风电机组叶片故障诊断与维护技术分析

引言

随着 “双碳” 目标推进，风电作为绿色能源的重要组成部分，装机规模持续扩大。风电机组叶片在复杂工况下长期运行，不仅要承受强风、暴雨、沙尘等自然环境考验，还要应对气动载荷与机械应力的反复作用。一旦叶片出现故障，会导致发电效率降低、维修成本增加，甚至引发机组停运等严重后果。

一、风电机组叶片常见故障类型分析

1.1 结构损伤类故障

风电机组叶片的结构损伤类故障源于复杂的受力环境与外部冲击。在运行过程中，叶片承受气动升力、重力及惯性力等多种载荷，导致内部结构应力分布不均，易在叶根、叶尖等部位产生疲劳裂纹。当遭遇强风、雷击等极端天气时，叶片还可能受到直接冲击，造成局部变形、断裂等损伤。此外，制造工艺缺陷也可能引发结构损伤，如材料内部存在气孔、分层等缺陷，在长期运行中逐渐扩展，降低叶片结构强度。

1.2 气动性能下降类故障

叶片表面因风沙侵蚀、雨水冲刷等因素，会出现磨损、腐蚀现象，改变叶片原有的气动外形，导致表面粗糙度增加，气流分离加剧，从而降低叶片的气动效率。此外，叶片表面结冰也是导致气动性能下降的重要原因。在低温环境下，过冷水滴附着在叶片表面冻结成冰，增加叶片重量，改变气动外形，使升力系数降低、阻力系数增大，大幅削弱叶片捕获风能的能力，严重影响机组发电效率。气动性能下降不仅会造成发电量损失，还可能因气流不稳定引发叶片振动，加速叶片结构老化。

1.3 材料老化类故障

风电机组叶片多采用复合材料制造，长期暴露在紫外线、高温、高湿等环境中，材料会发生老化。复合材料中的树脂基体在紫外线照射下，化学键断裂，导致材料性能下降，出现变硬、变脆等现象。纤维增强材料与树脂基体之间的界面也会因环境因素发生退化，降低材料的整体力学性能。此外，材料内部的化学物质会随着时间推移逐渐挥发或发生化学反应，进一步加速老化进程。材料老化会使叶片的强度、刚度降低，增加结构损伤风险，同时也会影响叶片的气动性能，缩短叶片使用寿命，给风电系统的安全稳定运行带来隐患。

二、风电机组叶片故障诊断技术探讨

2.1 基于振动分析的故障诊断技术

基于振动分析的故障诊断技术通过监测叶片运行时的振动信号，分析其频率、幅值等特征参数，判断叶片是否存在故障。叶片正常运行时，振动信号具有特定的频率成分和幅值范围，当叶片发生结构损伤、不平衡等故障时，振动信号的特征会发生改变。利用传感器采集叶片的振动数据，通过傅里叶变换等信号处理方法，将时域信号转换为频域信号，分析各频率成分的变化情况。例如，叶片出现裂纹时，振动信号中会出现异常的高频成分；叶片不平衡则会导致特定频率的振动幅值增大。结合故障特征数据库，可对叶片故障类型、程度进行准确诊断，为维护决策提供依据。

2.2 基于声发射检测的故障诊断技术

声发射检测技术利用叶片材料在受力变形或损伤过程中释放弹性波的特性进行故障诊断。当叶片内部出现裂纹扩展、纤维断裂等损伤时，会产生弹性波向四周传播。通过在叶片表面布置声发射传感器，接收这些弹性波信号，并对信号的强度、频率、持续时间等参数进行分析。不同类型的故障产生的声发射信号具有不同特征，如裂纹扩展产生的信号具有较高的频率和尖锐的波形。利用信号处理算法对声发射信号进行滤波、降噪和特征提取，结合模式识别技术，可实现对叶片故障的早期检测和定位，在故障尚未发展到严重程度时及时采取措施，避免故障扩大。

