基礎環式風機基礎振動位移周期特征研究

何兵 李嘉暉 朱新革 姚林威 黃時雨

摘 要：為了探究基礎環式風機在正常運行時基礎振動位移周期特征，本文介紹一種針對風機基礎環的振動位移監測系統，并以某風電場——直驅式風力發電機為研究對象，連續7天對風機基礎進行振動位移監測，得出基礎環振動位移周期，通過統計發現兩種工況下振動位移周期均成正態分布，且與輪轂轉速成反相關關系。

關鍵詞：風機基礎;基礎環;振動位移周期

中圖分類號：TS737.7+.1 ? ?文獻標識碼：A ? ? ? 文章編號：1003-5168（2021）30-0034-03

Abstract： To explore the periodic characteristics of vibration displacement of foundation ring type wind turbine during normal operation， this paper introduces a kind of vibration displacement monitoring system for fan foundation ring， and a wind farm with direct-driven wind turbine generators is selected as the research object. The vibration displacement of fan foundation ring is monitored for 7 consecutive days， and the vibration displacement period of fan foundation ring is obtained. Through statistics， it is found that the vibration displacement period under the two working conditions is normal distribution， and is inversely correlated with the hub speed.

Keywords： wind turbine foundation; foundation ring; vibration displacement; vibration period

當前，在我國龐大的能源消耗體系中，煤炭占據重要地位。但是，隨著經濟的發展和時代的進步，各種新型能源的出現使煤炭消耗量占比逐年減少，而太陽能、水能、風能等可再生能源消耗量穩步提升。近幾年風電產業迅速發展，但暴露出來的問題也越來越多。

風機破壞是一個緩慢的過程，幾年甚至幾十年都有可能，而風機基礎是風機的主要受力部件，運行時必須保證足夠的強度和穩定性，所以對風機基礎進行實時監測十分必要。Ping Wang等[1]認為利用無線傳感器對風機結構進行實時監測是最好的方法之一，可測量應變、振動、傾斜、裂縫等;Magnus Currie等[2，3]在風機基礎周圍布置無線位移傳感器，以實時監測風機基礎在垂直方向上的位移，所提出的數據采集方法和處理架構提供了風機運行的實時信息，降低了風機運維檢查成本;白雪等[4]在基礎環錨固區安裝一種基于振弦式應變計，從養護階段對風機基礎到正常運行階段進行監測，該方法可識別基礎缺陷并對基礎損傷進行量化分析;董霄峰等[5]以海上風機為實驗對象，分析風機結構在停機、正常服役、開停機和臺風四種工況下的振動響應數據，對影響風機振動的關鍵因素進行深入討論。

目前國內外學者針對風機葉片和塔筒的監測研究較多，而針對風機基礎監測方面的研究較少。針對以上問題，本文提出一種針對基礎環式風機基礎振動位移監測系統，實時監測基礎環的振動位移，經過數據處理后，分析基礎環振動周期規律。

1 工程概況

本試驗所用風機位于湖南省境內，風電場所在區域以山地為主，海拔高度在900～1 550 m，地勢起伏較大，風能資源豐富。該風機為2 MW直驅式風力發電機，基本參數如下：額定電壓690 V，額定轉速16.83 r/min，輪轂高度80 m，葉輪直徑96 m，切入風速、額定風速、切出風速分別是3 m/s、10.5 m/s、25 m/s。該風機采用基礎環將上部塔筒與基礎相連，基礎環直徑4.4 m，埋深2.0 m。

為了準確監測風機運行時基礎環的整體振動位移，位移傳感器在基礎環周圍應均勻布置。將基礎環簡化為平面圓模型，以艙門位置為標記起始點1，按逆時針編號規則將平面圓均勻分為16塊，將八個L形傳感器感應裝置等間隔固定在基礎環上法蘭處，傳感器放置在感應裝置下方的塔筒底部地面。A～H號傳感器裝置分別對應基礎環分區2～16軸號，如圖1所示。監測系統原理是：風機運行時，感應裝置隨基礎環共同運動，其正下方是一種非接觸式電感位移傳感器，它可以通過感應裝置的相對位置測量其振動位移數據。該系統采用的傳感器測量頻率為0.1 s/次，量程為-5～5 mm，工作溫度為-20～80 ℃。

2 監測結果分析

2.1 振動位移數據

本次試驗共有8套振動位移監測設備，由圖1可知，可將在基礎環同一直徑上的A、E點（2-10軸），B、F點（4-12軸），C、G點（6-14軸），D、H點（8-16軸）分為四組，經過數據整理后發現F點振動位移最大，該點振動位移時程如圖2所示。

