水电之家讯：风能是一种可再生能源，近年来随着风能稳定性的提高和风电叶片成本的进一步降低，这种绿色能源得到了快速的发展。风电叶片是风电系统的核心部分，它的转动可以将风的动能转化为可用能源。风电叶片一般都是由碳纤维或玻璃纤维增强复合材料制备，在生产和使用过程中不可避免地会出现缺陷和损伤，因此无论是生产过程中的质量检测，还是使用过程中的跟踪检测都显得十分重要。无损检测技术和风电质量检测技术也成为了风电叶片生产和使用过程中非常重要的技术。
1.风电叶片的常见缺陷
风电叶片在生产过程中产生的缺陷可能会在后续风力系统正常运作过程中发生变化，从而造成质量问题，其中最为常见的缺陷就是叶片上的微小裂纹(通常产生在叶片的边缘、顶部或者尖端处)。而造成裂纹的原因主要来源于生产过程中的缺陷，如脱层等，通常发生在树脂填充不完善区域。其他缺陷还有表面脱胶、主梁区域脱层和材料内部的一些孔隙结构等，见图1。
图1.风电叶片存在的缺陷种类
2.传统无损检测技术
2.1目视检测
目测法被广泛用于航天飞机或桥梁上的大尺寸结构材料的检测。由于这些结构材料的尺寸都非常大，所以目视检测所需的时间会比较长，此外检测的准确度也依赖于检测人员的经验。由于一些材料属于“高空作业”领域，因此检测人员工作的危险性较高。在检测过程中检测人员一般会配备一个长镜头的数码相机，但是长时间的检测过程会造成眼睛疲劳。目测法可以直观的检测到材料表面的缺陷，但是内部结构的缺陷却无法检测到，因此还需要其他有效的手段来评价材料内部的结构。
2.2超声及声学检测技术
超声波和声波无损检测技术是最常用的风电叶片检测技术，可细分为超声回波、空气耦合超声波、激光超声波、实时共振光谱技术以及声发射技术等。迄今为止，这些技术都已经被用于风电叶片的检测。
(1)超声回波技术
超声回波技术是一种常用的无损检测技术，检测的原理也十分简单，短脉冲的超声信号施加到目标区域，然后信号经过散射和反射之后被检测到，通过信号处理获取图像数据。而检测区域的深度则由信号结构的时间来确定，因此该技术可以有效地检测碳纤维和玻璃纤维增强复合材料的厚度。Juengert A等利用超声回波技术检测玻纤增强复合材料的结合区域。超声波经过材料后会形成回波，如果树脂和纤维结合不是很好的，信号会很明显也很快被检测到;反之，信号则会出现延迟或者消失。对于高阻尼材料需要施加高电压脉冲，高频波相比低频波更加容易衰减，因此对于高阻尼材料低频波更加有利于检测，不同的声波匹配不同的尺寸的缺陷，因此选取合适频率的波长取决于材料的阻尼性能和测试的分辨率两方面的因素。
此外还可以将风电叶片浸没在水中进行声波检测，利用不同的声波转换器(聚焦2.2 MHz和平面00KHz)，可以有效地检测材料内部存在的缺陷尺寸。
在现有研究的基础上人们还开发出二维超声无损检测系统，可随身携带，通过信号处理对数据进行图像化，从而精确的检出缺陷区域，并对风电叶片进行维护，这样可以节约大量的时间。
(2)导波检测
导波检测也属于无损检测范畴，是通过机械力沿内部结构传播，传播距离长，衰减较小。导波传递过程中遇到缺陷区域会产生散射和反射信号，一般对回波进行测试或者对间歇脉冲进行测试，而收集的信号主要包括信号收集时间和振幅等，根据这些获取的信号就可以获得缺陷的信息。长程超声测试主要采用低频率的导波来检测玻纤增强风电叶片。测试设备主要由低频信号发生器、单轴信号扫描器和信号接收转化器构成。信号转化器为PZT类型，需要使用耦合剂。该技术应用于风电叶片监测过程中也存在着不足之处，主要是因为材料内部的各向异性和生产过程造成的不均一性增加了测试过程中波的衰减和散射。
(3)超声相控阵/超声线阵列
相比传统的超声转换装置，相阵列超声检测装置由16～256个小的脉冲发生装置组成。一个相控阵超声检测系统通过高端的计算机设备来控制和运行不同的元件，然后进行检测和收集回波信号。相比传统的缺陷检测，相控阵检测系统可以通过不同的路径来完成信号收集，因此增加了检测的灵活性和有效性。
(4)空气耦合超声检测
空气耦合超声检测和普通超声波的传递过程一样，唯一的区别在于耦合介质的不同，空气耦合超声检测过程中，空气取代了水和凝胶介质。该检测技术是一种无接触的测试技术，可以有效地消除水和凝胶在测试过程中带来的微小变动，因此该技术的测试校准和检测过程都较快。
(5)激光超声检测
激光超声技术出现于1960年，此后被用于材料的无损检测。激光超声检测技术的图像可以在单一点进行激发产生超声波，从而造成超声波在材料内部传递，反映出不同区域的内聚结构。此外还可以通过对多点进行激发扫描获取测试图像。超声波可以在高能脉冲激光的激发下获取。Park B等利用该技术实现了对风电叶片脱层和脱胶现象的可视化检测，该检测技术在脱层区域存在信号衰减现象，相应的测试数据见图2。
图2. 激光超声检测风电叶片获取的数据;左图为累积信号模式，右图为标准模式
该技术存在着明显的优点：
(1)不需要额外安装传感器；
(2)可以在恶劣环境下快速完成检测；
(3)可视化的图像数据且可以完成自动检测。
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