基于多參數融合的風機健康狀態評估

蔣 莉，王 靜

(1.成都工業學院 智能制造學院，四川 成都 611730；2.太原科技大學 機械工程學院，山西 太原 030024)

0 引言

風能作為一種清潔而高效的能源已被廣泛應用于發電系統，目前全球的風能約為1 300億千瓦，比地球上可開發利用的水能總量還要大10倍。風力發電機組(以下簡稱“風機”)是將風能轉化為電能并供人類使用的有效設備，作為機械設備必然會存在維護，目前風力發電場風機維護一般包括大型維修、一般維護、預防、修改和測試五種類型。風機最常見的維護類型是一般性維護和大型維修，據統計相關維護事件48%與大部件相關，52%來源于其他系統。維修停機會大大降低風機的發電效率，通過分析維修導致停機的時間可知，74%的停機時間是由大部件引起，其余26%的停機時間由其他系統問題引起[1]。

通過前期對CMS(Condition Monitoring System，狀態監測系統)數據和SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition，監控與數據采集)系統數據的研究可知風機大多數故障均可以進行早期預測，例如油壓、軸承、齒輪箱、葉片偏航與變槳問題。但目前關于CMS數據和SCADA數據的研究都相對獨立，未曾有學者就兩種數據的內在關聯進行挖掘，本文以風機滾動軸承健康分析為載體，提出一種將SCADA數據和CMS數據融合并植入專家經驗的方案，對風機軸承健康狀態進行監測，以提高風機狀態預測的準確性，降低維護成本。

1 多參數融合分析

風電機組是由多個部件組成，尤其是雙饋機組結構更為復雜，不僅含有機艙、輪轂、葉片、主軸、發電機，還包含結構復雜的齒輪箱。通過對其容易出現故障的關鍵部件進行在線狀態監測和故障診斷研究，評估風機的運行狀態，可及時識別故障征兆，實時掌握故障漸變發展程度，同時節省故障排查時間，為現場風機運行維護提供有效參考。一般而言，風機健康狀態評估過程可分為特征提取、模型建立和模型融合[2]。特征提取和模型建立最常用的方式是通過專家經驗進行處理，模型融合的處理則出現了很多研究思路。

目前風電機組多參數融合的狀態監測和評估方法較多，由于風機健康狀態監測特征量較多，且多特征量綜合交叉影響風機健康狀態，因此我們提出采用模糊綜合判斷法對風機健康狀態進行評估。

風機健康狀態評估模型如公式(1)所示，引入多個監測數據，并將其對風機健康狀態的影響進行融合處理：

(1)

其中：f(x1,x2,…)為多參數下風機關鍵部件健康狀態；(x1,x2,…)為多參數監測數據；(α1,α2,…)為關鍵部件健康狀態上限；(β1,β2,…)為關鍵部件健康狀態下限。

健康評判矩陣如式(2)所示：

(2)

其中：Kx1為CMS數據矩陣；Kx2為SCADA數據矩陣；Kx3為其他數據矩陣；Kxij(i,j=1,2,3)為各類數據監測值。通過該矩陣可有效判定在多參數作用下風機的綜合健康狀態。

在此基礎上提出基于CMS數據及SCADA數據的多參數融合風電機組關鍵部件健康狀態評估流程，如圖1所示，以此來綜合判定風機的健康狀態。

圖1 基于多參數融合的風機健康狀態評估

2 滾動軸承故障分析

2.1 基于CMS數據分析

滾動軸承主要由內圈、外圈、滾動體和保持架四部分組成，而風力發電機組軸承發生故障也通常出現在這四個部位[3-4]。軸承各組成部分的故障頻率理論計算如式(3)～式(6)所示。

內圈故障頻率：

(3)

外圈故障頻率：

(4)

單個滾動體故障頻率：

(5)

保持架外圈故障頻率：

(6)

其中：N為軸承轉速，r/min；n為軸承滾子個數；d為滾子直徑，mm；D為節圓直徑,mm；α為接觸角,(°)。

某風場雙饋機組發電機非驅動端軸承型號為6338，滾子數為9個，經過歸一化處理后軸承故障特征頻率值如表1所示。采用加速度傳感器采集該軸承一個月的CMS振動數據，現場傳感器安裝如圖2所示。圖3為發電機非驅動端軸承一個月內的振動有效值趨勢圖。根據風機振動標準(VDI 3834-2009)的規定，發電機軸承的頻率范圍為10 Hz～5 000 Hz，振動有效值警告值為10 m/s2，報警值為16 m/s2，由圖3可知該測點有效值均小于報警值。

