風力發電機組旋轉機械運行維護故障分析及解決辦法

劉勇峰

（東方電氣（酒泉）新能源有限公司，甘肅 酒泉 736100）

風力發電機組旋轉機械運行維護故障分析及解決辦法

劉勇峰

（東方電氣（酒泉）新能源有限公司，甘肅 酒泉 736100）

風能作為一種無污染、無輻射的清潔能源受到了電力企業的廣泛關注和青睞。為了確保風力發電機組可以穩定、安全、可靠的運行，降低機組旋轉發電過程中的故障率，需要做好風力發電機組旋轉機械的維護工作。本文首先對風力發電機組旋轉機械運行過程中遇到的問題進行分析，然后提出了相應的解決措施。

風力發電機組；旋轉機械；運行維護；故障分析

風力發電機機組中齒輪箱、風輪、發電機等旋轉機械是重要的組成部分，一旦風力發電機機組旋轉機械產生故障，需要立即采取相關措施對故障進行診斷和分析，避免影響機組的正常運行。相對于國外發達國家來說，我國風力發電起步比較晚，在風力發電機機組故障診斷方面還比較落后，所以，提高對風力發電機組旋轉機械故障的診斷在保證風力發電機組安全性、可靠性和有效性方面具有重要意義。

1　風力發電機的機械結構組成

我國當前的風力發電機組可以根據旋轉類別的差距劃分為兩種形式，即垂直旋轉和水平旋轉兩種。其中垂直軸旋轉風輪的旋轉軸與地面為垂直狀態；而水平軸旋轉的風輪旋轉軸和氣流方向為平行狀態。而根據葉片的形狀進行劃分則可以將其劃分為雙葉、三葉以及多葉三種形式，但是無論何種形式的風力發電機組，其組成機構都基本相同，風力發電機組的旋轉機械結構組織組成圖如圖1所示。

圖1　風力發電機組旋轉結構組成

2　常見的風力發電機組旋轉機械故障

根據當前風力發電機組的實際運行狀況分析，在實際工作中常常會出現大量旋轉機械故障，而故障部位則主要為主軸軸承、主軸、齒輪箱以及葉片和發電機等。

2.1主軸軸承在實際運行過程中的故障

主軸軸承的故障主要包括磨損和擦傷、點蝕以及壓痕和腐蝕、斷裂等。主軸軸承作為發電機組的重要組成部分，在風機的實際運行過程中主軸軸承在承受軸向載荷的同時還承擔著一定的徑向載荷，倘若風輪和主軸軸承的轉動難以平衡，則會使軸承所承受的載荷大大增加，倘若再遭遇潤滑問題時，則會造成多種主軸軸承故障。

2.2主軸在實際運行過程中產生的基本故障

軸承故障主要包括斷軸、軟磨損、腐蝕、斷裂、壓痕以及軸振動偏心等故障。主軸承是保證風輪機和主軸穩定運行的一個重要的結構部件，在運行過程中需要承擔比較大的徑向荷載和軸向荷載，當主軸承和風輪機轉動不平衡、軸承潤滑效果差、承受荷載值過大時就會導致主軸承出現故障。

2.3齒輪箱在實際運行過程中產生的故障

齒輪箱在實際運行中存在的故障主要為齒面磨損和斷齒、偏心、膠合以及點蝕等，當齒輪表面過于粗糙或者齒輪潤滑條件較差時，往往會導致齒輪產生故障。

2.4葉片在實際運行過程中產生的故障

在風力發電機組的實際運行過程中葉片常見故障主要為葉片磨損、斷裂、偏移、彎曲以及疲勞等。

而導致葉片產生上述故障的根本原因為材料使用和安裝不符合要求，疲勞運行以及風速和風向的極具變化等多種惡劣天氣的影響。

2.5發電機在實際運行過程中存在的故障

在發電機組的實際運行過程中發電機主要存在震動過大、發電機過熱以及線圈短路等多種現象。發電機組產生故障的根本原因是長期處于超負荷運行狀態，從而使得各個部件出現老化的同時不能及時進行處理，最終造成絕緣物質老化失效以及轉子和定子的不對稱。

