基于SCADA系統(tǒng)和信號(hào)處理的風(fēng)力發(fā)電機(jī)主軸承故障分析與診斷

周王君,盧妙政,孟井煜楓,吳博陽

(1.浙江運(yùn)達(dá)風(fēng)電股份有限公司,杭州 311199; 2.浙江省風(fēng)力發(fā)電技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,杭州 311199)

0 引 言

隨著全球?qū)Νh(huán)境保護(hù)意識(shí)的日益增強(qiáng)和對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)的追求,風(fēng)力發(fā)電已經(jīng)成為各國重要的能源戰(zhàn)略之一。風(fēng)力發(fā)電機(jī)是一種利用自然風(fēng)力來轉(zhuǎn)化成電能的設(shè)備,其穩(wěn)定運(yùn)行和高效發(fā)電對(duì)于實(shí)現(xiàn)清潔能源的目標(biāo)至關(guān)重要。主軸承位于風(fēng)力發(fā)電機(jī)內(nèi)部,它起到承受風(fēng)力產(chǎn)生的旋轉(zhuǎn)力矩和重量的作用,使風(fēng)力渦輪機(jī)能夠以較低的摩擦損失和高效率地旋轉(zhuǎn)。風(fēng)力發(fā)電機(jī)通常處于惡劣工況條件下,并且承受著巨大的隨機(jī)沖擊力。作為風(fēng)力發(fā)電機(jī)中旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)的關(guān)鍵部件,主軸承在風(fēng)機(jī)運(yùn)行時(shí)始終處于工作狀態(tài),因此其會(huì)產(chǎn)生多種類型的故障,例如磨損、疲勞、腐蝕、斷裂和開裂等故障,其中斷裂和開裂故障是最危險(xiǎn)的一種故障形式,如果未能及時(shí)對(duì)故障進(jìn)行預(yù)警和維護(hù),將產(chǎn)生巨大經(jīng)濟(jì)損失[1]。因此,針對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)主軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)和早期故障識(shí)別方法就顯得很有意義。

同時(shí)為了響應(yīng)國家“智慧風(fēng)場(chǎng)”建設(shè)的需求,徹底改變傳統(tǒng)的靠人力巡檢的運(yùn)作模式,本文將基于數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系統(tǒng)對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)主軸承進(jìn)行在線監(jiān)測(cè),對(duì)采集到的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,根據(jù)機(jī)組主軸承運(yùn)行數(shù)據(jù)趨勢(shì)變化情況及特征,提高故障準(zhǔn)確診斷能力,實(shí)現(xiàn)預(yù)防式維修,延長風(fēng)力發(fā)電機(jī)使用時(shí)間,降低風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的運(yùn)維成本。

1 主軸承結(jié)構(gòu)以及故障機(jī)理

風(fēng)力發(fā)電機(jī)軸承通常由內(nèi)外套圈、滾動(dòng)體、保持架、密封圈及潤滑油等構(gòu)成,如圖1所示。

圖1 主軸承的幾何模型

主軸承故障機(jī)理包括以下幾種情況[2]:

1)疲勞失效:長時(shí)間高速運(yùn)轉(zhuǎn)會(huì)導(dǎo)致主軸承材料疲勞損傷,性能下降,甚至產(chǎn)生裂紋斷裂。

2)軸向載荷過大:若因設(shè)計(jì)或安裝不當(dāng)引起的軸向載荷超過了承受范圍,可能會(huì)導(dǎo)致主軸承過早磨損、變形或損壞。

3)潤滑不良:主軸承需要正常的潤滑以減少摩擦和磨損,如果潤滑不良或者潤滑油缺失,可能會(huì)導(dǎo)致軸承過熱、磨損加劇,最終引發(fā)故障。

4)環(huán)境腐蝕:風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)常處于惡劣的外部環(huán)境中,如高濕度、鹽霧等,這些可能會(huì)導(dǎo)致軸承表面產(chǎn)生腐蝕,進(jìn)而影響其正常運(yùn)轉(zhuǎn)。

