风力发电机轴承震动监测预警的研究与应用

风力发电机轴承震动监测预警的研究与应用
发布时间：2022-12-09T03:07:17.507Z 来源：《中国电业与能源》2022年14期作者：王金山[导读] 为了能够更好的避免和减少风力发电机故障带来的重大事故和安全隐患，并且在日常对风力发电机进行维护节省成本，
王金山
大唐内蒙古分公司蒙西新能源事业部 010000摘要：为了能够更好的避免和减少风力发电机故障带来的重大事故和安全隐患，并且在日常对风力发电机进行维护节省成本，轴承在线振动监测预警必不可少。

本文介绍了在线监测系统的功能简介、工作原理、传感器测点选取和数据处理等关键技术及系统实际应用，对风电振动监测具有一定借鉴意义。

关键词:风力发电机组;轴承在线振动监测;;现场应用Abstract:In order to better avoid and reduce the wind turbine failure caused by major accidents and safety risks,and in the daily maintenance of the wind turbine cost savings,bearing online vibration monitoring;the system is essential.This paper introduces the function introduction,working principle,sensor measurement point selection and data processing and other key technologies and the practical application of the online monitoring system,which has certain reference significance for wind power vibration monitoring. Key words:wind turbine;bearing online vibration monitoring;;field application
ＣｏｎｄｉｔｉｏｎＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＳｙｓｔｅｍ状态监测系统简称ＣＭＳ，最早应用在石油开采、石油化工、电力、冶金、煤炭、造纸、烟草、水／污水、地铁、水泥、船舶等行业。

由于近年来风力发电行业的迅速发展以及对风电机组检修工作的逐步开展，对设备的状态监测工作提出了更高的要求。

风电机组振动状态监测分析与故障诊断系统是基于风力发电这一特殊的应用领域开发设计的，采用“集散式拓扑结构”，通过安装于每台风机机舱的数据采集装置实现数据的采集，而所有的分析功能都通过设立在风场升压站的数据服务器系统的分析监控软件来实现。

系统主要通过在线监测主轴轴承、齿轮箱、发电机等关键部件的振动，分析这些部件的运行状态，并且根据运行趋势，采用预知维修和故障诊断技术可以大大减少盲目维修及突发性事故停机的时间，延长机组连续运行的周期，给公司生产运维带来极大的效益。

由于兆瓦级以上风电机组的大量安装，在国际上风机制造商也开始将振动状态监测技术集成到风力发电机组中，２００４年至今，包括Ｖｅｓｔａｓ、Ｎｏｒｄｅｘ、Ｓｕ－ｚｌｏｎ在内的各大风电设备供应商在风机出厂前就安装了相应的状态监测系统，作为风电场维修的重要组成部分。

在国内，风力发电机轴承震动监测从０８年为起步阶段，目前五大国电新能源发电公司都开始大面积的批量安装振动状态监测设备。

随着在线监测系统在风力发电机广泛应用，目前国内外很多厂家在线监测系统的研究与开发。

1风力发电机轴承震动监测预警系统功能简介风力发电机组工作条件通常比较艰苦,经常地处风沙四起的荒漠或海风盛行的海上，且在变速变载条件下运行。

因此，风电机组设备的相关零部件出故障的几率大大高出其他机械设备，为避免风电机组零件损坏造成的不必要经济损失，机组在线监测势在必行。

风电场中的在线监测系统，需对每一台机组都进行实时的状态监控与故障监测。

所以，监测系统采用分布式设计，主要由硬件和软件两个部分组成:硬件包括振动一体传感器、数据采集仪、现场服务器以及中心服务器等;软件部分包括数据传输和数据诊断分析与报警等功能。

系统软件设计较为复杂，数据传输功能，包括数据采集、数据存储、数据上传等单元;诊断分析功能，先进行信号提取，再进性处理，识别信号特征，接着对故障进行诊断，最后显示报警状态。

其中，采集的信号主要包括发电机前后轴承处的振动信号、发电机接地电压等信号。

2风力发电机轴承震动监测预警系统工作原理目前，风力发电机组的故障检测与诊断技术有多种:振动检测、温度检测、声发射检测及润滑油分析检测等多种方法。

针对每种检测方法各有其优缺点:温度检测方法简单，但引起温度变化原因复杂多变;声发射检测技术通过故障设备本身发出的高频应力波信号检测，受周围环境噪声的干扰较小，但是相关测试设备费用贵、误报警率高，且对测试条件、测试环境以及测试信号的消噪预处理技术等环节要求较高;振动检测技术应用较为广泛，技术相对成熟，主要实时监测风电机组发电机前后轴承座表面的振动数据,这些实时的数据能够被规整在一个较长的周期内形成波形图，便于工作人员在这个周期内进行趋势分析，确定发电机前后轴承的工作情况，以及各个零件的健康状况，便于尽早发现发电机内部的零件损伤。

