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風力發電機組齒輪箱監測與故障診斷技術探討

2020-08-11 09:10:01王振
裝備維修技術 2020年34期
關鍵詞:風力發電研究分析故障診斷

王振

摘 要:風能具有清潔、可再生等等優勢特點,這也是近年以來風力發電技術實現了快速發展的主要原因之一,并且風力發電已經逐漸成為了新能源技術中的中堅力量和代表力量,受到了社會各界的高度重視。但是風力發電容易受到自然因素的影響,對于現如今的風力發電技術來說,如何高效地保障風力發電機組良好運行是非常重要的一項工作,其中齒輪箱是整個發電機組中的重要機械傳動裝置,其容易受到自然因素影響,進而出現一定的故障影響風力發電機組的運行。因此在后續的風力發電機組運行過程中,一方面需要重視齒輪箱運行狀態的監測,另一方面需要對其進行故障診斷,及時排除故障,保障風力發電機組的良好運行。故此,在本文中就將針對風力發電機組齒輪箱監測與故障診斷技術進行相關的研究和分析。

關鍵詞:風力發電;齒輪箱監測;故障診斷;診斷技術;研究分析

前言:隨著時間的推移,國內的社會經濟和科學技術都實現了快速的發展,與此同時,時代發展和社會大眾對于不同領域的各項工作也提出了嶄新且更高的要求,其中之一就是風力發電機組的運行狀態。目前部分風力發電機組在實際的運行過程中,其齒輪箱故障情況頻繁出現,在一定程度上影響到了風力發電機組的正常發電,對于社會發展和社會大眾的日常工作和生活都產生了嚴重的負面影響,而且風力發電機組的齒輪箱的工作環境、機械特性都是相對特殊的,在這種情況下,針對風電機組齒輪箱的監測及故障診斷技術的研究是十分有意義及必要的,所以,在接下來的文章中就將針對其進行闡述,希望對國內風力發電機組齒輪箱監測和故障診斷工作起到一定的借鑒作用和效果。

1風力發電機組齒輪箱主要故障及其主要特點分析

在風力發電機組中的齒輪箱部分,其內部組成相對復雜,因此在進行安裝、使用、監測的過程中需要注重其內部的構造和配合??偨Y下來,目前在風力發電機組的齒輪箱的主要故障主要具有以下幾個方面;

1.1齒輪常見故障。在風力發電機組齒輪箱齒輪的常見故障當中主要分為以下幾種,分別是斷裂、 磨損和齒面疲勞等。其中齒輪的斷裂一般情況主要以兩種形式出現,分別是疲勞斷路和過負荷斷裂。之所以出現這種情況,其主要原因是因為齒輪經常工作,并且具有超負荷工作現象[1],由此,齒輪容易出現應力集中現象,后續就會出現齒輪斷裂。齒輪的磨損現象是不可避免的一種現象,其中如果齒輪油膜破壞情況下,就容易出現粘著磨損,潤滑油中的雜質較多的情況下,會出現磨粒磨損,另外還會具有概率出現腐蝕磨損現象。最后是齒輪疲勞現象,在風力發電機組齒輪箱工作過程中,會出現一定的點蝕和剝落現象,這都是齒輪的疲勞現象表現。

1.2軸承常見故障。在實際的風力發電機組齒輪箱運行過程中,其軸承部分會受到徑向荷載和軸向荷載,從中不難看出,軸承部分所承受的工作壓力是比較大的,由此就容易出現故障情況,常見的風力發電機組齒輪箱軸承故障包含軸承振動異常、 內外圈剝落開裂、 保持架斷裂和滾道產生壓痕等等,一旦出現以上幾種情況,軸承的振動信號會發生相應的變化,相關工作人員可以依據振動信號變化進行故障的診斷和處理[2]。

2風力發電機組齒輪箱監測與故障診斷技術概述

2.1齒輪箱監測系統。為了事先風力發電機組齒輪箱工作狀態的監測,就需要從其振動方面著手,利用相關的設備采集風力發電機組齒輪箱的振動信號,對其進行故障特征提取,以此為基礎進行故障診斷,這可以快速地判斷故障來源和嚴重程度,而且還能夠事先齒輪箱故障情況的預防,為了實現監測效果的提升,在齒輪箱監測系統中還需要附帶加入其他風力發電機組關鍵部件的監測;

筆者提出的風力發電機組齒輪箱監測如上圖所示,首先需要在機組中安裝相關的傳感器設備,這樣就能夠時刻采集到齒輪箱的振動信號數據,并且在此基礎之上還需要安裝噪聲傳感器和溫度傳感器,這樣就能夠針對風力發電機組齒輪箱進行全方位、多角度的監測。在完成數據的采集之后,經過系統的調節處理,將數據上傳到web服務器、數據庫當中,這是風力發電機組齒輪箱監測的重要基礎,同時借助數據庫和web服務器還能夠實現風力發電機組齒輪箱監測的實時監測和遠程診斷。

2.2風力發電機組齒輪箱故障技術。在風力發電機組齒輪箱故障診斷方面,筆者建議采取直接測試兆瓦級風力發電機組齒輪箱振動信號,后續通過階比分析和Hilbert時頻譜結合診斷技術,針對不同的風力發電機組齒輪箱故障情況得到具體的診斷結論;

風力發電機組齒輪箱在實際的運行過程中,其發生故障情況下,齒輪箱就會產生故障的振動信號,這一信號可以通過上述監測系統得到,然后將其送到數據采集器當中,后續再送到分布式結構設計的測試節點當中,測試節點再以無線方式將信號傳出到數據庫服務器和網絡服務器當中,而眾所周知的,網絡服務器當中內置診斷中心[4],診斷中心可以采用SVD降噪方式對信號實施處理。在實踐應用過程中不難發現,通過階比分析和Hilbert時頻譜結合診斷技術診斷齒輪箱振動信號方式,能夠得到很好的效果,并且快速得到結論,通過局域網送到各個客戶端前,顯示在用戶面前,這樣用戶就能夠依據實際情況采取針對性的措施對風力發電機組齒輪箱故障進行處理,使其快速恢復到健康狀態,實現穩定、持續性的風電發電,依據實踐應用來看,這一診斷技術的應用使得風力發電機組齒輪箱故障診斷準確率也具有很大的提升。

結論:綜上所述,就是筆者針對風力發電機組齒輪箱監測與故障診斷技術的相關研究和分析了,從文中闡述內容中能夠看出,風力發電機組齒輪箱出現故障的概率比較高,并且容易受到外界因素的影響,因此在后續的風力發電領域需要重視風力發電機組齒輪箱監測與故障診斷技術的研發工作,實現實時動態齒輪箱故障監測和診斷,為風力發電機組的穩定發電、供電打下堅實的基礎。

參考文獻:

[1]趙章樂.風力發電機組齒輪箱監測與故障診斷技術探討[J].科技經濟導刊,2020,28(17):47.

[2]張振偉,程明杰,甄亮.風力發電機組齒輪箱基于油液和振動信號分析的故障診斷技術研究[J].內蒙古科技與經濟,2018(19):70-71.

[3]張惠華.風力發電機狀態監測與故障診斷系統研究[J].通訊世界,2017(19):160-161.

[4]封新建. 風力發電機組齒輪箱振動監測與故障診斷方法研究[D].東北電力大學,2017.

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