基于模糊层次分析法的风电叶片制造质量评价

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2020基于模糊层次分析法的风电叶片制造质量评价田晓璇、朱彬莎、常经纬西安热工研究院有限公司，西安市雁塔区雁翔路99号，710054ManufacturingQualityEvaluationofWindTurbineBladesBasedonFuzzyAnalyticHierarchyProcessTIANXiaoxuan,ZHUBinsha,CHANGJingwei,ZHANGRuigangLEIHangXi’anThermalPowerResearchInstitute,Xi’an,710054摘要：风电叶片制造质量的优劣与风电机组安全运行密切相关。文中提出一种基于模糊层次分析法的风电叶片制造质量评价方法，以原材料、铺层及灌注、粘结过程、成品检查、包装贮存等生产流程构建评价指标体系，通过层次分析法确定指标权重，运用模糊综合评价法对叶片各生产流程及整体制造质量进行评估。应用该评价方法进行实例分析表明，该方法可以较为客观的反映叶片各个生产环节及总体叶片制造质量水平，为风电场了解叶片制造质量情况及叶片成品验收提供科学的参考。关键词：风电叶片；制造质量；模糊层次分析法；评价方法ABSTRACT:Themanufacturinglevelofwindturbinebladeiscloselyrelatedtothesafeoperationofwindturbine.Thispaperpresentsawindblademanufacturingqualityevaluationbasedonfuzzyanalytichierarchyprocess(ahp)model,whichbuildsindexmodelwithrawmaterials,layerandperfusion,bondingprocess,productinspection,packaging,storageandotherproductionprocesses.Throughtheanalytichierarchyprocesstodeterminetheindexweight,usingthefuzzycomprehensiveevaluationmethodtoevaluateleafqualityofthewholeprocessofmanufacture.Theexampleshowsthatthemethodobjectivelyreflectseachproductionlinkandtheoverallblademanufacturingqualitylevel.Itcanprovidescientificreferenceforwindfarmtoknowtheblademanufacturingqualityaccuratelyandfortheacceptanceofbladefinishedproducts.KEYWORD:windblade;manufacturingquality;fuzzyanalytichierarchyprocess;evaluationmethod部分叶片制造企业以产品质量为代价来换取进1引言度及利润，制造质量不达标的叶片若被应用在作为风电场的关键部件，叶片质量优劣对风电项目现场，将带来很大的安全质量事故隐风电项目整体安全性及经济效益起到了至关重患。要的作用。目前，风电叶片主流形式均为玻璃目前，设备质量评价方法主要有专家评价钢复合材料叶片，采用铺层、真空灌注、固化[2][3]法、统计调查法、层次分析法、因果分析成型等工艺制成。叶片制造过程中，纤维布及法等，这些方法主观判断性强，且尚未形成针芯材的铺放、树脂的灌注和固化、叶片粘结面对风电叶片制造质量的评价方法。因此在实际的清理以及粘接剂的刮涂等过程有大量人工操应用中，亟待寻找一种与风电叶片制造特点相[1]作，这类生产过程存在较多的质量风险。加适应的质量评价方法，用来较为客观的评判叶之近年来，风电行业一直处于快速发展状态，片的制造水平，使风电场准确了解叶片制造质国内风电行业掀起了抢装潮，各项目节点集中、量情况，并为成品验收提供科学的依据。需求集中，风电各主要设备特别是叶片设备供本文提出了一种基于模糊层次分析法的货矛盾呈白热化趋势，供应商产能趋于饱和，风电叶片制造质量评估方法，以叶片设备监理-1-

