基于大數(shù)據(jù)和人工智能的風(fēng)電機(jī)組傳動鏈故障診斷研究

陳思羽 胡常鑫

【摘?要】經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，城市化進(jìn)程的加快，人們對電能的需求也逐漸增加。隨著風(fēng)電行業(yè)的快速發(fā)展，越來越多的風(fēng)電機(jī)組并網(wǎng)投運(yùn).因風(fēng)電機(jī)組工作環(huán)境惡劣，風(fēng)速、風(fēng)向、轉(zhuǎn)速等變化大，致使機(jī)組運(yùn)行工況復(fù)雜，容易導(dǎo)致機(jī)組傳動鏈的主軸、齒輪箱、聯(lián)軸器等關(guān)鍵零部件發(fā)生故障，從而損壞設(shè)備，帶來嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失，甚至危及安全.對風(fēng)電機(jī)組傳動鏈進(jìn)行故障診斷，可以預(yù)先了解其健康狀況，合理調(diào)整運(yùn)行，對實施風(fēng)電機(jī)組的狀態(tài)檢修，提高機(jī)組的可靠性和安全性，降低運(yùn)行和維護(hù)費用等具有重要意義。本文就基于大數(shù)據(jù)和人工智能的風(fēng)電機(jī)組傳動鏈故障診斷展開探討。

【關(guān)鍵詞】風(fēng)電機(jī)組;傳動系統(tǒng);維護(hù);故障診斷

引言

隨著我國科技的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)水平的提升，在能源利用上為了滿足當(dāng)前可持續(xù)發(fā)展的基本國情，國家更加推崇使用無污染、可再生能源來代替煤、石油、天然氣等傳統(tǒng)資源。在這樣的背景下，風(fēng)力發(fā)電逐漸進(jìn)入了我國新能源研究中心的視線，風(fēng)能源的開發(fā)和利用都在一定程度上得到了社會的好評和人們的認(rèn)可，但是對風(fēng)力進(jìn)行利用過程中，同樣也要意識到，風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中的運(yùn)行和維護(hù)以及故障診斷都是很重要的，我們也應(yīng)該及時研究出相應(yīng)的系統(tǒng)維護(hù)和故障修復(fù)措施。

1風(fēng)電大數(shù)據(jù)

（1）數(shù)據(jù)來源。隨著風(fēng)電規(guī)模日益擴(kuò)大、智能化不斷的提高，由此帶來的是越來越多先進(jìn)的自動化儀表產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)。在日常生產(chǎn)管理中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)如風(fēng)場的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)、電網(wǎng)OMS系統(tǒng)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)運(yùn)營報表數(shù)據(jù)、廠區(qū)內(nèi)監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)等。在一些有條件的風(fēng)場，還有第三方研發(fā)的振動系統(tǒng)采集的振動監(jiān)測數(shù)據(jù)。正是各大風(fēng)電企業(yè)對狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)性能要求的不斷提高使得整個風(fēng)電系統(tǒng)的數(shù)據(jù)規(guī)模不斷擴(kuò)大，在實際使用過程中出現(xiàn)各系統(tǒng)不兼容、數(shù)據(jù)存儲效率不同、數(shù)據(jù)格式各異、傳輸協(xié)議存有差異等，如何將這些數(shù)據(jù)統(tǒng)一化、標(biāo)準(zhǔn)化成為急需解決的問題，這些都為大數(shù)據(jù)平臺的發(fā)展提供了現(xiàn)實基礎(chǔ)。（2）風(fēng)電大數(shù)據(jù)平臺。隨著狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的日益龐大和風(fēng)場運(yùn)行服務(wù)年限的增加，每年產(chǎn)生數(shù)據(jù)規(guī)模以TB級別的增加，如何存儲和管理成為急需解決的問題，早期風(fēng)電企業(yè)為節(jié)約成本會定期對數(shù)據(jù)進(jìn)行清除使得蘊(yùn)含在數(shù)據(jù)內(nèi)具有價值的信息不能有效的利用。大數(shù)據(jù)技術(shù)為風(fēng)電數(shù)據(jù)的存儲和利用提供了有效的解決方法，在存儲管理方面可達(dá)到設(shè)計年限20年左右風(fēng)機(jī)的存儲管理需求，實現(xiàn)不同系統(tǒng)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理;在數(shù)據(jù)分析挖掘方面可以有效發(fā)掘蘊(yùn)含在各類數(shù)據(jù)中的價值為風(fēng)電企業(yè)狀態(tài)監(jiān)控、壽命預(yù)測、早期故障預(yù)警等提供了有效方法。