3　對于風力發電機組旋轉機械故障的診斷

在我國風力發電技術的發展過程中對國外故障診斷的先進技術已經進行了充分借鑒，輔以大量總結和研究，當前已經形成了具有較強先進理念的風力發電機組旋轉機械故障診斷技術。根據當前風力發電技術的應用情況分析，當前使用的診斷技術主要包括潤滑油液的分析診斷、信息故障特征提取、人工智能診斷以及設備狀態在線診斷等多種技術。

3.1對于信號故障特征提取技術的應用

在發電機組的實際運行過程中，借助信號故障特征提取診斷技術能夠對機組中存在的各種信號進行檢測，并通過收集和整理以及分析對所獲得的所有數據進行處理，對于其中存在的故障進行深入分析，判斷出其中存在的機械故障部位和類型以及嚴重狀態。針對上述存在的主軸、主軸軸承、發電機、齒輪以及葉片等多種故障，借助信號故障特征提取診斷技術能夠完成診斷。

3.2對于潤滑油油液的深入分析

在當前的技術診斷過程中，往往是根據風力發電機組旋轉機械所使用潤滑油的基本狀態完成故障診斷的。對潤滑油油液的分析技術主要包括油中微粒分析診斷和油質分析兩種技術。其中，油中微粒分析診斷技術主要指鐵譜分析和光譜分析兩種方式，對于潤滑油的顆粒計數進行分析，并根據其自身的分布情況和大小等多種信息，確定故障產生的根本原因和當前的實際情況。油質分析診斷技術在實際應用過程中借助磨粒直徑和油質以及其中的微量水分含量準確判斷風力發電機組旋轉機械故障產生的位置和故障部件所產生的磨損程度。

3.3對設備的實際運行狀態進行在線監測

在風力發電機的在線監測診斷技術實際應用過程中充分融合了信號采集和在線監測以及信號分析等多種技術。借助風力發電機組旋轉機械的振動、溫度、壓力以及電信號等多種信號參數對風力發電設備進行在線監測，并將所獲得的監測數據和事先設定的數值進行仔細比對，當發現異常運行狀況時則會立刻報警，進而準確獲得設備故障的基本類型和發生位置，進而采取有針對性的處理方式和預警方案。當前，該種監測系統在實際應用過程中已經得到了廣泛推廣。

信號采集、狀態監測、分析診斷和狀態顯示以及報警、儲存等多種功能是風機在線監測系統的主要功能。一是借助各種設備對不同監測點的振動信號、電信號以及溫度信號進行收集；二是在狀態監測過程中主要包括初始化設置和狀態監測等；三是借助多種分析方式對風機啟動和變速以及日常運行等多種信號進行分析，從而確定風機旋轉機械的各種機械故障；四是借助數字表格和模擬儀表等對風機旋轉機械故障進行深入分析，清楚直觀的反應機械部件的實際運行狀態。并設定安全值，在超出安全值之后，應當立即發出報警信號，準確反應故障的相關信息；五是通過對機組實際運行過程中的振動、電信號以及溫度等多種信號進行收集和分析以及儲存形成歷史資料，從而對后期的數據分析和查找形成幫助；六是借助網絡技術對風力發電機組的實際運行狀態進行診斷，借助遠程監視風機的實際運行數據進行采集，最終得出故障結果。借助多種先進技術能夠確保風力發電機組在實際運行過程中安全運行，提升設備的運行質量。

3.4充分利用現代化智能監測技術

在對風力發電機組旋轉機械故障進行診斷時，要充分利用神經網絡診斷技術和模式識別技術，借助該系統能夠實現對文字和語音以及圖像的識別，進而達到旋轉機械故障診斷和分析的目的。此外還應當在其中融入圖像處理、計算機視覺應用以及系統辨識等多種技術，對風力發電機旋轉機械故障的診斷實現智能化處理。

4　結論

總而言之，在診斷風力發電機組故障時，需要采用先進、科學的診斷技術進行分析，準確的判斷出故障出現的位置、故障的種類以及故障的嚴重程度，并根據診斷結果制定出具體的應對措施，保證風力發電機組可靠、安全、穩定的運行。

[1] 王闖，李凌均，陳宏.基于頻譜頻段的旋轉機械運行狀態評價方法[J].機床與液壓，2011,39(19):137~140.

[2] 趙賀嘉.淺議風機狀態監測與故障診斷[J].科技與企業，2013,12(12):390.

[3]趙賀嘉.淺議風機狀態監測與故障診斷[J].科技與企業，2013,(12):165~167.

TH133.33

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1671-0711（2016）09（上）-0043-02