風力發電機狀態監測與故障診斷技術分析

高鵬

摘 要：風力發電機的狀態和人們的生活是息息相關的。對風力發電機狀態監測和故障診斷技術進行論述。其中，基于多參量的故障監測診斷技術是重點發展的方向。

關鍵詞：風力發電機；狀態監測；故障診斷技術

基金項目：“基于SCADA數據信息融合的風力機葉片履冰診斷與預測技術研究”（19C1374）

由于對風力發電廠的設備和一些重要的關鍵部件了解不足，風力發電機組如果出現問題，就只能按照制定好的計劃維修或者是在發現故障后進行維修[1]。

1 風力發電機診測時會出現的問題

為了解決問題，需要對機組的信息有更加全面的了解，例如每個部件的電壓、電流、溫度與振動情況等。通過風力發電機組狀態監測和故障診斷系統，獲取相關信息后，就可以根據檢測結果，采取一些措施，便于實施維修計劃。應用風力發電機組狀態監測和故障診系統，可以降低事故發生的概率，進而減少維修費，節約成本[2]。

機械故障和電氣故障是在發電機運行過程中比較常見的故障。其中，機械故障的主要表現形式是轉子質量不平衡故障、轉子偏心故障、軸系不對中故障和發電機振動頻率過高等[3]。電氣故障的主要表現形式是三相不平衡、絕緣損壞、線圈路短和氣隙不均衡等[4]。在風力發電機組中，風力發電機是很重要的一個部件，其運行狀況會對整個風力發電機組造成影響。如果在工作中風力發電機產生故障就會影響整個工作的進度。所以，維護工作特別重要，可以防止故障的發生，從而節約成本。

1.1 通過發電機振動、溫度和轉速等診斷機械故障

發電機輸出的電流、電壓和功率如果不一樣，那就和發電機的機械故障有密切的關系。高頻振動一般都是由軸承故障引起的。高頻故障的轉速很高，達到一千多，要想獲得軸承故障特征信號，可以通過振動傳感器來取得軸承振動信號，然后對這一信號進行處理，以此解決機械故障中的軸承故障。對軸承故障的診斷可以使用峰值能量法、包絡解調法、小波分析法以及基于快速傅立葉變換的故障診斷法。振動頻率較低是因為軸系不對準、轉子質量不平衡、機座松動等，要想獲得這些信息，需要對振動的信號進行濾波、放大處理，然后進行傅立葉交換。在運行過程中也會出現發電機轉子偏心故障和發電機定子和轉子之間氣隙不均衡的現象，這兩個故障是由磨損和溫度升高等原因造成的。諧波成分很重要，通過對發電機定子輸出電流、電壓、功率等信號中的諧波成分監測，可以診斷電機轉子的偏心故障。當發電機轉子和軸承不能正常運轉時，可以通過不斷的小波變換給發電機的輸出功率發出信號。一旦發生了不太嚴重的機械故障，氣隙振動也會被發電機轉軸的振動引發，然后發電機轉子與定子間氣隙磁通出現不平衡。定子的電流解析能夠解決轉軸的振動故障。

1.2 電氣故障發出信號的控制

首先對一些參量的信號開展測驗，發出的信號有發電機定子的線圈溫度、定子的電壓、定子與轉子的電流、發電機輸出功率以及轉子轉速等，然后對其進行處理，最后進行識別。要想找到電氣不運作的原因，可以使用定子電流檢測方式、一小部分放電的監測方式、振動檢測法等。轉子或定子線圈短路故障根據研究發現是發電機轉子、定子線圈絕緣損壞引起的，包括匝間短路、相間短路、層間短路等問題，所以，短路故障監測和診斷是研究的重點。為了監測發電機的狀態，可以對電壓、電流和轉子扭矩進行檢測。要想對發電機狀態實施更全面的監測，還可以對大氣溫度和大氣壓力等進行測量。

在轉子電流信號中會出現故障諧波分量，這是由于發電機定子出現了匝間短路，定子電流的對稱性被打破，生成一個反向的旋轉磁場。對于發電器每匝之間短路事件的檢測包括負序的電流、電流的諧波成分、電流Park的矢量運行路距等。在短路匝數比較少時，定子電流變化量微小，這種情況很難檢測出諧波成分。定子單相、雙相、三相的短路這3種情況被稱作相間的短路現象。要想更好地識別發電機的相間短路故障，可以采集發電機的電流、溫度和振動等信息。采集和相間短路有很大聯系，當發生相間短路時，采集就會產生變化。故障特征也是和短路的時間息息相關的，診斷發電機相間短路的主要方法是基于功率譜密度的故障診斷法、基于離散小波變換的故障診斷法、反向傳播（Back Propagation，BP）神經網絡法、Elman神經網絡法以及概率神經網絡（Probabilistic Neural Network，PNN）法。其中，速度比較快的是BP神經網絡法；網絡結構比較簡單的是Elman神經網絡；PNN的神經網絡的優勢為容錯能力較強。

2 對故障模擬實驗研究的分析

2.1 兩種研究途徑

雙饋的風力發電器故障診斷技術通過風力發電器的數學建模仿真來進行鉆研和探討，鉆研的途徑主要有兩種：故障仿真和實驗模擬。創設雙饋風力發電器的物理和數學建模時最常見的故障仿真建模方法需要從兩個方面來考慮：“場”和“路”。

