearson相关系数
序号	分析工况	12#	15#	12#	15#
1	启机	0.97	0.92	0.86	0.97
2	停机	0.96	0.94	0.83	0.83
3	偏航	0.91	0.91	0.86	0.87
4	8 r/min~10 r/min	0.83	0.85	0.90	0.90
5	12 r/min~14 r/min	0.80	0.79	0.83	0.82
6	14 r/min~16 r/min	0.80	0.78	0.78	0.77
注：r/min为风力机轮毂每分钟转速，监测机型的额定转速为14 r/min。

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参考文献(20)

[1]	芮晓明, 柳亦兵, 马志勇. 风力发电机组设计 [M]. 北京: 机械工业出版社, 2010. RUI Xiaoming, LIU Yibin, MA Zhiyong. Design of wind turbine [M]. Beijing: Machinery Industry Press, 2010. (in Chinese).
[2]	梅竹, 胡皓, 戴靠山, 等. 长周期地震动-脉动风耦合作用下风电塔架动力响应分析与混合试验初步验证[J]. 工程力学, 2021, 38(增刊 1): 58 − 65. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2020.06.S011 MEI Zhu, HU Hao, DAI Kaoshan, et al. Dynamic response analysis and preliminary verification of hybrid test of wind power tower under the coupling of long period ground motion and fluctuating wind [J]. Engineering Mechanics, 2021, 38(Suppl 1): 58 − 65. (in Chinese) doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2020.06.S011
[3]	刘纲, 雷振博, 杨微, 等. 风机塔架PS-TMD被动控制装置机理分析及参数调谐优化研究[J]. 工程力学, 2021, 38(12): 137 − 146. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2020.11.0851 LIU Gang, LEI Zhenbo, YANG Wei, et al. Mechanism analysis and parameter tuning optimization for wind turbine towers with PS-TMD passive control devices [J]. Engineering Mechanics, 2021, 38(12): 137 − 146. (in Chinese) doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2020.11.0851
[4]	AJAEI B B , SOYOZ S. Effects of preload deficiency on fatigue demands of wind turbine tower bolts [J]. Journal of Constructional Steel Research, 2020, 166: 105933-1 − 105933-10. doi: 10.1016/j.jcsr.2020.105933
[5]	FU B, ZHAO J, LI B, et al. Fatigue reliability analysis of wind turbine tower under random wind load [J]. Structural Safety, 2020, 87: 101982-1 − 101982-10.
[6]	NAZARKO P, ZIEMIANSKI L. Force identification in bolts of flange connections for structural health monitoring and failure prevention [J]. Procedia Structural Integrity, 2017, 5: 460 − 467.
[7]	张俊, 顾临怡, 钱筱林, 等. 钢结构工程中高强度螺栓轴向应力的超声测量技术[J]. 机械工程学报, 2006, 42(2): 216 − 220. doi: 10.3321/j.issn:0577-6686.2006.02.042 ZHANG Jun, GU Linyi, QIAN Xiaolin, et al. Ultrasonic measurement technology of axial stress of high-strength bolts in steel structure engineering [J]. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2006, 42(2): 216 − 220. (in Chinese) doi: 10.3321/j.issn:0577-6686.2006.02.042
[8]	杜飞, 徐超. 螺栓连接松动的导波监测技术综述[J]. 宇航总体技术, 2018, 2(4): 13 − 23. DU Fei, XU Chao. Overview of guided wave monitoring technology for loose bolted connections [J]. Aerospace General Technology, 2018, 2(4): 13 − 23. (in Chinese)
[9]	CHEN R, CHEN S, YANG L, et al. Looseness diagnosis method for connecting bolt of fan foundation based on sensitive mixed-domain features of excitation-response and manifold learning [J]. Neurocomputing, 2017, 219: 376 − 388.
[10]	NAZARKO P, ZIEMIAŃSKI L. Application of elastic waves and neural networks for the prediction of forces in bolts of flange connections subjected to static tension tests [J]. Materials, 2020, 13: 3607-1 − 3607-15. doi: 10.3390/ma13163607
[11]	何先龙, 佘天莉, 徐兵, 等. 基于塔架振动特性识别风机塔螺栓松动的研究[J]. 振动与冲击, 2016, 35(14): 112 − 118. HE Xianlong, SHE Tianli, XU Bin, et al. Research on identifying the loosening of wind turbine tower bolts based on tower vibration characteristics [J]. Journal of Vibration and Shock, 2016, 35(14): 112 − 118. (in Chinese)
[12]	陈凯. 风电塔法兰螺栓松动对结构振动影响数值分析[D]. 哈尔滨: 中国地震局工程力学研究所, 2019. CHEN Kai. Numerical analysis of the influence of wind power tower flange bolt loosening on structural vibration [D]. Harbin: Institute of Engineering Mechanics, China Earthquake Administration, 2019. (in Chinese)
[13]	董广明, 陈进, 雷宣扬, 等. 基于小波包-神经网络方法的支撑座连接螺栓松动损伤诊断的实验研究[J]. 机械科学与技术, 2006(1): 102 − 106. DONG Guangming, CHEN Jin, LEI Xuanyang, et al. Experimental research on the diagnosis of loosening and damage of connecting bolts of support base based on wavelet packet-neural network method [J]. Mechanical Science and Technology, 2006(1): 102 − 106. (in Chinese)
[14]	BRØNS M, PLAUGMANN A, FIDLIN A, et al. Coupling effects with vibration-based estimation of individual bolt tension in multi-bolt structures [J]. Journal of Sound and Vibration. 2022, 528: 116873.
[15]	JI X, TIAN Z, SONG H, et al. Structural performance degradation identification of offshore wind turbines based on variational mode decomposition with a grey wolf optimizer algorithm [J]. Ocean Engineering. 2022, 256: 111449.
[16]	袁凌, 褚景春, 潘磊, 等. 一种高强螺栓松动监测装置及其角度传感器、发电机组[P]. 中国: CN201821012771.2, 2019-01-25. YUAN Ling, CHU Jinchun, PAN Lei, et al. A high-strength bolt loosening monitoring device, its angle sensor, and generator set [P]. China: CN201821012771.2, 2019-01-25. (in Chinese)
[17]	ZHENG X, YANG D, YI T, et al. Development of bridge influence line identification methods based on direct measurement data: A comprehensive review and comparison [J]. Engineering Structures, 2019, 198: 109539-1 − 109539-8.
[18]	陈志为, 杨维彪, 程棋锋, 等. 基于正则化与B样条曲线的桥梁影响线识别方法[J]. 中国公路学报, 2019, 32(3): 101 − 108. CHEN Zhiwei, YANG Weibiao, CHENG Qifeng, et al. Identification method of bridge influence line based on regularization and B-spline curve [J]. Journal of China Highway, 2019, 32(3): 101 − 108. (in Chinese)
[19]	白雪, 何敏娟, 马人乐, 等. 风力发电塔预埋塔架基础健康监测 [J]. 太阳能学报, 2017, 38(7): 1979 − 1986. BAI Xue, HE Minjuan, MA Renle, et al. Structural health monitoring of an onshore wind turbine foundation with inserted ring [J]. Acta Energiae Solaris Sinica, 2017, 38(7): 1979 − 1986. (in Chinese)
[20]	CURRIE M, QUAIL F. Development of a robust structural health monitoring system for wind turbine foundations [C]// ASME Turbo Expo 2012: Turbine Technical Conference & Exposition. Copenhagen, Denmark. ASME, 2012: 859 − 867.