主軸承若發(fā)生故障,工作運(yùn)行時(shí)軸承滾動(dòng)體將接觸故障部位并產(chǎn)生瞬時(shí)沖擊響應(yīng),傳感器采集的振動(dòng)加速度信號(hào)時(shí)域圖通常包含沖擊特性,同時(shí)在頻譜圖上出現(xiàn)滾動(dòng)軸承故障特征頻率。軸承故障特征頻率計(jì)算公式如表1所示。

表1 軸承故障特征頻率計(jì)算公式

表1中,R是軸內(nèi)外圈轉(zhuǎn)速;D是軸承節(jié)圓直徑,N是滾動(dòng)體個(gè)數(shù);d為滾動(dòng)體直徑;α是接觸角。

2 狀態(tài)監(jiān)測(cè)與建模思路

基于SCADA系統(tǒng)在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組大部件狀態(tài)監(jiān)測(cè)是目前風(fēng)電行業(yè)的研究熱點(diǎn)之一,可以有效提高風(fēng)電機(jī)組的安全性、可靠性和經(jīng)濟(jì)性,減少停機(jī)時(shí)間和維修成本,對(duì)于推動(dòng)風(fēng)力發(fā)電行業(yè)的發(fā)展具有重要意義。本文將 SCADA系統(tǒng)中利用振動(dòng)傳感器采集到的風(fēng)電機(jī)組主軸承的振動(dòng)信息,結(jié)合信號(hào)處理技術(shù)建立主軸承的狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型,根據(jù)模型預(yù)測(cè)主軸承的運(yùn)行狀態(tài)。

2.1 SCADA系統(tǒng)

SCADA系統(tǒng)是指監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),在風(fēng)力發(fā)電機(jī)中用于監(jiān)測(cè)、控制和管理風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行。該系統(tǒng)主要具有以下功能:

1)數(shù)據(jù)采集與分析:SCADA系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地采集和記錄風(fēng)力發(fā)電機(jī)的各項(xiàng)數(shù)據(jù),包括氣象信息、功率產(chǎn)出、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)等。

2)遠(yuǎn)程監(jiān)控與控制:SCADA系統(tǒng)使得操作員可以從遠(yuǎn)程位置對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)進(jìn)行監(jiān)控和控制。

3)報(bào)警與事件處理:SCADA系統(tǒng)會(huì)實(shí)時(shí)檢測(cè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)是否出現(xiàn)故障或異常情況,如溫度過高、振動(dòng)超標(biāo)等。

4)監(jiān)管與合規(guī)性:SCADA系統(tǒng)可以記錄風(fēng)力發(fā)電機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù),并生成報(bào)告,以滿足監(jiān)管和合規(guī)要求。

SCADA系統(tǒng)為提高風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行安全性、穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)效益做出了貢獻(xiàn),改變傳統(tǒng)的靠人力巡檢的運(yùn)作模式,提高了運(yùn)維效率。如圖2所示,該系統(tǒng)的組成主要包括監(jiān)視與控制、視頻監(jiān)控、振動(dòng)監(jiān)測(cè)、故障診斷等模塊[3]。

圖2 SCADA系統(tǒng)組成框圖

2.2 信號(hào)處理

本文主要采用小波變換、集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、時(shí)域譜和頻域譜分析等技術(shù)對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行識(shí)別、故障特征提取、處理和利用[4]。

3 方法原理及實(shí)現(xiàn)

當(dāng)前,大多數(shù)風(fēng)電場(chǎng)都已部署了SCADA系統(tǒng),用于收集風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的各項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)[5]。利用SCADA系統(tǒng)中的傳感器可收集風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù),并實(shí)現(xiàn)機(jī)組運(yùn)行過程監(jiān)控以及自動(dòng)控制和報(bào)警。大多數(shù)SCADA 系統(tǒng)采用的是越限報(bào)警模式,即當(dāng)故障發(fā)生并嚴(yán)重至一定程度時(shí)才會(huì)報(bào)警。因此該報(bào)警模式不能做到部件故障的提前預(yù)警,同時(shí)機(jī)組各個(gè)分系統(tǒng)以及部件的運(yùn)行狀態(tài)也無法充分反映出來[6-7]。本文將SCADA系統(tǒng)采集到的風(fēng)力發(fā)電機(jī)主軸承振動(dòng)數(shù)據(jù),結(jié)合信號(hào)處理技術(shù)(小波包降噪、集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解等)的故障診斷模型實(shí)現(xiàn)對(duì)主軸承故障特征的提取,實(shí)現(xiàn)故障自診斷和提前預(yù)警,如圖3所示。