在“場”這一方面，研究分析時會創建雙饋風力發電機的物理建模，這一模型是在有界限的元方法在電磁場分析的ANSYSMaxwell軟件中建立的，然后模仿雙饋風力發電機平常運作和無法正常運作的狀態。但是這一模擬存在一定問題，為了解決這一問題，專家在ANSYSMaxwell中建立雙饋風力發電機的有限元模型。要想模擬不同程度的匝間短路故障，就需要將繞組重新分組，然后改變短路匝數和外電路的電阻、電感值。最后的結果就是故障的程度越高，短路支路的電流就會越大，同時，相電流相位差的不平衡度也會越大。

在“路”這一方面，雙饋發電機數學的模型是專家們通過多個回路的理論和發電機數學的方程得來的，然后進行雙饋發電機的仿擬，經過對比正常和故障的狀況，總結出一些信息：和正常狀態時的相電流對比，發電機出現故障時大大超過正常狀態時的相電流；繞組故障程度越高，相電流越大；繞組故障程度越低，相電流越小。

2.2 風力發電器的仿擬驗證分析與探討

創設風力發電機故障的模擬平臺，要想對所有類別故障的診斷算法開展實驗，就需要在開展故障信號模擬的同時，開展風力發電機事故的監測和診視。在此之前有人已經做好了定子不平衡狀態或轉子不平衡狀態的模擬實驗，其電阻值需要與定子或者轉子相等。實驗臺可以模擬很多故障，例如傳動系機械的不正常運作、發電機的定子繞組短路事故等。創設的風力發電機可以模仿很多事故，其中有定子繞組匝間短路事故、定子不平衡和轉子不平衡現象，因為這一實驗模仿平臺有一個感應的發電機是滑環雙饋式的繞線感應發電機。定子和轉子會出現一些故障，例如定子、轉子在繞組時每匝之間的短路現象、層間短路現象以及相間短路現象等，都能夠通過雙饋型的風力發電機故障模擬實驗平臺來開展模擬實驗，采用和實際運行的雙饋發電機差不多的結構，同時，可以人為進行控制。

3 風力發電機狀態監測系統

收集發電機振動的信息，對其進行解析，就可以明確機組所有部件的運作狀況，這就是傳統風力發電機在線情況監控系統的具體實施方法。外國很多企業的風力發電機狀態監控系統都是如此，例如，IMX-W和Turningpoint的在線監控系統，分別是瑞典SKF公司和新西蘭況德實儀器公司研制的，國內CDMA-6100狀態監測與故障診斷系統和VibDAQ網絡化離線監控平臺，就是西北工業大學和北京的威銳達監控系統有限公司制造研發的。

如果只采集和分析振動數據，那么對風力發電機會造成診斷不準確的現象。目前，我國已研制出一種能夠對發電機狀態實現綜合監測和故障診斷的系統，就是WT-1型風力發電機狀態監測與故障診斷系統，發電機的電氣信息和風力發電機組運輸鏈各個部件的振動信號都可以通過這一系統獲得和監控，然后把負序電流法、電流諧波成分分析法等常用的電氣信號處理方法集中到該系統中。

4 技術的不斷發展

風力發電機組對人們的生活越來越重要，也受到越來越多人的關注。風力發電機組最重要的就是可靠性，所以，要求對風力發電的機組進行更好的保養。

將互聯網的信息技術、大數據處理技術應用于其中，是在將來的風力發電機組狀態監測和故障診斷領域以多參量的故障監視和診視技術為根本的重要進程之一。振動和功率等信息，可以顯示風力發電機的工作狀態，對其進行綜合解析，就可以全面掌握發電機的工作狀態。完善信號盲分離、減小信噪比，是風力發電機狀態監測行業信息解決方式的最關鍵角度。風力發電機故障診斷系統需要得到更深入的應用。

5 結語

風力發電機的狀態會直接影響人們的生活質量，希望未來風力發電機狀態監測和故障診斷技術能夠得到普及。

[參考文獻]

[1] 黃樹紅，李建蘭.發電設備狀態檢修與診斷方法[M].北京：中國電力出版社，2008.

[2] 沈艷霞，李帆.風力發電系統故障診斷方法綜述[J].控制工程，2017（20）：789-795.

[3] 趙勇，韓斌，房剛利.風力發電機狀態監測與故障診斷技術綜述[J].熱力發電，2016，45（10）：1-5.

[4] 姚曉燕，張叢杰，閆鐵倫，等.一種行之有效的故障診斷新方法[J].振動工程學報，2005，17（增刊1）：326-327.

Analysis on condition monitoring and fault diagnosis technology of wind turbine

Gao Peng

（Hunan Nonferrous Metals Vocational and Technical College， Zhuzhou 412000， China）

Abstract：The condition of wind turbine is closely related to peoples life. The condition monitioring and fault diagnosis technology of wind turbine are discussed. Among them， multi parameter based fault monitoring and diagnosis technology is the key development direction.

Key words：wind turbine； condition monitoring； fault diagnosis technology