機艙式激光雷達應用下風機功率測試研究

馬 驍，劉 勇，梁冬彥，趙毅敏

（1.國家電投集團河北電力有限公司，石家莊 050031；2.國家電投集團山西可再生能源有限公司，太原 030006）

風機運行狀態的量化描述為傳送流量、生成全壓及其功率，這些參數存在相互關系，即一個參數發生變化，其他參數也會隨之發生改變[1-2]。由于氣體在風機中流動情況多變、復雜，其作業工況會隨著時間、環境改變而不斷地發生改變。為了能夠使風機高效且穩定的工作，需要精準地掌握風機相關參數變動，風機功率測試是風機穩定性控制的關鍵環節。風機的功率輸出與多個因素相關，包括風速、轉速、葉片設計等。通過進行功率測試，可以驗證風機在各種工況下的性能表現，確保其在實際運行中能夠穩定輸出所需的功率。如果風機的功率輸出不穩定或低于預期，可能會導致系統效率降低、能源浪費或無法滿足需求等問題[3]，因此，該領域成為當下研究熱點。

風機功率測試主要有2 種方式，即功率預測與功率測試。現階段，諸多學者對風機功率性能檢測展開深入研究，主要通過功率預測方法完成風機功率測試。文獻[4]采用可編程邏輯控制器預測風機功率變化情況，得出風機運行工況；文獻[5]基于風機作業機理與BP 神經網絡預測風機功率變化趨勢，推斷風機運行狀態；文獻[6]利用小波包、決策樹建立風機功率預測模型，分析風機作業情況。對于以上3 種方法而言，功率預測方式只能得出風機估計狀態，會與實際存在一定偏差，影響風機性能檢測結果，而功率測試技術采用人工手動借助微壓計、轉速表等設備完成功率測試，由于需要記錄大量數據，測試時間較長，且測試設備易受環境干擾，測試結果誤差較大。基于此，本文提出機艙式激光雷達應用下風機功率測試方法。

1 風機功率測試

1.1 風機功率測試結構設計

針對傳統風機功率測試存在誤差大、耗時長的問題，設計一種新型測試架構。借助LabVIEW2011軟件平臺存儲風機相關數據，利用Matlab 軟件分析并處理采集到的數據，以此獲取風機功率，完成風機功率測試，整個過程如圖1 所示。

圖1 風機功率測試結構圖Fig.1 Schematic diagram of improvement process for fan power testing

通過圖1 可知通過機艙式激光雷達技術完成采集任務，風機數據通過虛擬儀器完成采集；將風機信號輸入檢測系統，通過變送裝置處理，再輸入DAQ 卡的A/D 變換器完成轉換，并將結果傳送到計算機中，運用LabVIEW 存儲數據，利用Matlab 實現分析與顯示存儲數據[7-8]。

1.2 基于機艙式激光雷達的風速、風向采集

利用機艙式激光雷達測量風機的風速和風向具有高精度、可多點測量等優勢，可以提供準確風場數據，能夠應用到風機功率測試系統中[9-11]。機艙式激光雷達是一種借助遙感測風技術采集風速、風向數據的裝置，其通過測量光波反射在空氣中，根據空氣中氣溶膠粒子運動頻率變化，獲得風速、風向數據信息。根據風機結構特點，采用WindPrint H500機艙式激光雷達測風儀實現對風速與風向的采集，相關參數如表1 所示。

表1 機艙式激光雷達測風儀相關參數表Tab.1 Relevant parameters of cabin type lidar anemometer

1.3 風機功率計算

風機功率測量是風機測試核心部分，風機功率測試方法分為直接測量與間接測量。直接測量受環境、設備自身原因影響，測試結果偏差較大。而間接測量需要借助一些數學算法求解風機的轉矩與轉速，將其轉化為功率。利用機艙式激光雷達技術獲取的風速V、風向ζ 數據計算風機功率P 的公式為

式中：T、θ 分別表示風機的轉矩、扭轉角；R 表示風輪半徑；ρ 表示空氣密度。

由此可知，要想實現風機功率的精準測試，還需要準確計算風機的轉矩、扭轉角以及轉速。

1.3.1 信號預處理由于風機軸信號中存在大量干擾信號，從而影響風機功率測試結果，為此對采集信號預處理，剔除干擾信號，提升信號質量，進而保證轉矩測量精度。

（1）零均值化處理

由于信號易受溫度影響發生偏移，為此對采集信號零均值化處理。假設e 表示初始信號序列，e1表示e 變換后的序列，則有：

式中：e2為e 的平均值；N 為信號序列長度；m 為信號采集點數量。

（2）信號濾波處理

為了使風機轉矩求解更加準確，借助濾波器，采用零相位濾波方式濾掉噪聲信號，進而得出實際轉矩。將采集信號序列輸入濾波器中，將結果再次輸入此濾波器，最終得出零相位濾波后的序列，整個計算過程為

式中：y1為e 反轉后信號序列為y1經過過濾器處理后的序列；y2為反轉后信號序列為y2經濾波器處理后的信號序列；h 為濾波器的沖擊響應序列；y 為最終過濾后結果即實際風機信號。