2風(fēng)電機(jī)組傳動系統(tǒng)維修與故障診斷的意義

風(fēng)電機(jī)組系統(tǒng)內(nèi)部如果發(fā)生故障未得到及時的處理，很有可能會對整個機(jī)組造成零部件的損壞，降低其使用壽命，嚴(yán)重的還可能會對齒輪組或者主軸承等大型關(guān)鍵性零件造成散落或者零碎，最終導(dǎo)致風(fēng)電機(jī)組系統(tǒng)癱瘓，無法正常使用，所以，對風(fēng)電機(jī)組傳動系統(tǒng)的維修與故障分析診斷工作一定要有條理性，有時效性，要嚴(yán)格控制好風(fēng)電機(jī)組系統(tǒng)的穩(wěn)定程度，及時發(fā)現(xiàn)故障位置，降低故障發(fā)生風(fēng)險，是對風(fēng)電機(jī)組保護(hù)的重要方法，也是提高能源利用率和能源產(chǎn)生速率的有效手段。

3風(fēng)電機(jī)組傳動鏈故障診斷

3.1風(fēng)電機(jī)組傳動鏈的故障類型及機(jī)理分析

風(fēng)電機(jī)組傳動鏈包括主軸、齒輪箱和聯(lián)軸器，其中，齒輪箱中一般含有齒輪、滾動軸承和軸.傳動鏈的故障類型主要體現(xiàn)在：（1）齒面損傷、斷齒、齒根有較大裂紋、局部齒形誤差;（2）滾動軸承內(nèi)、外圈剝落，鋼球剝落;（3）聯(lián)軸器對中不良、配合松動、不平衡;（4）軸彎曲;（5）齒輪油異常等.傳動鏈中的主要零部件失效可能由多種原因造成，同時，其產(chǎn)生的故障通常也會相互影響.因此，分析各零部件的主要不同失效形式及機(jī)理是對傳動鏈故障診斷的基礎(chǔ)。

3.2基于SVM的傳動鏈故障分類

SVM的原理是使用一個明確的非線性映射，將維度較低的樣本映射到維度較高的空間內(nèi)，建立最優(yōu)分類超平面，來對輸入樣本進(jìn)行分類和識別1609-1610。

其中，σ為核函數(shù)系數(shù)。在運(yùn)行過程中，對風(fēng)電機(jī)組傳動鏈提取振動信號，并求取其特征值，以此來判斷故障類型。將這些特征值作為SVM模型的輸入量，通過訓(xùn)練和學(xué)習(xí)來識別故障種類。參數(shù)選擇對SVM的性能有很大影響，其中，最重要的參數(shù)為懲罰參數(shù)C和核函數(shù)系數(shù)σ。C和σ的不同取值導(dǎo)致分類模型的不同性能。SVM使用“一對多”法對傳動鏈故障類型進(jìn)行分類，構(gòu)造與故障樣本類型數(shù)目相等的二分器進(jìn)行分類，以測試樣本的故障類型向量作為二分器的輸入。診斷結(jié)果與訓(xùn)練樣本一致的，判定為該故障，不一致的，作為下一個二分器的輸入，繼續(xù)判斷，最終實現(xiàn)多種故障樣本的分類。

3.3風(fēng)電機(jī)組傳動鏈故障樹診斷系統(tǒng)的推理機(jī)制

故障樹智能診斷推理包括2個過程：一是某層框架某節(jié)點的報警規(guī)則的推理，確定該節(jié)點是否異常;二是框架中診斷規(guī)則的推理，確定故障傳播關(guān)系，找出故障源.通過淺知識推理可獲取故障征兆，通過狀態(tài)監(jiān)測、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家診斷獲得;通過深知識推理可確定故障源，文中推理過程采用從頂上事件—中間事件—基本事件來確定故障樹上各節(jié)點的狀態(tài)，找出故障源。