圖3 狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷流程圖

3.1 故障診斷模型

從包含噪聲信號(hào)的振動(dòng)加速度信號(hào)中有效且準(zhǔn)確提取故障特征信號(hào)是軸承故障診斷的重要環(huán)節(jié)。本文的主軸承故障診斷模型將使用小波包濾波來對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析和降噪。振動(dòng)信號(hào)經(jīng)過濾波后使用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解模型對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)主軸承故障進(jìn)行特征提取。

3.1.1 小波包降噪

小波包降噪是一種通過小波包變換對(duì)信號(hào)進(jìn)行去噪的方法[8]。其原理是基于小波包變換的特點(diǎn),在信號(hào)的不同尺度上進(jìn)行分析和處理,以提取有效的信號(hào)信息并抑制噪聲。下面是小波包降噪的基本步驟:

1)首先將采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行N層小波包分解,三層小波包分解,如圖4所示[9]。

圖4 小波包三層分解樹

2)利用最小代價(jià)原理,找出最優(yōu)小波包基,常用的有Daubechies、Symlets、Haar等小波基。

3)選擇合適的閾值,在小波包分解后的小波系數(shù)中,采用合適的方法選擇合適的閾值。

4)對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行閾值處理:將小于閾值的小波系數(shù)置零,保留大于閾值的系數(shù)[10]。

5)經(jīng)過上述步驟可以將信號(hào)進(jìn)行小波包重構(gòu),重構(gòu)后的信號(hào)就是降噪處理后的目標(biāo)信號(hào)。

3.1.2 集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解

集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(以下簡稱EEMD)是一種信號(hào)分解與自適應(yīng)濾波技術(shù),用于對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行分解和分析。它具有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、自適應(yīng)性強(qiáng)的特點(diǎn),在信號(hào)處理領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[11]。EEMD 算法的基本步驟和原理如下:

1) 在原始信號(hào)x(t)中多次加入幅值均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為常數(shù)的白噪聲ni(t) ,即:

xi(t)=x(t)+ni(t)

(1)

2)對(duì)xi(t)分別進(jìn)行 EMD 分解,得到若干個(gè)IMF 分量cij(t)與一個(gè)余項(xiàng)rij(t)。其中cij(t) 表示第i次加入高斯白噪聲后分解得到的第j個(gè)IMF分量。

3) 重復(fù)第1和第2步驟N次。將上述對(duì)應(yīng)的IMF進(jìn)行總體平均運(yùn)算,消除多次加入高斯白噪聲對(duì)真實(shí)IMF的影響,最終得到EEMD分解后的IMF:

(2)

式中:cj(t)是原振動(dòng)加速度信號(hào)x(t)進(jìn)行EEMD 分解得到的第j個(gè)IMF分量。當(dāng)N越大,對(duì)應(yīng)白噪聲的IMF之和將越小并趨于0。此時(shí)EEMD分解的結(jié)果:

(3)

式中:r(t)是最終殘余分量,本征模分量cj(t),j=1,2,…… 代表信號(hào)從高到低不同頻段的組成部分,每個(gè)部分所包含的頻率成分是各異的,各部分所攜帶的能量也是不同的,并且兩者會(huì)隨著振動(dòng)信號(hào)x(t)的變化而變化[12-13]。

3.2 信號(hào)趨勢(shì)項(xiàng)消除

SCADA系統(tǒng)中傳感器等采集設(shè)備因?yàn)樽陨硇阅茉蚧蚴軓?fù)雜工況干擾,導(dǎo)致振動(dòng)加速度信號(hào)偏離基線,間接影響振動(dòng)加速度信號(hào)分析的準(zhǔn)確性。因此本文采用最小二乘擬合法來去除該影響[14]。

4 實(shí)例驗(yàn)證與分析

本文根據(jù)實(shí)際風(fēng)電場(chǎng)調(diào)研情況,選取某風(fēng)電場(chǎng)一臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組主軸承,該機(jī)組主軸承運(yùn)行約一年半后,通過其振動(dòng)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)主軸承存在損傷。

