基于SCADA和LabVIEW數據的軸承故障診斷方法

婁源元

(北京國電思達科技有限公司，北京 100000)

隨著我國可再生能源產業不斷地發展，風力發電為清潔能源作出了突出貢獻，其中直驅式和雙饋式機組應用最為廣泛，但隨著發電機軸承運轉時長增加，導致軸承失效常發。統計其軸承故障情況并結合軸承失效理論，得出該類軸承失效原因主要有以下四方面：軸電流、潤滑不良、磨損及軸系不對中。本文利用風電場SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition)監控系統對發電機軸承運行狀態進行監控分析，根據軸承信號特征，使用LabVIEW語言對風電機組發電機軸承設計了幅頻域故障診斷子系統。并驗證了發電機軸承故障的發生過程。

1 風電機組發電機軸承失效的主要因素

風力發電機組主要由基礎、塔筒、機艙、葉輪等安裝而成，其中雙饋式風機的機艙傳動鏈軸系由主軸、齒輪箱、發電機中心軸構成。變頻器向發電機轉子供電，在不同的風速下，通過改變轉子勵磁頻率，保證發電機產生的電能與電網頻率相同。但變頻器的引入，使得軸電流腐蝕成為軸承常發故障之一，機組維護不到位引起的潤滑不良、磨損及軸系不對中也是發電機軸承故障的主要原因。

1)軸電流腐蝕。雙饋異步發電機組中，變頻器向轉子供電，轉子帶電后引起軸承電腐蝕也較為普遍，軸電流產生原因主要為磁力線分布不對稱和轉軸磁化效應[1]。

2)潤滑不良和磨損失效。保證軸承正常運行的條件之一就是有良好的潤滑，風力發電機組機位分散，位置偏遠、環境惡劣，導致定期維護不便，隨著機組長時間運行，潤滑得不到保障，隨著潤滑油脂有效成分的流失，廢油無法及時排出，勢必會形成油脂板結，加快軸承的磨損。因此風電機組增加了自動潤滑系統，但仍需要注意廢油的及時清理。

3)軸系不對中引起的軸承失效。雙饋式風力發電機組傳動鏈傳遞機械能，各傳動部件間構成了軸系，在組裝傳動鏈、吊裝過程中存在的誤差，以及后期機組運行產生的振動等原因，軸系間產生不對中的情況經常出現，引起軸承失效。因此在雙饋式風電機組定期維護過程中均有對軸系對中的工作。

2 利用SCADA系統軟件監控軸承運行狀態

風電機組一般所處位置偏遠、地域分散，所以SCADA監控系統對于風電場長期安全可靠運行發揮著重要的作用。SCADA具有風機控制、狀態監測、數據采集、電量統計、風速測量、風向和部件溫度監測等功能。其中軸承溫度信息是判斷其運行狀態的重要參數之一，在發電機驅動端和后端軸承處都裝有溫度傳感器，用以檢測軸承或箱體的溫度，軸承溫度對載荷、轉速和潤滑情況比較敏感[2]，尤其是軸承失效后，軸承溫度將會出現異常溫升情況，因此可以通過對溫度的變化分析軸承運行狀態。風電機組SCADA系統中實時設置溫度80℃為報警門限，95℃為故障停機閾值。圖1為國產某品牌風電機組SCADA監控系統界面。

圖1 SCADA監控系統界面圖

上述界面為實時監控界面，還可以利用SCADA系統的數據存儲和調取功能，將數據庫中的溫度記錄調取進行數據分析，關注溫度變化狀態，著重觀察是否有異常溫升情況，為維護和檢修工作制定計劃。圖2為發電機前端(驅動端)軸承溫度時域曲線。圖2中橫坐標為10 min每次的采樣周期數。

圖2 軸承溫度分析界面圖

僅利用SCADA監控系統，并不能準確地判斷軸承是否已經失效，因為在軸承的運行過程中，潤滑不良、油脂板結，廢油未及時清理等情況，也會引起軸承的溫度升高。SCADA系統雖然對軸承的狀態起到預警的作用，但仍需要更加準確的方法來判別軸承是否發生失效。

3 故障信號的分析方法

隨著計算機和數學理論在信號處理方面應用的不斷深入，時域分析、頻域分析和時頻域等信號分析法已相當成熟。時域分析雖然簡單易懂，但缺點是不能準確地判斷出故障發生位置，由于失效形式多樣，時域分析對故障信號的處理能力有限；頻域分析法則可以對信號進行深層次的分解，來展示振動故障情況。隨著小波技術，共振解調技術，功率譜，包絡譜等技術的推進，使信號診斷更加精密精確，而神經網絡、專家系統、故障樹等方法使得故障診斷得到更加深入的發展。

3.1 信號的時域分析

時域信號分析時對信號最直接的分析描述方法，反應了信號的幅值隨時間變化的特性，對信號幅值進行處理，用以獲取有量綱和無量綱特征參數信息，信號的幅域分析常用特征參數有均值、均方根、方差、峭度、峭度系數和裕度系數等。其中峭度系數、裕度系數在檢測沖擊脈沖類故障時有比較好的效果，有統計資料表明，使用峭度系數和均方根值(RMS)共同檢測，故障診斷成功率可達到95%以上[3]。