2.3 基于视觉监测的故障诊断技术

基于视觉监测的故障诊断技术借助摄像头、无人机等设备获取叶片图像信息，通过图像处理和分析技术识别叶片表面的损伤。传统的人工目视检测效率低、主观性强，难以发现微小缺陷。而利用高清摄像头对叶片进行近距离拍摄，结合计算机视觉算法，可自动检测叶片表面的裂纹、磨损、腐蚀等缺陷。无人机搭载高清摄像头和红外热像仪，可实现对叶片的全方位、远距离监测，快速获取叶片整体状态信息。通过图像增强、边缘检测、缺陷分类等算法，对采集到的图像进行处理和分析，能够准确识别故障类型和位置，为叶片维护提供直观、准确的依据，提高故障诊断的效率和准确性。

三、风电机组叶片维护技术与发展趋势

3.1 预防性维护技术要点

预防性维护以 “防患于未然” 为核心，通过定期检查和维护，及时发现潜在故障隐患，避免故障发生。定期对叶片进行外观检查，利用望远镜、无人机等设备观察叶片表面是否存在裂纹、磨损、腐蚀等损伤；测量叶片的振动、温度等参数，分析其变化趋势，判断叶片运行状态。根据叶片的运行时间和环境条件，制定合理的润滑、防腐保养计划，对叶根连接部位、轴承等关键部件进行润滑，防止磨损；对叶片表面进行防腐处理，延缓材料老化。同时，建立叶片健康档案，记录每次检查和维护的信息，为后续维护决策提供数据支持，实现叶片的全生命周期管理。

3.2 修复与更换技术方案

当叶片出现故障时，需根据故障类型和严重程度选择合适的修复或更换方案。对于轻微的表面损伤，如小面积裂纹、磨损，可采用复合材料修补技术进行修复。先对损伤部位进行清理，然后填充与叶片材料性能相近的复合材料，通过固化处理恢复叶片外形和强度。对于较严重的结构损伤，如较大的裂纹、断裂，或材料老化严重影响叶片性能时，则需要考虑更换叶片。更换叶片时，需严格按照操作规程进行，确保新叶片的安装精度和连接强度，避免因安装不当引发新的故障。在修复和更换过程中，要注重质量控制，对修复或更换后的叶片进行性能检测，确保其满足运行要求。

3.3 智能化维护技术发展趋势

未来，风电机组叶片维护技术将朝着智能化方向发展。物联网技术的应用使叶片能够实时采集并传输运行数据，如振动、应力、温度等，通过云计算平台进行大数据分析，实现对叶片状态的实时监测和故障预测。人工智能算法可对海量数据进行学习和分析，自动识别故障特征，提前预测故障发生的可能性和时间，为维护决策提供精准建议。机器人技术也将在叶片维护中发挥重要作用，如爬壁机器人可自动对叶片进行检测和修复，减少人工维护的风险和成本。

四、结论

通过深入了解叶片常见故障类型，合理运用振动分析、声发射检测、视觉监测等诊断技术，以及预防性维护、修复更换等维护手段，并紧跟智能化发展趋势，能够有效提高叶片可靠性，降低运维成本，减少故障停机时间。未来，随着技术不断创新，叶片故障诊断与维护技术将更加智能、高效，为风电产业高质量发展提供坚实保障，助力全球清洁能源目标的实现。

参考文献

[1] 陈元建 , 张占天 , 王 ?. 风电机组叶片气热除冰技术研究 [J]. 设备管理与维修 ,2025,(09):62-66.

[2] 蔡沁霖 , 林忠伟 , 谢镇 . 基于地面激光扫描的在役风电机组气动特性重构研究 [J]. 电气工程学报 ,2025,20(02):24-32.

[3] 李成武 , 朱才朝 , 宋朝省 , 等 . 大型风电机组传动链全耦合动力学响应研究 [J]. 太阳能学报 ,2025,46(03):567-575.