12020人员在对制造厂生产全过程监督过程中发现的（2）构建各层次判断矩阵质量问题统计结果为评价数据来源，综合运用构建反映第t级层级中的一组评价指标对层次分析法和模糊数学理论，构建风电叶片质其对应的第t-1级层级中的一项评价指标的影量评价的模糊层次分析法模型，采用定量和定响程度的若干个判断矩阵。采用“1-9标度法”[4]性相结合的方法，客观反映叶片各个生产环节构造判断矩阵，标度法的含义如表2所示。及总体叶片制造质量水平。为风电场准确了解表2标度法含义说明叶片制造质量情况及叶片成品验收提供科学的Tab.2Definitionofscalemethod参考，同时有利于推动叶片生产制造行业高质标度含义量发展。1表示两个因素相比，具有相同重要性3表示两个因素相比，前者比后者稍重要2评价模型的构建5表示两个因素相比，前者比后者明显重要2.1评价指标体系及权重的确定7表示两个因素相比，前者比后者强烈重要（1）构建层次结构模型9表示两个因素相比，前者比后者极端重要根据叶片制造流程、工艺特点及其质量评2,4,6,8表示上述相邻判断的中间值价关键因素，建立风电叶片制造质量评价指标若因素i与因素i的重要性之比为aij，那么因倒数体系。将风电叶片质量评估因素划分为三层，素j与因素i重要性之比为aji=1/aij。即目标层、准则层、指标层。其中，目标层为（3）判断矩阵的最大特征值风电叶片制造质量，准则层为原材料质量、铺根据判断矩阵，计算相应的标准化特征向层及灌注质量、粘结过程质量、成品检查质量、量w并作归一化处理，即可知每个指标的权重。包装贮存质量5个方面，指标层为质量证明文（4）一致性检验。件、外观质量、入厂性能复验等18个指标。为检验权重是否有效，进行一致性检验。叶片制造质量评价指标体系详见表1。方法如下：表1叶片制造质量评价指标体系一致性检验指标CImaxnTab.1Evaluationindexsystemofbladen1manufacturingquality式中：max为最大特征根，n为构造矩阵目标层准则层指标层维数。C1质量证明文件B1原材料计算判断矩阵的校验系数CR：C2外观质量质量C3入厂性能复验CRCIRIC4铺层灌注工艺审查B2铺层及C5纤维布及芯材尺寸位置判断矩阵的校验系数CR值越小，说明判灌注质量控制C6大梁表观质量及尺寸断矩阵的一致性程度越好，若校验系数CR<0.1，C7真空系统及灌注固化度判断矩阵通过一致性校验，若CR>0.1，则需重C8粘结工艺审查新构建判断矩阵[5]。A叶片B3粘接过C9腹板表观质量及尺寸制造质2.2构建模糊综合评价等级集程质量C10合模间隙控制量C11粘结树脂配比及固化（1）对评价指标体系中的多层次指标使度C12叶片重量及几何尺寸检用模糊评价，构建评价指标等级集L，L=(L1，查B4成品检C13外观检查L2，L3，L4，L5)对应优、良、一般、较差、查质量C14无损探伤及内部检查差5个等级，如表3所示。C15防雷装置检测C16工装匹配3模型计算及实例分析B5包装贮C17贮存条件存质量（1）选取某风电叶片制造厂为实例进行C18标记检查-2-

22020分析，根据表1建立的评价模型，各层次的因11/311/5311/21/3素集为：B41211/2第一层次：A=（B1、B2、B3、B4）5321第二层次：B1=（C1，C2，C3)；126B2=（C4，C5，C6，C7)；B51/2141/61/41B3=（C8，C9，C10，C11)；B4=（C12，C13，C14，C15)；（3）运用层次分析法计算指标权重。B5=（C16，C17，C18）将矩阵A进行归一化处理，得到目标层A对准则层的各指标权重，即为矩阵WA。表3叶片制造质量评价等级Tab.3EvaluationgradeofblademanufacturingWA0.1620.2430.4620.0620.071quality（4）一致性检验。计算判断矩阵的最大特征根max，评价等级特征数值区间iAWi一般性质量问题；λmax，其中，L1优已处理，对后续机组运行80-100niwi无影响0.8584较大质量问题；1.359L2良已处理，对后续机组运行60-80AWAWT2.547A无影响0.3124重大质量问题；0.3604L3中已处理，对后续机组运行60-40无影响max5.30n存在一般质量问题；max0.075L4较差回用处理40-20计算一致性指标CI：CI=n1根据表4确定相应的平均随机一致性指标存在较大设备质量问题；L5差20-0对后续运行造成隐患RI，对于5阶的判断矩阵，查表得到RI=1.12。（2）采用“1-9标度法”，构建各层次判表4平均随机一致性指标RITab.4MeanrandomconsistencyindexRI断矩阵并赋值，得到目标层A的判断矩阵如下：n345678911/31/553RI0.580.901.121.241.321.411.45311/233A52175CRCI0.0750.06，可知CR<0.1，1/51/31/711RI1.121/31/31/511判断矩阵通过一致性检验，权重计算结果合理。