風力發電機故障診斷技術的研究

劉磊

（國能陜西新能源發電有限公司，陜西 西安 710000）

風力發電機組的裝機容量越來越大，其結構形式也變得更加復雜，給日常維修和故障診斷增加了難度。異常振動是風力發電機運行中常見的故障類型，根據振動產生原因不同，又可分為電磁振動、機械振動等型式。依托信息技術設計一種智能、自動的振動監測系統，能夠實現對發電機組振動工況的實施采集、反饋和分析，一旦監測到異常振動，立刻進行報警。除了提醒機組管理人員故障問題外，還會提供故障位置、類型，甚至智能生成處理方案，從而為發電機的故障診斷提供輔助。

1 風力發電機故障診斷流程

1.1 振動診斷

風力發電機在運行時不可避免會產生振動。在機器工況良好、各部位配合協調的情況下，振動頻率均勻，振動幅度較小。而一旦發生振動故障，振動頻率會變得不規律，振動幅度也會明顯增加。振動監測是設備狀態監測的一種形式，主要對風力發電機的振動工況進行實時收集，將收集到的振動信號，與發電機標準工況下的振動信號進行對比。如果兩者匹配，則說明發電機運行良好。如果實測信號明顯超過了標準值，則說明振動異常?；诖耍夹g人員根據該異常振動信號的采集點，開展深入分析，從而達到故障診斷的目的?；谡駝訁档娘L力發電機故障診斷流程如圖1 所示。

圖1 風力發電機的振動故障診斷流程

1.2 電氣參數診斷

發電機的電氣系統發生故障后，必然會引起電氣參數的異常變化，通過監測并分析這些異常參數，即可判定故障發生位置和故障基本類型。監測對象包括電流、電壓、輸出功率等。目前常用的電氣參數診斷技術為：利用監測裝置實時采集發電機運行中的電壓信號、電流信號。同時，結合發電機實時轉速，對采集到的電氣參數開展傅里葉分析，對于匝間、相間短路故障，負載不均衡故障可以做到準確診斷。

1.3 溫度診斷

基于電流熱效應，開展溫度監測的故障診斷也是發電機日常檢修中常用的技術形式之一。發電機有異常工況時，往往會伴隨著額外的電能損耗。而電能消耗越多，熱效應也會更加明顯，進而在故障發生位置表現為發電機組成構件的發熱現象。通過溫度實時監測，將采集到的溫度信號，與發電機標準工況下各個部件的溫度允許值進行對比。若實測溫度在允許值以內，則說明工況良好；反之，則說明存在故障。如果設備長時間處于高溫狀態，除了會導致部件損壞外，還有可能導致跳閘停機，影響正常發電。因此，溫度診斷也是保障風力發電機穩定運行的關鍵技術。

2 風力發電機振動故障分析

2.1 發電機滾動軸承振動

滾動軸承異常振動是發電機故障的常見類型。由于生產缺陷或安裝誤差，導致滾動軸承的表面并不光滑，存在若干條粗細不等的波紋。這樣當滾動軸承在轉動時，將會出現明顯振動。另外，對于一些重載軸承，當使用時間達到一定年限后，內部的滾珠因為長期受到重力擠壓，導致變形，滾動軸承在轉動時也會發生振動。在振動時，會產生振動沖擊，沖擊發生頻率與軸承的尺寸、滾珠的數量、軸承的轉速等因素有關?？捎靡韵鹿接嬎悖?/p>

式（1）中，f1為滾動軸承內圈沖擊振動發生頻率，d 為滾珠直徑，D 為軸承內徑，Zb為滾珠個數，φ 為接觸角；式（2）中f2為滾珠沖擊振動發生的頻率。

2.2 發電機電磁振動

發電機運行中，定子和轉子產生的磁場相互影響，并產生周期性變化的徑向力。當發電機使用壽命達到一定年限后，長期受到徑向力的影響，定子鐵心等零件容易發生變形，進而在運行期間發生振動。定子鐵心表面所受的徑向力瞬時值F（θ,t）可用公式計算得出：

式（3）中，θ 為圓周角，單位為°；t 為計算徑向力的時間點，單位為ms；μ0為空氣磁導率，單位為%?？紤]到在發電機實際運行時，b（θ,t）為正弦分布的旋轉磁場，因此徑向力瞬時值也可由不同階次m 和角頻率ω 來表示，計算公式為：

式（4）中，徑向力的階次（m）決定了轉子所受徑向振動的振型。具體又可分為4 種情況：當m=0 時，轉子所受徑向電磁力只與時間有關，并呈現出周期性變化。當m=1 時，轉子同時受到單邊磁拉力和徑向電磁力的雙重影響，會產生橢圓形的周期性變形。當m=2 時，轉子受到正弦分布力的影響，產生多邊形的周期性變形。當m>2 時，轉子受力更加復雜，表現出不規則的變形。另外，相關試驗還發現，徑向力頻率也會對轉子的電磁振動產生關聯影響。具體表現為當徑向力頻率與轉子固有振動頻率一致時，形成的諧振會使得鐵心振動幅度明顯增加，振動噪聲也會更加明顯。

3 發電機振動故障的診斷

在《軸中心高為56-mm 及以上電機的機械振動振動的測量、評定及限值》（GB10068-2008）中，對于電動機振動測量方法和限值作出了明確說明。其中，根據電動機尺寸、型號等，分為兩個振動等級。B 級對最大軸向位移、最大徑向跳動的要求更加嚴格。例如，同樣是在轉速＞1800r/min 的情況下，振動等級為A 的最大軸相對位移為65μm，而振動等級為B 的最大軸相對位移為40μm。具體情況見表1。

表1 不同振動等級下發電機軸相對位移和徑向跳動限制

3.1 振動監測與故障診斷系統

該系統有3 個模塊組成，分別是前端數據采集模塊、集中監測模塊、遠程診斷模塊。該系統運行時，首先由布設在風力發電機各處的前端傳感器，對設備的振動信息進行實時采集。然后將采集來的振動信號，通過有線網絡反饋給位于風電場升壓站的集中監測系統中。將振動信號轉化為電信號，由計算機對信號進行分析。若存在異常數據，則自動收集該數據的來源位置，確定故障源。最后，將故障基礎信息傳送到遠程診斷模塊，實現遠程在線診斷，并為下一步開展維修提供依據。為了盡可能全面收集振動信息，要挑選合適的監測點位，其分布位置如表2所示。

表2 振動傳感器的布設位置

3.2 振動狀態分析

某風力發電廠共有4 臺1200kW 機組，每臺機組分別布置6 個振動監測點位。連續進行3 天的監測，各監測點的平均振動量如表3 所示。

表3 4 臺機組各個點位振動監測數據

結合表3，可以發現A 機組整體振動較大，其中5#振動信號時域特征值的峰值達到了30.2mm/s2。該監測點是齒輪箱低速軸軸承座，故設備管理人員可針對齒輪箱低速軸軸承座展開進一步的分析，在明確故障原因后采取維修措施。

4 結論

做好風力發電機故障實時監測、科學診斷，對及時發現問題所在、保障機組穩定運行意義重大。構建故障監測與診斷系統，代替人工實現機組運行的全天候、實時化監測，精準識別故障源、及時采取維修措施，從而讓風力發電機得以正常運行。