2.2 SCADA數據

利用SCADA數據識別風機服役狀態、診斷風機故障是近幾年風機領域研究的熱點[6]，它的優勢是不需要額外的監測實驗，也沒有額外的費用支出[7]。從風場SCADA數據庫中提取本次試驗時間段內的風機運行數據，F1號風機在試驗階段的輪轂轉速情況為：在0～20 000 s時段，輪轂轉速從0 r/min階段上升至16 r/min，為輪轂轉速的不穩定階段;在20 000～28 000 s時段，輪轂轉速基本穩定在高轉速（15～17 r/min）。試驗時段F1號風機風速時程情況為：在0～20 000 s時段，風速由0 m/s線性增長至額定風速10.5 m/s，為風速的不穩定階段;在20 000～28 000 s時段，風速基本保持額定風速（10.5 m/s）。由輪轂轉速和風速時程可知，當風速由0逐漸增加至額定風速時，輪轂轉速由0逐漸增加至額定轉速，說明風速與輪轂轉速呈正相關關系。

2.3 基礎環振動位移周期分析

監測系統在采集信號時不可避免地會受到環境的干擾，形成噪聲，給原始數據信號帶來一定的誤差，如何有效地去除噪聲信號是后續進行數據分析的關鍵。小波理論的出現，可以很好地解決信號噪聲問題，它利用數學原理在濾除噪聲的同時最大限度地保留了數據的原始特征[8]，是小波分析在信號處理技術應用的重要領域[9]。本文使用小波濾波原理對F1號風機基礎環4-12軸F點振動位移數據進行去噪處理，振動位移信號在不斷地波動，通過計算各個波峰所對應的時間序號，作差后即可得到峰值時間點對應振動位移周期。由圖3可知，在0～20 000 s時段，振動位移周期較分散，波動幅度大;在20 000～28 000 s時段，振動位移周期較集中，波動幅度小。

為了更加深入地了解基礎環振動位移周期與輪轂轉速之間的關系，現結合風機輪轂轉速和風速，將F點振動位移數據階段分為兩種工況。工況Ⅰ為時段0～20 000 s，輪轂轉速由0 r/min上升至16 r/min（不穩定階段）;工況Ⅱ為時段20 000～28 000 s，輪轂轉速保持額定轉速16.83 r/min（穩定階段）。

統計各工況時段基礎環振動位移周期大小的分布情況后發現，工況Ⅰ振動位移周期符合正態分布，主要集中在2.5～5.5 s，周期大小以4.2 s集中;工況Ⅱ振動位移周期符合正態分布，主要集中在3～3.4 s，周期大小以3.2 s集中。由兩種工況結果對比可知，輪轂轉速保持額定時，基礎環振動位移周期在3.2 s左右;輪轂轉速越大，基礎環振動位移周期越小。

3 結論

通過分析基礎環4-12軸F點振動位移周期并與SCADA數據中的輪轂轉速和風速對比，得出結論：

①基礎環式風機基礎振動位移監測系統能實時監測基礎環的振動位移;

②風機輪轂轉速與風速呈正相關關系;

③在兩種不同工況下，基礎環振動位移周期均呈正態分布;

④基礎環振動位移周期與輪轂轉速呈反相關關系。

參考文獻：

[1] WANG P，YAN Y，TIAN G Y，et al. Investigation of wireless sensor networks for structural health monitoring[J]. Journal of Sensors. 2012， 156329.

[2] MAGNUS C， DR M S， QUAIL D F. De ve lopment of a robust structural health monitoring system for wind turbine foundations[J]. Proceedings of Asme. 2012： 859-867.

[3] CURRIE S T. Structural health monitoring for wind turbine foundations[J]. Proceedings of the Institution of Civil Engineers， 2013： 162-169.

[4] 白雪，何敏娟，馬人樂，等.風力發電塔預埋塔筒基礎健康監測[J].太陽能學報.2017（7）：1979-1986.

[5] 董霄峰，練繼建，王海軍.海上風機結構振動監測試驗與特性分析[J].天津大學學報（自然科學與工程技術版），2019（2）：191-199.

[6] YANG W， TAVNER P J， CRABTREE C J， et al. Wind turbine condition monitoring： technical and commercial challenges[J]. Wind energy （Chichester， England），2014（5）： 673-693.

[7] 張帆，劉德順，戴巨川，等.一種基于SCADA參數關系的風電機組運行狀態識別方法[J].機械工程學報，2019（4）：1-9.

[8] 謝杰成，張大力，徐文立.小波圖象去噪綜述[J].中國圖象圖形學報，2002（3）：3-11.

[9] 潘泉，孟晉麗，張磊，等.小波濾波方法及應用[J].電子與信息學報，2007（1）：236-242.