施引文献(2)

期刊类型引用(2)

1.	彭波，蔡学长，明仕林，李严，曹毅，曹剑绵，田大庆. 动态外载荷工况下风力机法兰螺栓相对刚度研究. 风机技术. 2024(03): 91-96 . 百度学术
2.	江文强，朱永凯，冯立言，刘景立，牛卓博，安利强. 双螺母防松螺栓拧紧过程的理论与仿真研究. 工程力学. 2024(12): 215-223 . 本站查看

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图(20) / 表(1)

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1 局部螺栓松动的法兰螺栓群受力模型
1.1 建立风力机塔架法兰连接处应变影响线
1.2 局部螺栓松动的风力机法兰螺栓群受力模型
1.2.1 基本假定
1.2.2 计算监测点位置螺栓松动应变计算
1.2.3 变化弯矩作用位置和大小，建立应变影响线
1.2.4 等效荷载替代M
2 有限元模型验证
2.1 基本参数
2.2 有限元模型结果分析
2.3 风力机塔架法兰螺栓松动识别流程
3 结论

1 局部螺栓松动的法兰螺栓群受力模型
1.1 建立风力机塔架法兰连接处应变影响线
1.2 局部螺栓松动的风力机法兰螺栓群受力模型
1.2.1 基本假定
1.2.2 计算监测点位置螺栓松动应变计算
1.2.3 变化弯矩作用位置和大小，建立应变影响线
1.2.4 等效荷载替代M
2 有限元模型验证
2.1 基本参数
2.2 有限元模型结果分析
2.3 风力机塔架法兰螺栓松动识别流程
3 结论

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施引文献(2)

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基于柔度系数影响线的风力机塔架法兰螺栓松动识别方法研究

通讯作者: 戚菁菁(1982−)，女，湖南湘潭人，讲师，博士，主要从事组合结构研究(E-mail: 34924015@qq.com)

计量

出版历程

RESEARCH ON IDENTIFICATION TECHNOLOGY OF WIND TURBINE TOWER FLANGE BOLT LOOSENESS UPON INFLUENCE LINE OF FLEXIBILITY COEFFICIENT

1 局部螺栓松动的法兰螺栓群受力模型

1.1 建立风力机塔架法兰连接处应变影响线

1.2 局部螺栓松动的风力机法兰螺栓群受力模型

1.2.1 基本假定

1.2.2 计算监测点位置螺栓松动应变计算

1.2.3 变化弯矩作用位置和大小，建立应变影响线

1.2.4 等效荷载替代M

2 有限元模型验证

2.1 基本参数

2.2 有限元模型结果分析

2.3 风力机塔架法兰螺栓松动识别流程

3 结论

期刊类型引用(2)

其他类型引用(0)

计量

出版历程

目录

1 局部螺栓松动的法兰螺栓群受力模型

1.1 建立风力机塔架法兰连接处应变影响线

1.2 局部螺栓松动的风力机法兰螺栓群受力模型

1.2.1 基本假定

1.2.2 计算监测点位置螺栓松动应变计算

1.2.3 变化弯矩作用位置和大小，建立应变影响线

1.2.4 等效荷载替代M

2 有限元模型验证

2.1 基本参数

2.2 有限元模型结果分析

2.3 风力机塔架法兰螺栓松动识别流程

3 结论

通讯作者:
戚菁菁(1982−)，女，湖南湘潭人，讲师，博士，主要从事组合结构研究(E-mail: 34924015@qq.com)