风电机组振动监测与故障诊断系统研究

风电机组振动监测与故障诊断系统研究

彭国勋

明阳智慧能源集团股份公司  广东省中山市  528400

摘要：风力发电机组通常被安置在环境恶劣、交通不便的地方，使得机组部件的修理和保养变得困难。振动监测是在主轴、齿轮箱和发电机组等重要部位，通过传感器设置振动监测点，监控中心根据每个监测点提供的振动数据信号在线分析处理，对主轴、齿轮箱和发电机等需要监测部位的故障进行诊断。文章对风力发电机组振动监测与故障诊断系统展开了相关研究。

关键词：风电机组；振动监测；故障诊断系统

引言：

故障诊断系统通过对设备运行数据的深入分析，能够实现故障的早期发现、诊断和预警，大大降低了风电机组意外停机的风险，提高了生产的连续性性。因此，探究故障诊断系统的设计和应用，对于提升风电机组的自动化水平具有重要意义。

一、风电机组振动信号分析与故障预测

风电机组振动信号分析与故障预测，重点在于利用高精度的监测技术实时捕捉机组运行中的微小变化，转化为数据信号进行深入分析，从而提前识别潜在故障。风力发电机组的构成多样，包括传统的通过主轴和齿轮箱连接发电机的方式以及更为先进的永磁直驱技术，后者通过减少齿轮箱这一高故障率部件，显著提高了机组的可靠性。尽管如此，运行中的风电机组仍可能出现振动增大、摆动异常或金属摩擦声等故障信号，传统依赖人工初步判断的方法已难以满足现代风电系统对于安全监测和早期预警的高标准要求。现代监测技术，如永磁直驱和传统双馈风机的振动监测，通过精准捕捉设备各部位的振动数据，结合先进的数据分析方法，能够迅速识别出故障原因，实现早期预警，极大减少了对专业技术人员的依赖，提高了风电机组的运行效率与安全级别。

1.振动信号分析

在风电机组振动信号分析中，采集到的振动信号作为时间序列数据，蕴含着机组运行状态的重要信息。通过精确提取传感器采集的模拟信号进行数字化处理，从而提取信号的时频域特征参数，让设备监控人员可以更直观的了解风机实时运行状况。分析包括对时域的考察，扩展到频域的深入解析，使得通过峰值振动、有效值、波峰因数以及峰度系数等多维度参数的综合评估，专家们得以准确判定重要零件如变速箱的健康状况。

2.故障预测

故障预测通过对收集到的振动信号进行精确分析，能够在问题发生前预测出潜在的故障。依托于随机子空间方法来分析振动数据，首步是构建风力发电机齿轮箱的随机状态空间模型，捕捉到正常运行时的系统动态。通过对安装于相关设备观测点的振动传感器采集的原始振动数据进行诊断分析，结合分析模型收集到的风机结构及状态参数，并将经过诊断系统分析得出的结论作为监测部件故障发生的参考依据。如果在后续的监测过程中发现数据与这些原始参考参数存在偏差，那么可能意味着齿轮箱的运行出现了问题，需要进一步的分析以确认变速箱是否真的出现了故障。对预测到的故障部件进行准确的识别，能够提醒维护团队及时进行检查，确保损坏部件得到及时的更换或修理，从而维持风电机组的高效运行，减少意外停机时间，提高整个风电场的生产效率。

二、故障诊断系统组成及应用

风电机组的故障诊断系统是一个精密的技术体系，通过风电场内的在线振动监测采集系统、中央监控系统和设备服务商搭建的远程诊断服务中心三个部分，形成了一个从数据采集到故障分析的完整流程。系统通过精心布置在风电机组的轴承、齿轮箱和发电机等关键部位的振动监测点，采集关于机组运行状态的重要信息。监测点装备有低频振动传感器和振动速度传感器，分别安装在主轴、齿轮箱输入轴、行星齿轮外齿圈、齿轮箱输出轴以及发电机组的前后轴等位置，全面捕捉传动链的振动信号数据。风机侧的数据通过专用的辅控环网回传至升压站集控中心，然后通过广域网外送至远程诊断中心。远程诊断中心的专业分析人员利用已经存储在数据库中的诊断模型信息，对来自风电场的振动数据进行相关诊断，能够快速预测并准确地诊断出风电机组的潜在故障，提升了故障处理的效率和准确性，保障了风电机组的高效稳定运行。

