Smart-Wind-Blade-Monitor

01 // 巨型葉片的隱形神經：FBG 感測技術

隨著海上風電的單機容量突破 15MW，葉片長度已超過 120 米。這些龐然大物在強風、鹽霧和極端溫差下運行，葉片根部的應力集中和葉尖的顫振（Flutter）是導致結構失效的主要原因。傳統的電阻式應變片難以適應雷擊頻發的惡劣環境，因此，**光纖光柵（Fiber Bragg Grating, FBG）**傳感器成為了葉片的“神經系統”。

FBG 利用光在光纖內部的布拉格反射原理，當葉片發生微小形變或溫度變化時，反射光的波長會發生漂移（Wavelength Shift）。通過在葉片的主樑（Spar Cap）和後緣埋入成百上千個 FBG 節點，我們可以實時繪製出葉片的**全場應變雲圖**，監測精度可達微應變（με）級別，且完全抗電磁干擾。

02 // 聽診風的聲音：聲發射無損檢測

除了宏觀的形變，微觀的裂紋擴展同樣致命。**聲發射（Acoustic Emission, AE）**技術就像是用聽診器去聽葉片內部的“聲音”。當複合材料內部的纖維斷裂、基體開裂或分層（Delamination）時，會釋放出瞬態的彈性波。這些高頻信號（通常在 20kHz - 1MHz）攜帶著損傷源的位置和類型信息。

通過部署在葉片表面的壓電傳感器陣列，結合**時差定位算法（TDOA）**，系統可以精確定位損傷發生的座標。更進一步，利用機器學習算法分析 AE 信號的頻譜特徵（如峰值頻率、持續時間），我們可以區分是環氧樹脂開裂還是玻璃纖維斷裂，從而實現早期預警。

Wind Turbine Farm — FIGURE 1. 北海離岸風電場的運維中心儀表板介面

03 // 疲勞壽命預測：Miner 線性累積損傷

風機葉片的設計壽命通常為 20-25 年，在其全生命週期中需承受數億次的交變載荷循環。為了評估剩餘壽命，我們採用**Miner 線性累積損傷理論**。該理論假設損傷是可以線性疊加的，當累積損傷度 D 達到 1.0 時，結構發生破壞。

結合**雨流計數法（Rainflow Counting）**，我們可以從複雜的隨機風載荷譜中提取出不同幅值的應力循環次數。這不僅幫助運維團隊制定“視情維修”策略，還能優化偏航（Yaw）和變槳（Pitch）控制策略，主動降低極端風況下的載荷水平。

04 // 疲勞累積仿真代碼

以下 Python 代碼演示了一個基於 Miner 準則的簡化疲勞壽命估算模型。它處理一組隨機應力循環數據，根據材料的 S-N 曲線（應力-壽命曲線）計算每個循環造成的損傷增量，並輸出總累積損傷。

                        BladeFatigueSim.py
                        PYTHON 3.10
                    

import numpy as np

class FatigueModel:
    def __init__(self, m, C):
        # S-N Curve parameters: N * S^m = C
        # log(N) = log(C) - m * log(S)
        self.m = m  # Slope of S-N curve (material constant)
        self.C = C  # Intercept
        self.damage = 0.0

    def calculate_cycles_to_failure(self, stress_amplitude):
        """Calculate allowed cycles N for a given stress S"""
        if stress_amplitude <= 0:
            return float('inf')
        return self.C / (stress_amplitude ** self.m)

    def add_stress_cycles(self, stress_amplitude, n_cycles):
        """Apply Miner's Rule: D += n / N"""
        N_allowed = self.calculate_cycles_to_failure(stress_amplitude)
        
        if N_allowed > 0:
            damage_increment = n_cycles / N_allowed
            self.damage += damage_increment
        
        return self.damage

# Simulation Setup
# Material: Fiberglass Composite
# S-N Curve: m=10, C=1e28 (Simplified values)
blade_model = FatigueModel(m=10, C=1e28)

# Simulated Rainflow Counting Data
# Format: [(Stress_MPa, Cycles), ...]
load_spectrum = [
    (50,  1000000), # Low stress, high cycles
    (120, 50000),   # Medium stress
    (250, 500),     # High stress (Storm event)
    (300, 10)       # Extreme stress (Gust)
]

print("--- Blade Fatigue Analysis ---")
for stress, cycles in load_spectrum:
    total_d = blade_model.add_stress_cycles(stress, cycles)
    N_f = blade_model.calculate_cycles_to_failure(stress)
    print(f"Stress: {stress} MPa | Cycles: {cycles} | N_allowed: {N_f:.2e}")
    print(f"  -> Damage Increment: {(cycles/N_f):.6f}")

print(f"\nTotal Cumulative Damage: {blade_model.damage:.6f}")
print(f"Remaining Life: {(1.0 - blade_model.damage)*100:.2f}%")

if blade_model.damage >= 1.0:
    print("CRITICAL: Blade failure predicted!")
else:
    print("STATUS: Blade structure integrity OK.")
                    

結語：御風而行的智慧

從被動維護到預測性維護，智慧化監控技術正在重塑風電產業的運維模式。通過 FBG 光纖感測與大數據分析的結合，每一片葉片都變成了會“說話”的智能體。這不僅降低了海上風電高昂的運維成本，更保障了綠色能源的穩定輸出，讓我們在追求碳中和的道路上御風而行，行穩致遠。