IAC传感器嵌入式印刷传感器，实现风机叶片结构健康监测与智能制造

发布时间：2024-10-06 20:10:46

嵌入式印刷传感器，实现风机叶片结构健康监测与智能制造

嵌入式印刷传感器，实现风机叶片结构监测智能制造

关键词：印刷电子，嵌入式传感器，结构健康监测

美国的风能产业正在发展，这意味着该国在未来十年将需要成千上万的新型复合风电叶片。根据美国风能协会（AWAE）的数据，2019年，在美国，关岛和波多黎各使用了超过60,000台风力涡轮机来发电109,919兆瓦（MW）。在已经进行的项目或目前处于最后计划阶段的项目之间，AWAE计划在未来几年内再增加44,000兆瓦的风能。

困难在于制造风叶片目前是耗时且劳动密集的过程。例如，GE Renewable Energy报告称，为LM Windpower在西班牙的工厂生产单个351英尺的风叶片需要花费两天时间和100名工人。尽管这些是当今制造的最长的一些刀片，但是无论刀片的长度如何，该过程都是相似的。

为了改善和简化制造过程，由GE Research领导的多学科团队目前正在研究在生产过程中将传感器嵌入GFRP叶片的可行性。传感器将在叶片制造过程中测量温度，树脂流动和固化，目的是减少周期时间，减少材料使用和总体成本。这项研究由NextFlex资助，NextFlex是美国国防部作为公私合营伙伴关系而建立的八个制造创新研究所之一。（IACMI –复合材料研究所是另一所。）

通过其由100家公司，学术机构，非营利组织和政府机构组成的财团，NextFlex致力于促进美国制造业中柔性混合电子产品（FHE）的增长。通过将集成电路（IC）和其他电子组件放置在诸如薄膜之类的柔性，可拉伸和顺应性基板上来形成FHE。这减轻了这些电子电路的重量和尺寸，并开辟了将它们以许多新形式并入产品的可能性。当前正在对FHE进行医学可穿戴设备，资产和结构健康监测系统，柔性阵列天线和软机器人的测试。

NextFlex技术总监Scott Miller说："使用FHE的优势在于，您可以以通常无法使用传统电子设备制造的外形尺寸来制造电子产品。" "您还有潜力做一些非常重要的尺寸，重量和功率折衷，而这些要在没有电子系统轻量化的情况下无法实现。"

构建传感器

NextFlex联盟成员选择了GE Research传感器项目，是因为他们对使用FHE进行资产监控的广泛兴趣。GE Research电子与传感部门的首席工程师Nancy Stoffel是团队负责人，GE陆上风电平台负责人Shridhar Nath是风电叶片技术专家。纽约宾汉姆顿大学正在提供电子制造，可靠性和材料系统方面的知识和经验，而佐治亚理工学院则带来了柔性射频（RF）模块和无源无线传感器的增材制造方面的专业知识。项目团队还将创建用于碳纤维复合材料的嵌入式传感器，该团队的早期挑战包括设计传感器，并找到一种在不影响其结构完整性的情况下将其插入复合材料的方法。传感器必须是无线的，因为运行的外部电线可能会在现场引起雷击，并且由于它们是嵌入式的，因此必须是无源的，并且能够在没有电池电源的情况下运行。

用于监测玻璃纤维复合材料中树脂灌注过程的测试台。（来源：GE Research）

该团队设计了具有特定共振频率的无源无线传感器。当称为询问器的电子设备发出能量波时，传感器将其反射，而询问器将其读取。共振频率的变化或反射的能量波的振幅变化提供了复合材料内部发生状况的指示。

Stoffel说："要决定使用什么频段需要考虑很多因素。" 该团队希望这些传感器在ISM无线电频段中运行，而ISM无线电频段是国际上为工业，科学和工业目的而保留的频段。为了控制成本，它决定使用与工作在25 GHz范围内的汽车雷达探测器相同的询问设备。"这不是一个大型应用程序，对于您来说，拥有定制芯片很有意义，" Stoffel解释说。

她继续说道："我们面临的挑战之一是我们将[传感器]埋在复合材料中，这将对其进行一些修改。" 将传感器嵌入复合材料也使询问器读取起来更加困难。团队希望阅读距离至少为6.5英尺。这将使询问器在工厂中悬挂在刀片模具上方，因此它可以从传感器读取数据，而不会干扰生产车间的工作。

增材印刷工艺用于制造传感器。气溶胶喷射打印机将导电金属油墨喷射到诸如聚酰亚胺膜的基底上。根据斯托菲尔的说法，通过此过程制成的印刷电路相当复杂，并包括一个小天线阵列（称为Van Atta阵列），以提供良好的读取距离。