4.1 儀器及測(cè)點(diǎn)布置

該風(fēng)場(chǎng)配備了型號(hào)為WindDAU的在線振動(dòng)監(jiān)測(cè)設(shè)備,選用了加速度傳感器,對(duì)主軸承進(jìn)行監(jiān)測(cè)。主軸承測(cè)點(diǎn)示意如圖5所示,風(fēng)力發(fā)電機(jī)組廠家通常在主軸承的徑向水平、徑向垂直、軸向位置安裝振動(dòng)傳感器。

圖5 主軸承測(cè)點(diǎn)示意圖

4.2 振動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)

選取風(fēng)力發(fā)電機(jī)主軸承驅(qū)動(dòng)端徑向振動(dòng)加速度信號(hào)作為分析數(shù)據(jù),如表2所示。

表2 待分析數(shù)據(jù)詳細(xì)信息

4.3 故障信號(hào)處理

將采集到的振動(dòng)數(shù)據(jù)通過MATLAB軟件分析其時(shí)域圖和頻譜圖。如圖6所示,振動(dòng)信號(hào)包含大量噪聲,這將影響振動(dòng)故障分析與診斷。

圖6 降噪前的振動(dòng)加速度信號(hào)和頻譜圖

將原始主軸承振動(dòng)加速度信號(hào)用小波包將其分解和濾波,通過對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),小波包降噪效果明顯如圖7所示。

圖7 降噪后的振動(dòng)加速度信號(hào)和頻譜圖

4.4 結(jié)果分析

將EEMD程序包部署進(jìn)我司部件振動(dòng)故障檢測(cè)系統(tǒng)中進(jìn)行下一步故障特征提取和分析,結(jié)果如圖8～圖11所示。

圖8 發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端徑向趨勢(shì)圖

圖8顯示發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端徑向趨勢(shì)持續(xù)上升;圖9中發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端徑向時(shí)域存在沖擊,且最大沖擊幅值達(dá)到 19g;圖10的發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端徑向頻譜中存在軸承外圈故障頻率等間隔帶;圖11發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端徑向包絡(luò)圖中存在軸承外圈故障頻率及其倍頻(105.8 Hz)。由以上在線振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析可知,發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端軸承外圈存在故障。

圖9 發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端徑向時(shí)域圖

圖10 發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端徑向頻譜圖

圖11 發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端徑向包絡(luò)圖

4.5 故障處理

作者指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維人員登塔檢查發(fā)現(xiàn),該風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)空轉(zhuǎn)無異響,油脂狀態(tài)正常,發(fā)電機(jī)地腳螺栓未松動(dòng)。廠家需進(jìn)場(chǎng)對(duì)發(fā)電機(jī)進(jìn)行拆解檢查,圖12為發(fā)電機(jī)拆解檢查情況,發(fā)現(xiàn)其存在發(fā)電機(jī)非驅(qū)動(dòng)端軸承外圈剝落故障。

圖12 發(fā)電機(jī)非驅(qū)動(dòng)端軸承外圈剝落

5 結(jié) 語

本文對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)主軸承故障進(jìn)行了分析和診斷。通過對(duì)已有研究成果的綜述,歸納了風(fēng)力發(fā)電機(jī)主軸承故障的類型、特征以及常見的故障原因。針對(duì)主軸承故障的分析與診斷方法,本文基于SCADA 系統(tǒng)和信號(hào)處理技術(shù),通過在風(fēng)力發(fā)電機(jī)上進(jìn)行實(shí)際測(cè)試,并采集振動(dòng)加速度信號(hào),運(yùn)用小波包降噪、EEMD等方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理和特征提取。對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)主軸承故障作出運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與分析,同時(shí)對(duì)主軸承故障作出準(zhǔn)確診斷,有效提高了風(fēng)電機(jī)組穩(wěn)定運(yùn)行和故障分析效率。今后可以進(jìn)一步改進(jìn)主軸承故障診斷與分析方法,為風(fēng)力發(fā)電機(jī)主軸承故障預(yù)警和運(yùn)維提供幫助。