同理，构造准则层B1、B2、B3、B4、B5同理可得准则层B1、B2、B3、B4、B5经归一化的判断矩阵：求权重结果如下，且均通过一致性检验。11/31/3WB10.1420.4290.429；B1311311WB20.1360.0760.5430.245；131/51/3WB30.3440.3540.1610.141；1/311/51/3B25513WB0.1180.1830.2210.4774；331/31WB0.5870.3240.0895。12131/2135（5）计算各指标评价等级隶属度。B311/311/21/31/521假设对指标Ci进行评价，采用百分比统计法，将设备质量问题等级进行百分比统计，作-3-

32020为等级隶属度。例如：设备监理人员对指标Ci铺层及灌注质量情况为优，等级隶属度为57.5%。监督检查发现的设备质量问题数量总数为y件，其中特征为Lm等级的质量问题为x件，由此RB3WB3MB30.6530.347000粘接过程质量情况为优，等级隶属度为可知指Ci标的Lm等级隶属度为：65.3%。rim=x/y(i=1,2,....18；m=1,2...5)。由此可得出指RBWBMB0.6990.2710.03000444标Ci的等级隶属度矩阵为ri=(ri1,ri2,ri3,ri4,ri5)。成品检查质量情况为优，等级隶属度为69.9%。以原材料质量B1为例，其各指标层等级RB5WB5MB50.7230.1680.10900评价结果隶属度如表5所示。包装贮存质量情况为优，等级隶属度为72.3%。表5原材料质量各指标等级隶属度（7）计算目标层综合评价结果并分析。Tab.5RawmaterialqualityindexgradesubjectionRAWARBRBRBRBRB1235degree4评价0.5870.3340.0490.030L1优L2良好L3一般L4较差L5差指标依据最大隶属度原则，确定基于叶片制造C10.40.30.20.10质量问题数据的叶片制造质量对L1级的隶属C20.30.30.20.20度最高，评价等级为优，等级隶属度为58.7%。C30.30.20.30.204结论由上表可以得到，原材料质量对应的等级本文提出了一种基于模糊层次分析法的隶属度评价矩阵为MB，1风电叶片制造质量评估方法。该评价方法利用0.40.30.20.10层次分析法分析了影响叶片制造质量的各个MB0.30.30.20.201因素,从而得到了权重系数，采用模糊数学的0.30.20.30.20方法，对叶片生产各环节质量进行隶属度计算同理可得，B2，B3，B4，B5指标等级隶属并定性评估，最后得到对于叶片制造质量的综度评价矩阵为MB2,MB3,MB4,MB5。合评价结果。基于设备监理人员对某叶片制造0.20.80000.60.4000厂实际生产过程监督检查发现的质量问题，对MB20.70.3000本评价方法进行实例分析，表明利用模糊层次0.50.5000分析方法可以较为客观的反映叶片各个生产环0.70.30000.60.4000节及总体叶片制造质量水平，为风电场准确了MB30.80.2000解叶片制造质量情况及叶片成品验收提供科学0.50.5000的参考。0.60.30.100M0.50.40.100参考文献B40.70.30000.80.2000[1]宁志鹏.风电设备驻厂监造实践及控制要点[J].设备监理，0.80.10.1002014（4）:54-57.MB0.70.20.100[2]刘志海，张荣华，杨凯迪，等．基于模糊专家系统的采煤50.30.50.200机故障诊断研究［J］.煤炭技术，2017（1）：227-229.[3]许树柏．层次分析法原理［M］．天津：天津大学出版社，（6）准则层评价结果计算与分析。1988．将B1的指标权重系数WB与等级隶属度1[4]张方炜，刘海玉，熊小鹤，苗杨.模糊层次分析法在燃煤锅评价矩阵MB相乘即得到B1指标评价集RB炉NOx排放影响因素定量分析中的应用［J］.热力发电，201011。（1）：14-17.RB1WB1MB10.3140.2570.2430.1860[5]李磊,高朝祥,邹修敏,吴利平等，基于模糊层次分析法的风电根据最大隶属度原则可知，原材料的质量情况机组零部件风险评估［J］.机械工程师,2020（7）：97-100.收稿日期：为优，等级隶属度为31.4%。作者简介：同理，可得准则层其他指标的评价集：姓名：田晓璇（1986-），性别：女，籍贯：陕西省西安市，学历：RB2WB2MB20.5750.425000研究生，职称：高工，研究方向：电站设备质量管理-4-