表1 SKF6338軸承故障特征頻率

圖2 傳感器安裝

分析有效值最高點，此時轉速為1 197 r/min，時域圖如圖4所示，時域圖上出現沖擊，但沖擊現象不明顯。頻域圖如圖5所示，在低頻段可見明顯的頻率及倍頻特征。其包絡分析圖如圖6所示，有明顯與轉速相關的71 Hz頻率及其倍頻，該頻率為軸承外圈故障頻率，通過分析可知該處軸承存在明顯外圈故障。

圖3 軸承振動有效值趨勢圖

圖4 時域圖

圖5 頻域圖

圖6 包絡分析圖

2.2 基于SCADA數據分析

基于多參數融合的風電機組綜合狀態評估,通過SCADA系統采集風機的功率、溫度、振動、風速等環境數據，用于評估風機當前運行狀態,達到對風電機組綜合狀態監測的目的，圖7為基于SCADA數據的風機運行狀態評估模型。

圖7 基于SCADA風機運行狀態評估模型

對振動特征進行提取和歸一化處理，振動在風機中屬于“反相關”指標，振動特征量越小表示風機的特性越好，其相關性計算公式如(7)所示：

(7)

其中：f(x)為風機關鍵部件健康狀態；x為振動SCADA監測數據；α1為關鍵部件健康狀態上限，β1為關鍵部件健康狀態下限。

風機關鍵部件的健康狀態與狀態等級可劃分為如下四級：

(1) 設備處于“良好到可接受狀態”，表明機組狀態是滿意的，現階段不必采取維修措施。

(2) 設備有振動增大的趨勢，如果有足夠長時間數據可供評估，有些也可判定為“正常”，在今后的巡檢中重點關注該類機組。

(3) 設備處于“劣化”狀態，說明設備有故障，在近幾個月應采取必要的措施，可能需要其他監測技術做進一步分析。

(4) 設備處于“嚴重故障”狀態，通常需要立即采取維修措施。

2.3 CMS與SCADA數據融合

通過CMS振動數據診斷出發電機非驅動端軸承存在外圈故障，風機的轉速為1 197 r/min,對應圖8中的滿發狀態及功率接近滿發狀態。

圖8 發電機轉速

提取整機的功率與風速SCADA數據，散點圖如圖9所示。由圖9可知風機的功率范圍為0 kW～1 600 kW，該風機處于風速為6 m/s～16 m/s的環境下,當風速為10 m/s以上時發電機達到滿發狀態，滿發功率為1 600 kW。SCADA系統中也采集到了風機的振動數據[5]，提取整機水平與豎直方向振動SCADA數據，散點圖如圖10所示，與CMS數據中故障點同時刻的SCADA數據如圖標示所示。由于風機在滿發狀態風速較高，風速對水平方向振動影響較大，對豎直方向振動影響較小，正好印證標示點的振動特征與CMS振動特征相吻合，二者振動均符合振動規律及振動特征，進一步印證通過CMS數據分析預測大部件健康狀態是準確的，而將兩者數據融合在一起則使得評估結果更可靠。

圖9 功率與風速散點圖 圖10 水平與豎直方向振動

3 結論

風機運行過程中每天產生數以百萬的數據，從CMS振動數據、SCADA環境數據輔以現場維護數據及現場診斷數據中可獲得風機完整健康數據。本文通過模糊判斷法構建了多參數狀態下風機的健康狀態評估模型，并在此基礎上對CMS系統采集的振動數據進行分析，有效判定軸承故障；同時對SCADA系統采集的功率與風速、風機水平和豎直方向的振動進行了研究，提出了基于SCADA系統的風機健康狀態評估模型，并提出了評估等級；將CMS振動數據與SCADA環境數據進行結合分析能更準確且高效地判定風機的健康狀態。

后續的研究中可對數據進行挖掘，得出對風場優化運行管理有價值的統計數據，達到檢測異常、預知失效的目的，從而提高風機的可靠性、延長風機壽命、減少非計劃停機、降低運維成本。