基于振動分析的風力發電機故障診斷方法

李靖

摘 要：隨著社會的不斷發展，風能作為一種可以再生的清潔型新能源，在能源危機和環境污染日益嚴重的今天，具有著巨大的發展空間和環保力。所以近年來風力發電在電力市場中占有的比例日益增高，但是風電機組高額的運行維護成本在很大程度上限制了風電產業的經濟效益，風力發電裝置的運行環境惡劣，復雜多樣，傳統的人工維修成本既高昂又易發生安全問題，因此，關于風力發電機的故障診斷方法的研究意義重大。

關鍵詞：振動 風力發電機 故障診斷

中圖分類號：TM315 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2018）11（c）-0054-02

1 風電機組概述

1.1 風電機組的基本結構

風力發電機組的使用原理是通過風輪葉片將風的動能轉化為機械能，從而帶動機組內的發電機運轉產生電能；風力發電機組由：輪毅、主軸、主軸軸承、齒輪箱、高速軸、發電機等一系列部件組成，葉片的主要功能是捕獲風能，輪毅的功能是連接葉片與主軸，包含變槳距系統，主軸負責傳遞風輪扭矩至齒輪箱；主軸軸承用以支撐風輪與主軸齒輪箱的作用是；將低速旋轉扭矩轉化為高速旋轉扭矩，高速軸是傳遞高速旋轉扭矩至發電機；發電機將機械能轉化為電能。

1.2 風力發電機組的常見故障類型

風力發電機組在運行過程中，收到的力是自然力，是不可控的風力，輸出頻率并不是一成不變的，不斷變化帶來的沖擊力是風力發電機組的葉片、主軸、齒輪箱、高速軸等都極易發生故障，部件發生故障以后勢必會造成發電機組停機，從而影響到電力的生產。

由于風機發電機組裝置多建造于偏遠的山區或近海地區，風力較大的環境中，再加上風力發電機組往往都建設在高空，所以存在著維護困難、維護成本高昂等問題，因此建立起全面的監測檢驗系統是十分必要的[1]。

2 風力發電機組狀態監測與故障診斷

狀態檢測主要內容分為3個部分：（1）對風力發電機組的設備運行狀態進行檢測；（2）是當設備狀態異常時對故障內容部位進行診斷；（3）設備故障的早期診斷與預報。風力發電機組的檢測診斷主要有故障信息收集、故障信號處理、狀態辨識、檢測與診斷決策最后輸出診斷結果組成。故障信息的收集主要依靠安裝在設備上，設備附近的傳感器進行采集，傳感信號經過轉換、傳輸、提取然后送入信號處理裝置，去掉無用信息，將異常信息進行提取再將異常信號傳入狀態辨識模塊，得到結果后輸出到檢測與診斷決策階段，從而規劃嚴謹的故障處理計劃，最后將處理計劃進行實施，就是風力發電機組狀態檢測與故障診斷處理的整個循環。

風力發電機的狀態檢測技術有很多種，在葉片的檢測上，大多都是根據葉片的振動、轉速、溫度等主要核心問題進行檢測，在傳動裝置的檢測上，依據傳動部件的振動、轉速、溫度的不同來進行檢測，其他的檢測行為還有對電能的時域與頻域分析、油液質量方面分析等[2]。按照檢測方式的不同可以分為以下幾個方面。

2.1 振動檢測

主要是用來檢測齒輪箱的齒輪、軸承、發電機的軸承、主軸等部件的振動情況來進行故障檢測與分析。對收集檢測到的信息進行分析與比較，從而得出較為準確的故障信息。振動檢測的方式投入成本較高，但是技術相對成熟，診斷結果也比較準確，所以被廣泛應用于風力發電機組的故障檢測。

2.2 油液檢測

對油液的狀態進行檢測與分析，可以得出兩個結論：一是檢測油液質量；二是通過對于油液想接觸的部件的運行狀態進行分析。采用的手段有污染度測試、紅外光譜分析、油濾壓降分析等。目前風力發電機組的油液分析一直采用離線檢查的技術，但是隨著傳感器技術的不斷發展與進步，油液檢測正逐步想在線監測發展。

2.3 溫度檢測

電路系統出現故障，往往伴隨著高溫、著火等現象的發生，通過對電子和電氣部件的溫度檢測，可以有效的監測與識別故障部位，檢測出是否由于原件的惡化和接觸不良造成的電路問題。隨著熱成像技術的發展，在線溫度檢測也變得切實可行[3]。

2.4 過程與性能參數檢測

指的是通過風力發電機組運行過程中檢測得到的數值，通過與政策情況下安全運行的允許數值進行對比來直接決定是否發出進步，此種檢測系統比較落后，錯誤率較高，傳統的檢測方法有待提高。

振動檢測由于其應用范圍廣、簡單易行、處理技術成熟、因此振動檢測是最廣泛的應用在風力發電機故障診斷的方法之一，本文將基于振動分析風力發電機故障診斷方法進行探討，從而實現對風電機組狀態的分析與故障診斷。

3 基于振動分析風電機故障診斷方法

振動信號的基本處理方法：首先要先進行振動信號的進行收集與整理，然后將原始信號進行處理，改變信號的形式，從而更方便地將有用故障征兆信息進行提取，主要分為3種方法：時域、頻域、時頻分析法。

3.1 時域分析方法

時域分析又包括了：（1）信號幅值分析，對振動信號幅值進行峰值、均值、最大最小值、方差、斜度等指標進行分析處理；（2）波形分析，就是對振動時域信號隨著時間的變化而變化的過程進行分析與評估，這種方式簡單可行又有效，唯一缺點就是應用面較窄；（3）時域同步平均法，也叫想干檢波法，即從振動信號中剔除混有的噪聲干擾，從而進一步提取出純凈的周期性分量；（4）相關函數法，分為自相關函數和互相關函數，自相關函數是描述不同時刻的取值之間的依賴關系，互相關函數是描述不同組數據之間相依賴關系。

3.2 振動信號的頻域分析方法

（1）頻譜、頻譜密度函數分析：是指通過傅里葉變換將時間波形拆分為一個個單一的凱波分量進行分析研究，以獲得信號的頻率結構以及各凱波幅值和相位信息[4]。

（2）功率譜密度函數分析：是在頻域中對信號能力或功率分布情況的分析。分為自功率密度函數分析和互功率密度函數分析。

（3）相位譜分析：在旋轉機械的故障診斷過程中，對于振動信號的相位譜和幅值譜數據的分析對比同樣重要。相位是將旋轉不見上的某一個點作為參考點，轉動件上其他任意一點的相位就是與該點之間所夾得圓心角。

4 結語

設備具有復雜性的特點，設備的故障與故障原因之間的關系極其復雜，故障的診斷是一個探索過程，所以不能僅僅依靠一種方法進行診斷推理。要在知識的層次上進行處理技術的系統學習，從而增加故障處理人員的專業性素質，通過概念和處理方式上的知識化，來實現職能化的診斷設備故障問題。

參考文獻

[1] 孔德同，賈思遠，王天品，等.基于振動分析的風力發電機故障診斷方法[J].發電與空調，2017，38（1）：54-58.

[2] 楊靜懿.風力發電機的整機故障診斷[D].東華大學，2014.

[3] 曲弋.MW級風力發電機組關鍵部件振動分析與故障診斷方法研究[D].沈陽工業大學，2012.

[4] 徐展.基于振動法的風電機組傳動鏈狀態監測與故障診斷研究[D].浙江大學，2012.