阵列间距的微小变化将改变传感器的响应，因此可以针对各种属性进行调整。这样就可以在项目的GE生产监控部分中使用相同的传感器，包括固化程度和复合材料的实时温度，以及长期的现场应变监控西科斯基正在测试。

最终，西科斯基希望将传感器嵌入直升机的尾梁中，该尾梁固定着尾桨组件，并使用询问器在两次飞行之间的现场读取飞机上的传感器。纳斯说："无论是飞机上的风叶还是飞机上的复合机身，传感器都能为您提供有关资产寿命的信息，因此您可以对其进行更好的管理。"

可扩展的过程

印刷的传感器尺寸仅为2 x 3英寸，比复合层薄。尽管传感器的厚度对于最大程度地减少其对复合结构的影响很重要，但目标并不是要获得最小的传感器，而是要开发一种易于适应风叶片形状的传感器。该团队还正在调查需要多少个传感器才能获取所需的数据以及这些传感器应放置在何处。

研究人员将不会制造出完整的风叶片来测试这一概念，而是试图证明有可能以可扩展的方式向复合材料中添加监控FHE。他说："规范之一是项目团队必须生产一种带有至少三平方英尺嵌入式FHE的复合结构。" 尽管在复合材料世界中这并不是一个很大的规模，但它足够大，足以表明FHE的插入可以自动化，并且不需要精密的手工组装过程。

纳特说："风叶片的制造是一个劳动密集型的过程，在过去的50年中情况没有改变。" "从传统的劳动密集型过程到自动化过程（如用于汽车生产的过程）有很大的推动力。" 另一个驱动因素是，风叶片越来越长，这增加了制造周期。"您想减少周期时间和减少劳动力占用，并且在制造过程中安装传感器可以帮助我们做到这一点，并监控刀片的健康状况，" Nath补充道。

例如，传感器可以提供有关树脂如何流动的实时信息，这将有助于自动注入树脂并最大程度地减少工厂车间人员的参与。纳斯说，这些信息将帮助制造商通过减轻重量，改善复合材料的质量并缩短周期时间来优化材料的使用。

扩展应用

自2020年1月开始该项目以来，该团队取得了良好的进展。他们设计并制造了传感器，并制造了一些带有嵌入式传感器的优惠券，并证明他们能够无线读取它们。他们目前正在进行试样水平的机械测试，以确保复合材料的强度不受传感器插入的影响。（该团队拒绝透露如何实现这一目标的细节。）由于与COVID-19相关的延误，该项目可能会延续数月至2021年。

初步结果令人鼓舞。一旦团队成功完成了最初的项目，GE将能够在其业务中实施传感器技术。通过使用可用的零件和组件创建一个定制的，现场可用的询问器来建立初始项目的工作，该询问器可以一次读取所有嵌入式传感器。

可以使用具有嵌入式传感器的智能复合材料的各种应用，从飞机的旋转和结构组件到石油和天然气行业的立管。可靠的嵌入式传感器的使用对于结构健康监测和基于状态的维护方法，提高长期性能，确保在需要时进行维护并减少成本和停机时间至关重要。纳斯说："这是创新的一部分。" "这些是无源无线传感器，可以嵌入式和远程读取，希望我们可以利用该技术。"

功率因数校正与无传感器磁场定向控制在PMSM 电机系统上的应用

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大多数电机控制系统通常将PFC作为系统的第一级。由于逆变器中开关器件的存在，若没有PFC 输入级，那么所产生的电流中将会含有显著的谐波分量。此外，由于电机负载的高度感性，输入电流将会给输入系统引入大量无功功率，从而降低整个系统的效率。PFC 级作为电机控制应用中的一个前端转换器，能够较好地调节输出电压以及降低输入电流中的谐波含量。

本应用场合选用PMSM 电机。电能质量的提高通过进行功率因数校正（Power Factor Correction，PFC）来实现，而电机的高效控制可以通过使用无传感器磁场定向控制（Filed Oriented Control，FOC）技术来实现。家电业通常要求这些算法能够得以低成本的方式加以实现。这可通过将PFC 和无传感器FOC 算法集成在单片数字信号控制器（Digital Signal Controller，DSC）上来实现。

本PFC 和无传感器FOC 集成系统中，采用了带下列外设的处理器：

· 脉冲宽度调制器（Pulse Width Modulator，PWM）

· 模数转换器（Analog-to-Digital Converter，ADC）

· 正交编码器接口（Quadrature Encoder Interface， QEI）

处理器上的这些外设最好具有以下特性：

· 多源触发ADC

· 输入转换速率最快为1Msp

· 同步采样多个模拟通道技术

· 故障检测与处理能力

在这类应用中，按照平均电流模式控制的标准升压转换器拓扑是实现数字化PFC的首选方法。双分流无传感器FOC 法是一种驱动PMSM 电机的转速控制方法。它克服了那些无法配置位置和速度传感器的应用中存在的限制条件。PMSM 电机的速度和位置可以通过测量相电流来估算。由于转子上的永磁体能够产生恒定的转子磁场，因此，在这些应用中使用PMSM 电机可实现较高的效率。与感应电机相比，对于同样的体积，PMSM 电机具有更高的功率。与直流电机相比，由于没有使用电刷，PMSM 电机具有较低的噪声。