4風(fēng)電機(jī)組傳動系統(tǒng)的維護(hù)與保養(yǎng)

4.1齒輪箱的維護(hù)與保養(yǎng)

第一、清潔齒輪箱箱體表面，并仔細(xì)檢查齒輪箱的外觀是否存在管道或箱體滲透現(xiàn)象，箱底放油閥是否存在松動或滲漏現(xiàn)象，盡可能杜絕由于放油閥松動或滲透而引發(fā)的齒輪油大量泄漏現(xiàn)象發(fā)生。第二，檢查齒輪軸散熱器以及承溫度、壓差、壓力、油位、溫度等傳感器的接線是否正常，以及導(dǎo)線是否存在磨損現(xiàn)象。第三，采用油位窗或油標(biāo)尺來檢查齒輪箱有色以及油位有無異常。如果油色較黑較深時，則應(yīng)及時檢驗油質(zhì)，并強(qiáng)化機(jī)組運(yùn)行監(jiān)視力度。如果出現(xiàn)濾清器堵塞報警的情況，應(yīng)第一時間對其進(jìn)行檢查與維護(hù)，全面清潔濾清器內(nèi)部，并更換濾芯;如果油位較低，則應(yīng)立即補(bǔ)充。第四，檢查齒輪箱有無異常噪音的發(fā)生。

4.2滾動軸維護(hù)和保養(yǎng)

一般軸承運(yùn)轉(zhuǎn)不正常通常表現(xiàn)為軸承過熱、噪聲大、振動、軸承軸上松動、機(jī)械性能不達(dá)標(biāo)、更換頻率高等問題。軸承存在著不同程度的損壞，軸承過熱通常是由于接觸型摩擦油封太緊，可以采取更換接觸型的油封，并潤滑油封表面。軸承箱內(nèi)孔不圓、軸承發(fā)生扭曲變形、箱孔內(nèi)徑過小或者支撐面不平均會導(dǎo)致軸承過熱，必須維護(hù)中檢查軸承箱、內(nèi)孔，調(diào)整底座片分布情況。由于軸承的發(fā)熱量和排熱量不穩(wěn)定，通常滾動軸承的運(yùn)轉(zhuǎn)初溫速度會快速上升，達(dá)到正常狀態(tài)不太穩(wěn)定。溫度達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)的時候，由于滾動軸承的發(fā)熱量、冷卻面積、軸承等熱容量、潤滑油量以及周圍溫度不同而不同。

結(jié)語

風(fēng)電機(jī)組傳動鏈作為整個機(jī)組能量轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵部件，它的健康狀態(tài)關(guān)乎整個風(fēng)機(jī)的健康安全運(yùn)行，尤其齒輪箱安裝位置環(huán)境偏遠(yuǎn)且處于風(fēng)機(jī)頂部的機(jī)艙內(nèi)，日常維護(hù)和檢修工作困難，一旦發(fā)生故障維修成本昂極其貴，因此對其早期故障預(yù)警、精準(zhǔn)故障診斷對降低運(yùn)維成本、提高風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行的可靠性顯得尤為重要。隨著一些先進(jìn)傳感器的應(yīng)用，全狀態(tài)多通道的監(jiān)測系統(tǒng)逐漸完善，工業(yè)智能化進(jìn)一步提高，如何在大數(shù)據(jù)時代下利用海量狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)達(dá)到早期故障預(yù)警、精準(zhǔn)故障診斷成為解決當(dāng)前問題的關(guān)鍵。

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作者簡介：

陳思羽（1993-5月-18日），民族：漢，性別：男，籍貫：黑龍江省雞西市雞東縣，學(xué)歷：碩士研究生，職稱：無，研究方向：人工智能在風(fēng)電故障檢測上的應(yīng)用。

（作者單位：1黑龍江科技大學(xué) 電氣與控制工程學(xué)院;2國網(wǎng)遼寧省電力有限公司葫蘆島供電公司）