摘要：文章介绍了三个关键子系统：风力机叶片角速度和振动检测、风力机叶片振动位移提取以及基于MATLAB的风力机运行情况模拟。通过加速度传感器、振动传感器和深度学习算法，研究提出了一种综合的振动监测方案，旨在提高叶片振动监测的准确性和效率。这项研究为风力机结构振动监测领域提供了新的思路和方法。

关键词：风力机、YOLOv5、运转模拟、MATLAB仿真、深度学习算法。

0、前言

风力机是将风能转换为机械能的一种动力机械结构，现今主要用于风力发电，组成风力发电系统。风力机结构不仅包括主轴、轮毂等刚性机构，还包括桨叶等柔性结构，以及塔架等既具有很强刚性又具有很好柔性的结构，因此风力机是刚性结构和柔性结构的融合体，具有一些特殊结构性能。风力机的风轮由轮毂和桨叶构成，其中桨叶的直径与风力发电机组额定功率成比例增长，刚度随之减小，柔度反而增加。

在国内，近两年来，国家对于风电行业的发展越来越重视，各项补贴政策一项项落地，截至 2020 年，国内累计装机规模已达282GW。于是在检测风力机叶片的振动情况这方面的研究逐渐增多，而在国外，这方面的研究早已趋于成熟，我国早期大部分的风力机都来源于国外，近几年随着我国技术进步，拥有自主权的风力机也越来越多，因此延长风力机的使用寿命，减少风力机的维护成本以及对风力机的硬件设施进行更新迭代是十分必要的。

随着全球对可再生能源的不断发展，风能得到了广泛的利用，风力发电机的装机容量也不断增加，叶片作为捕捉风能的重要部件，其尺寸逐年增大，这使得叶片在运输、维修和检测的成本大大增加。叶片在运行过程中受交变荷载的激励下容易产生振动，致使产生甩出、断裂、损伤等的事故，严重的甚至造成塔筒倒塌的现象，因此对风力机叶片的振动监测变得尤为重要。

1、子系统1：风力机叶片角速度和振动检测

叶片角速度检测流程：风力机转动是否正常主要依靠风叶的转速，在这个系统中，我们主要检测叶片转动的速度是否均匀。

由于风力机叶片特殊的工作方式，传统的测振方式无法安装在叶片上。我们把加速度传感器和振动传感器模块安装在叶片内部某一半径位置，上位机的收发模块安装在机舱中，上位机可以放在塔筒底部，它们之间采用蓝牙模块通信。

2、子系统2：风力机叶片振动位移提取

风力机叶片振动位移提取流程：提出一种基于YOLOv5深度学习算法的目标检测算法，通过对YOLOv5的算法框架进行改进，通过对输入端与Neck模块中进行改进，同时在输出端结合DeepSORT算法对风力机叶片振动位移进行提取。在此基础上与YOLOv5中的三种模型YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l进行mAP值对比，以及训练速度对比。同时采集风力机叶片的振动视频进行四种模型的识别对比，验证改进后的YOLOv5的位移提取精度以及跟踪的鲁棒性。

目标检测算法，用来检测风叶的位移；YOLOv5深度网络模型作为目前YOLO的最新产品，吸取了之前版本的优点同时，也改进检测速度快精度不高的问题，具有检测精度高、速度快、重量轻等的优点。YOLOv5中主要有YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x四种模型，其中YOLOv5s和YOLOv5m是简化的预设模型，这两种简化预设模型卷积核数量少，速度最快，但是检测精度较低；YOLOv5l是标准模型，所包含卷积核数有所增加，检测精度也随之提升，但是检测速度相较于前两种有所下降；YOLOv5x是四种模型中卷积核数最多、检测精度最高的一种扩展模型，同时检测速度最慢。通过这四种模型YOLOv5基本上解决了之前版本检测速度快而精度不高的问题，这样就可以达到计算机视觉整体的检测要求，其网络结构分为4个部分，分别为Input（输入端）、Backbone（骨干网络）、Neck（多尺度特征融合模块）和Prediction（预测端），其结构示意图如图5所示，通过这4个部分对视频图像进行训练，得到一个深度视觉跟踪模型。风力机叶片作为一种特殊结构，为了保证跟踪效果的精度和速度，我们使用三种YOLOv5算法对风力机叶片进行跟踪，确保其准确性。

3、子系统3：基于matlab的风电机运行情况的模拟

为探寻风力机叶片故障状态与正常状态的振动响应的差别，我们利用连续系统受迫振动理论将风力机叶片简化为悬臂梁振动模型。对叶片的正常和不 平衡故障两种运行情况分别建立数学模型，并在 MATLAB/Simulink 中对其进行振动仿真。针对不平衡故障的叶片振动模型，在频域信号分析中找出控制参数，监测仿真模型的时域振动信号，在变激励条件下利用 PID 调节对叶片时域振动信号进行控制仿真。

设定观测距叶尖 1/3 处点正常情况和故障情况下的振动加速度响应。该点距离叶轮中心，偏心情况下放置质量块大小为 0.04707kg。进行仿真，得到正常情况下和偏心情况下振动加速度响应时域、频域曲线和功率谱曲线。

作者简介：王嘉元（2003-），男，籍贯：河北邯郸，毕业院校：上海工程技术大学，专业：人工智能。