3.2 信號的頻域分析

信號分析最重要、常用的就是頻域分析法。當軸承零件上產生了失效后，在運行過程中因碰撞而產生高頻沖擊振動，產生沖擊力的脈沖寬度一般很小，因力的頻譜與脈沖時間成反比，則其頻譜范圍較大，可以在很寬的頻率范圍內激勵軸承-傳感器系統的固有振動，根據這一特征選用合適的加速度傳感器，進而將故障沖擊引起的衰減放大。沖擊脈沖法(SPM)和共振解調法(IFD)正是利用上述原理來對滾動軸承進行狀態監控和故障診斷。

沖擊脈沖法診斷的思路為用沖擊脈沖值的絕對分貝(dBsv)減去背景分貝(dBi)得到標準分貝(dBn)，即dBn= dBsv- dBi，通過標準分貝進而判斷滾動軸承狀態。若

0≤dBn≤20 dB，正常狀態；

20 dB≤dBn≤35 dB，軸承有初期損傷；

35 dB≤dBn≤60 dB，軸承出現較重損傷[4]。

共振解調法對信號進行一系列的濾波、解調等處理，得到軸承的特征信號頻譜，通過對照軸承的特征頻率，進而判斷軸承是否發生損傷及其損傷部位。

4 程序設計

程序設計分以下幾個步驟。

1)確定特征頻率和背景分貝。通過分析這些特征頻率能夠非常快速地知道風機軸承發生異常情況下的故障特征頻率，對于故障診斷來說是一個非常有效的手段[5]，通過計算背景分貝確定標準分貝。特征頻率，背景分貝程序圖見圖3。

圖3 特征頻率，背景分貝程序圖

2)信號濾波。采用一個用中心頻率與傳感器諧振頻率相同的帶通濾波器去除信號中的干擾成分，將信號中的固有振動分離出來。在LabVIEW語言中可以使用兩種方法實現對信號的濾波，即通過濾波模塊或小波包變換實現。濾波程序圖見圖4。

圖4 濾波程序圖

3)沖擊脈沖法和共振解調法程序實現。使用沖擊脈沖法確定滾動軸承的失效程度，使用共振解調法確定故障發生的部位。

沖擊脈沖診斷方法程序設計主要包含以下四個信號處理步驟：帶通濾波、包絡檢波、振動信號的加速度值轉化為分貝值變換和沖擊脈沖幅值分析。原始時域信號經過一個帶通濾波模塊之后進入包絡檢波；包絡檢波包括兩個模塊：一個Hilbert變化模塊和一個直角坐標到極坐標變換模塊，完成的運算是實信號和其Hilbert變換構成解調信號；而后通過加速度值與分貝值轉化模塊得出沖擊脈沖值，最后進行幅值分析。

共振解調法的程序設計與沖擊脈沖法的帶通濾波、包絡檢波設計相同，信號分解后進入了一個Hilbert變化模塊和一個直角坐標到極坐標變換模塊，完成的運算是實信號和其Hilbert變換構成解調信號；而后通過一個低通濾波器；最后作譜分析。

5 故障實例分析

某風電場安裝國產2.0 MW雙饋式風力發電機組，發電機前后軸承為SKF寬游隙的深溝球軸承6 334 M/C3H。某日現場通過SCADA系統監控風機運行情況，發現XY200風機發電機軸B溫度過高，92℃報警停機，現場開具工作票后上塔進行檢查，發現發電機冷卻風扇和軸承潤滑泵均工作正常，pt本身無問題，用手接觸后軸附近，明顯感覺溫度偏高，維護人員檢查軸B排油盒發現，排出的廢油發黑，有板結顆粒。然后對軸承進行排油，并重新加注新油脂，恢復風機運行，直至軸B溫度達到95℃風機再次停機。使用SCADA監控系統調取該臺風機軸承溫度的歷史數據分析如圖5所示，軸承在采樣點橫坐標為397的采樣周期內(采樣周期為10 min)，軸承溫度從27℃上升至63℃，判斷此時軸承已出現異常狀態，風機運行期間雖有軸承溫度高于80℃的報警情況，但因未到故障停機溫度，運行人員未加以關注，直至達到停機溫度，風機故障停機。

圖5 軸承溫度分析圖

利用Lab VIEW軸承故障診斷程序進行分析，軸承參數：節圓直徑D=265 mm，滾動體直徑d=55.56 mm，滾動體個數n=8，接觸角α=0°。發電機轉速N=1 780 r/min。設置采樣頻率12 kHz。采樣點數1 024。計算得出軸承外圈故障特征頻率為183.56 Hz。使用沖擊脈沖法和共振解調法分析軸承信號如圖6，圖7所示。

圖6 沖擊脈沖法外圈標準分貝圖

圖7 共振解調法故障頻率圖

由圖6可以看出標準分貝最大值為45 dB，表明軸承已出現嚴重失效。由圖7中看出在外圈故障頻率的1/2倍、1倍、2倍頻率處出現明顯的峰值，表明該軸承外圈發生故障，經現場對發電機軸B軸承拆解后發現，軸承外圈確實存在嚴重磨損。

6 結 語

本文首先總結了雙饋異步風力發電機軸承失效的四種主要因素：軸電流腐蝕、潤滑不良、磨損及軸系不對中引起的軸承失效，然后基于SCADA系統和LabVIEW故障診斷程序，分析了軸承故障，在監控設備運行狀態監測的同時實現了發電機軸承的故障診斷，有效提高了風電機組穩定運行和故障分析效率。