1.分布式数据采集器

分布式数据采集器依托于嵌入式系统平台设计，专门负责将传感器传输的模拟信号转换为数字信号，并对信号处理提取特征值。通过采集器板块集成的以太网或CAN通信接口，将传动链端的状态数据高效的回传至位于风电场升压站的后台服务器。为后续的数据分析和故障诊断打下了坚实基础。既优化了数据流的管理，还保障了风电机组监控系统的高效运作，支持了故障预测与诊断的精准性。

2.振动数据服务器

基于Oracle、SQLServer、MySQL等强大的DBMS，振动数据服务器构建了风力发电厂设备长期状态的数据库。数据库涵盖了主机和辅机设备的工况状态数据，为在线振动监控设备状态的监控、警报、分析、诊断等提供了必要的网络服务和数据接口。对于特定的设备故障进行诊断分析，振动数据服务器可以与服务器后台进行交互，能有效快捷地提取关键的设备状态等相关数据进行进一步分析处理。极大地提升了故障诊断的准确性和效率，保证了电厂运行的高效和安全。

3.振动情况分析

振动情况分析是故障诊断系统的重要组成部分，通过一系列高级分析工具对振动信号数据进行深入解读分析，包括时频域分析、自功率谱、功率倒频谱、频谱细化分析、包络解调分析、短时傅里叶变化分析、相位谱、信号相关性分析等。同时，振动故障诊断分析的过程还涉及了旋转部件轴心位置以及轴心轨迹分析以及设备的启停机过程分析，为理解设备运行状况提供了全面视角。另外，多趋势分析功能通过比较四个通道的数据趋势，并用不同的颜色进行区分，提供了一个直观的视图，帮助用户理解设备的长期运行趋势，包括最近两年的数据趋势，每小时一组的数据收集，以及所有报警数据的储存。振动状况分析可以比较和展示不同机组在同一通道的数据，从而提高了故障预测和诊断的准确性。通过对设备启动和停止记录的统计分析，包括启动和停止的时间、频次、原因以及累积运行时间的全面考虑，振动状况分析为设备的保养和故障预防提供了强大的数据支持，保证了电厂设备的稳定和可靠运行。

4.故障诊断分析

在进行旋转机械故障诊断的分析过程中，经常使用智能诊断专家系统，此系统将多维信息进行融合，对于监测场景内设备出现的故障按照发生机理进行分类，有机械类故障（常见旋转轴、轴承、齿轮轮齿）和电气类。此套诊断系统基于以往积累的部件故障机理数据以及多元信息之间的关联信息，从而对监测设备的故障进行精准的预测。该系统不仅保证了故障诊断的高精度，还具备了自我解释诊断过程、追溯推理过程以及自定义故障征兆等特性，从而极大地提升了用户对诊断结果的信任度。系统内置的诊断数据库能高依据现有监测设备的运行状态增加更新规则库，基于不同应用场景内的设备运行状态进行精准监测。根据用户需求系统还可以自动导出特定的图文分析诊断报告，电厂管理者和维护人员提供了便捷、直观的故障分析工具。

结语：

综上所述，通过采用先进的骨架诊断专家系统技术，结合多源信息融合、产生式规则等方法，故障诊断系统能够精确诊断各类机器故障，提高电厂设备的运行效率。系统内置的诊断知识库及其可扩展性，为设备故障的早期预警、精准定位和高效处理提供了有力支持，是风电机组设备管理维护的重要工具。

参考文献：

[1]龙寰,杨婷,徐劭辉,等.基于数据驱动的风电机组状态监测与故障诊断技术综述[J].电力系统自动化, 2023(23):55-69.

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