图1 显示了一个PFC 和无传感器FOC 集成系统的结构图。

第一级是一个将输入线电压转化为直流电压的整流器级。该整流后的直流电压又是第二级即升压转换器级的输入。在第二级中，升压转换器将输入电压升高，并使电感电流的形状与整流后的交流电压的形状相似。这可以通过进行数字化的功率因数校正来实现。平均电流模式控制法用于在微处理器上实现PFC。在这种控制方法中，通过改变电流幅值信号的平均值来控制输出直流电压。该电流幅值信号可用数字化方法来计算。

集成系统的第三级和最后一级是一个将直流电压转化为三相电压的三相逆变器。该转化后的三相电压作为PMSM 电机的输入。这一级通过在微处理器器件上实施无传感器FOC 策略来控制。无传感器FOC 法对流入PMSM中的定子电流进行控制以满足系统对期望转速和转矩的要求。所需的位置和转速信息通过在处理器上进行数学运算来估算。

集成系统采用五个补偿器来实现PFC 和无传感器FOC算法。PFC 法使用两个补偿器来控制电压和电流控制环，而无传感器FOC 法使用三个补偿器来控制转速控制环、转矩控制环和磁链控制环。所有这些补偿器都是利用比例- 积分（Proportional-Integral，PI）控制器来实现的。

图2 数字化的PFC 和无传感器FOC 算法的数字化实现

数字化的功率因数校正

电感电流（IAC）、输入交流整流电压（VAC）和直流输出电压（VDC）可用作实现数字化PFC 时的反馈信号。这些信号经硬件增益调理后，作为ADC 模块模拟通道的输入信号。

PFC 算法采用三个控制环：电压控制环、电流控制环和电压前馈控制环。

电压补偿器使用参考电压和实际输出电压作为输入，计算其偏差以补偿输出电压的变化。输出电压是通过改变电流幅值信号的平均值来控制的。电流幅值信号是通过计算整流输入电压、电压误差补偿器输出和电压前馈补偿器输出三者的乘积来得到的。整流输入电压应成倍增加以确保电流信号波形与输入电压波形具有相同的形状。电流信号应尽可能接近地匹配整流电压以便获得较高的功率因数。由于能够补偿输入电压的变化量，因此电压前馈补偿器对于维持给定负载下的恒定输出功率是至关重要的。电流信号一旦计算出来，就被反馈到电流补偿器中。电流补偿器的输出决定了PWM 脉冲的占空比。升压转换器可以由输出比较模块或PWM 模块来驱动。

无传感器磁场定向控制

无传感器FOC 法采用相电流Ia 和Ib 作为反馈信号。而第三相电流Ic 是通过进行数字化计算得到的。这三相电流在用Park 变换转化为转子系下两相电流之前，先用Clarke 变换转化为定子系下的两相电流。这种转换得到了两个计算电流分量：Id 和Iq。磁链是电流Id 的函数，而转子转矩是电流Iq 的函数。位置估计器用于估计转子位置和速度信息。电机模型使用电压和电流来估算位置。电机模型主要使用位置观测器来间接获得转子位置信息。PMSM 模型是基于直流电机模型。

在对转速进行数学估算之后，期望转速与所得估计转速之间的偏差反馈到转速补偿器中。转速补偿器的输出作为Iq 补偿器的参考值。对于永磁电机来说，Id 补偿器的参考值为零。用于Iq 和Id 的PI 控制器能够补偿转矩和磁链偏差，并分别生成Vd 和Vq 作为输出信号。Park 逆变换和空间矢量调制（SVM）技术适用于生成绝缘栅双极晶体管（IGBT）的占空比。电机控制PWM模块用于产生PWM 脉冲。

譬如，某系统相关控制参数、触发源、寄存器和中断设定如下：

· PFC PWM频率：80 kHz

· FOC PWM 频率：8 kHz

· PFC控制环频率：40 kHz

· FOC控制环：8 kHz

· PFC程序的执行点：ADC ISR

· FOC程序的执行点：PWM ISR

· ADC的触发源：定时器

无传感器FOC 算法采用三个控制环来对电流和速度进行补偿。PFC 算法采用两个控制环来对输入电流和输出电压进行补偿。

图3 显示了PFC 和无传感器FOC 集成系统的时序图。

图4 至图6 显示了该集成系统的状态流程图。

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