1.3.2 轉矩計算

由于轉矩是計算風機功率的基本參數，對于不同類型的風機，其轉矩測量方法也不同，因此需要先對轉矩測量求解，再計算風機的功率。基于材料學理論可知，當風機轉動軸在轉動時，軸距L 上2個截面A、B 在轉矩的作用下，產生相對轉動，轉動的轉角即扭轉角θ。

根據風機轉矩原理，假設轉動軸每個截面面積相同時，A、B 的θ 與轉矩T 存在正比例關系，即：

式中：G 為轉動軸的剪切模量；IP為轉動軸的極慣性矩。

一般情況下，橫截面圓心的IP值可通過轉動軸的形態展開運算求解。設定r1、r2分別表示風機轉動軸內、外徑，則IP的求解過程為

1.3.3 扭轉角計算

為了評估風機的性能和效率，扭轉角是指風機葉片在運行過程中相對于其理論位置的偏移角度。通過測量和計算扭轉角，了解風機運行情況。選用頻譜分析算法求解，借助傅里葉變換將2 個相同頻率信號實現變換，按照相頻計算2 個信號的扭轉角。

假設風機信號周期為2W，用a、b 描述傅里葉因子，其計算式為

式中：ω 為風機信號頻率值。

基于以上計算可知，風機每個周期信號都由1個直流分量與若干個諧波疊加構成。為此求解2 個信號基波的初始扭轉角θm，表達式為

根據獲取的2 個信號基波的初始扭轉角θm即可出對應的扭轉角。

根據以上過程，設定Y1、Y2表示2 個同頻信號，M 表示單周期內風機信號采集點數，則基波傅里葉因子與扭轉角求解過程如下：

將Y1、Y2的基波初始相位完成求解，即可得出風機扭轉角θ（y），求解過程為

1.3.4 風機相位差計算

通過磁阻傳感器輸出的交流電流信號得出風機轉動軸的相位差。風機轉軸齒帶上安裝4 個永磁體，按照N、S 極交替方式排列，轉動軸轉動1 圈，則傳感器輸出的信號有q 個過零點。磁阻傳感器輸出信號的周期表示為W，即為風機轉軸從第q 個零點時間點到第1 零點時間點的差值，以此得到風機相位差計算式為

通過以上環節得出風速V、風向ζ、扭轉角θ、相位差Ж，將這些參數代入式（1）即可得出風機軸功率，完成風機功率測試。

2 實驗過程與結果分析

2.1 功率信號曲線準確性測試

實驗從某現場正在運轉風機中隨機選取1 臺風機作為研究對象，轉速為2900 r/min，采用軸功率為0.075 kW，配用電機功率為0.12 kW。

為驗證所提機艙式激光雷達方法的有效性，采用LabVIEW2011 軟件生成2 個具有一定時延的功率信號，如圖2（a）所示，設定測試時長為9 s，信號幅值為2 V，采用所提方法測試功率信號，結果如圖2（b）所示，并與實際功率信號對比。

圖2 風機功率信號測試結果分析Fig.2 Analysis of fan power signal test results

由圖2 可知，與實際功率信號相比，所提方法得出功率信號曲線與實際情況一致，因為研究方法通過對采集的信號完成了零均值化與濾波處理，能夠精準求解風機功率相關參數。

2.2 不同相位差下功率測試誤差

實驗設風機功率信號采樣頻率為10 kHz～16 kHz，經試驗得出風機功率信號的相位差數量等級為0.1°、0.01°、0.001°，風機相位差是指在多個風機運行時之間的旋轉相位差，較小的相位差更有利于風機的協調運行。實驗結果如圖3 所示。

通過圖3 可知，所提方法相對誤差均滿足相位差數量等級要求，因為所提方法利用傅里葉變換轉換風機功率信號頻率，精準得到信號的頻率，從而相對誤差較小。

為了進一步驗證所提方法的測試性能，在上述實驗基礎上添加一定的高斯白噪聲，分析其是否受噪聲影響測試結果。獲取不同相位差下功率測試結果的相對誤差，如圖4 所示。

圖4 含噪聲下研究方法的功率測試誤差Fig.4 Power testing error of research methods under noise

圖4 中，當風機信號引入高斯白噪聲時，所提方法求解結果依舊滿足相位差數量等級要求，因為所提方法利用濾波器能夠抑制高斯白噪聲，為此得出相對誤差極小。

2.3 測試時間開銷

實驗設定某現場有8 臺風機需要完成功率測量，選取測試時間為試驗指標，采用本文研究方法完成功率測試，基于機艙式激光雷達技術可快速精準采集現場的風速與風向，為風機功率測試運算節省大量時間，8 臺風機只用18 ms 即完成功率測試任務。

3 結語

針對傳統風機功率測試方法耗時長、精度低的問題，設計一種機艙式激光雷達應用下風機功率測試方法。通過激光雷達采集風機周圍環境信息（風速、風向），計算出風機轉矩、扭轉角以及相位差，將求得的參數代入風機功率求解公式，得出風機功率，進而完成功率測試。實驗結果表明，所提方法功率測試精度高，并能保證測試速度。