通过对于振动数据的长期状态的监测与诊断分析，最终能够形成完整的故障监测数据库。

3系统关键技术实现振动数据分析诊断关键技术包括测点选取和数据采集与处理两部分。

3.1传感器测点选取及采集数据
整个流程中测点的选择必须遵循以下原则以确保准确性。

首先，一定要选择反映真实振动情况的区域测点，其次就是尽量靠近轴承的承载区，传感器与轴承之间有坚实的金属。

需要注意的是，风电机组机械转动部分主要由主轴、齿轮箱、发电机构成。

在各部件的轴承位置安放振动加速度传感器，以采集其加速度信号。

而在主轴叶轮端安放转速传感器，以便采集机组的转速信号。

测点选择安装完毕后，根据各部件转速的不同来设定相应的采样率。

再根据采集周期的不同，最后得到工作人员想要的准确的实时数据和波形数据。

根据国家能源局制定的《风力发电机组振动状态检测导则》，风力发电机组至少安装6只加速度传感器。

3.2时域和频域数据处理
实时数据反映机组整体振动状态的时域振动数据。

采集的数据以数据点的形式记录下来被上传到采集仪，再通过无线Lora自组网至主控室现场服务器，最终借助互联网上传到中心服务器。

采集数据在服务器经过包括速度频普分析和包络频谱分析等数据处理。

其中，频域处理中速度谱分析，首先须将加速度传感器得到的加速度信号经由数字积分最终得到速度信号,再对该信号进行进一步的分析,数据经过处理后结合时域指标进行综合分析,最后得出故障诊断报告。

时域处理的指标包括:方差、标准差、有效值、峰值、波形指标、脉冲指标等进行定性的诊断与检测。

通过这些数据处理只能进行定向的诊断，却不能准确地找出具体的故障部位，还需把以上有效值做综合的分析，设定不同级别的阈值通过风电场采用振动设备对现场的各种风电机组的振动数据进行分析、比对、处理。

在对阈值进行不断的修改与调整，从而找出这些风电机组中高于正常值的机型，高于正常值的就属于严重的故障状态，工作人员就可以根据检测结果进行相关的故障确认和设备维修与维护工作。

4监测系统实际应用
若某风力发电机机组运行时出现了异常的震动、噪声或者负载较大时，就要应用监测系统进行故障的诊断监测，为下一步维修指明方向。

通过风机振动在线监测系统进行振动检测﹑数据分析,能够捕捉到相应的轴承内部故障频率的信号。

再根据进一步的数据追踪及监测一段周期内数据的故障诊断就能判断故障是处于早、中、晚阶段和故障的具体位置等。

风力发电机组的故障监测诊断系统不仅能够及时的发现机组的异常状态和故障，还能够准确判断故障原因以做到避免机器零件损坏，预防重大安全事故的发生，保证风力发电机组安全运行以及周围工作人员的安全。

目前市场上多数的风力发电机监测系统也能够对于早期的故障进行判断和预警，一旦监测数据的数值超出了报警限值就会进行监测报警。

但超出的数值不高，可能作为一个早期故障的判断，并不能准确的判断出具体的来源及原因，这也是今后的振动监测系统在检测故障的系统设计开发中应提高和解决的问题。

参考文献
[1]何群,王红,江国乾,等.基于相关主成分分析和极限学习机的风电机组主轴承状态监测研究[J].计量学报,2018,39(1):5.
[2]王灿,陈铁,武星明,等.海上风电机组齿轮箱轴承预警研究与应用[J].船舶工程,2021,43(S01):4.
[3]袁鹏程.直驱式风电机组轴承振动监测与故障诊断技术研究[J].科技展望,2015,000(022):101-101.
[4]王腾超.基于振动监测的风电机组滚动轴承故障诊断应用研究[D].燕山大学.
[5]曹斌.风电机组振动监测与故障诊断系统研究[D].广东工业大学,2014.
[6]吕明珠.风电轴承状态监测与智能维护策略研究[J].电气开关,2021,59(3):6.
[7]王怡祖,陆金桂,程智虎.基于假设检验法的风力发电机轴承健康系数研究[J].轴承,2017(11):4.
[8]郑辉芮晓明黄浙.风电机组变桨轴承变形研究与有限元分析[J].中国电力,2017,050(003):143-146,160.
[9]马宏忠,李思源.双馈风力发电机轴承故障诊断研究现状与发展[J].2022(9).。