风力发电机组的振动测试与诊断

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浅析风力发电机组传动链振动监测系统的应用

浅析风力发电机组传动链振动监测系统的应用摘要：风力发电机组处于恶劣的环境下，运行工况复杂，由于风力发电机组的启停、偏航、变桨、调控时会产生很大的冲击，从而对风机的部件造成冲击振动，影响风力发电机组的安全稳定运行。

传动链作为风力发电机组关键的组成部分，其振动对风机安全稳定运行起到至关重要的作用。

因此，通过振动监测和故障诊断技术，及时、有效地对风力发电机组传动链运行状态作出诊断，避免重大事故的发生，有效保证风力发电机组安全稳定的运行。

关键词：风力发电机组；振动监测；传动链1 引言随着经济社会的发展和转型，人类越来越重视清洁能源的开发和利用。

风能作为一种清洁、无污染、蕴藏量丰富可再生能源，受到各国的重视，成为重点开发的能源之一。

风力发电机组通常处于高山、戈壁、草原、海上等场所，承受的工况条件复杂，常年处于昼夜温差大、载荷变化大、冲击载荷频繁的环境中，容易发生故障，目前，风力发电机组维修保养采用计划维修和事后维修两种方式，其缺点在于需要在维修期间停止风机运行，对于事后维修则需要更高维护成本[1]。

状态监测与故障诊断技术是在设备运行中或不拆卸设备的情况下，运用各种监测设备和方法判断设备的运行状态是否存在异常，准确判断设备故障部位提出预警，并可判断设备故障发展趋势的技术，是一门集力学、电子技术、测试技术、计算机技术等学科为一体的综合性技术。

相比计划维修和事后维修，状态监测与故障诊断技术作为预知性维修，可以根据设备的实际运行状态来安排维修作业，避免了维修不足和过剩维修的情况，防止事故的发生，保障了风力发电机组的稳定运行。

振动监测作为状态监测的必要技术，近年来在风力发电机组上得到广泛应用[2]。

2 风力发电机组风力发电机组主要是通过叶片捕获风能，再通过传动系统增速，最后驱动发电机发电，从而将风能转化为电能。

双馈型风力发电机组传动链主要由主轴、主轴承、齿轮箱、制动盘、联轴器和发电机等主要部件组成，据相关统计数据可知，双馈机组的故障主要集中在齿轮箱、叶片、发电机、电气系统、偏航系统、传动链、控制系统等关键部件，对于电气系统故障，可以通过远程控制和及时更换配件的方式排除故障，但是对于传动链系统的故障检修难度较大，需要停机数天，需要高额的维修费用，会造成发电量的损失和巨大的经济损失。

风力发电机组异常振动测试与诊断分析

风力发电机组异常振动测试与诊断分析风能作为一种清洁能源，发展迅速。

由于风电机组通常在野外，环境条件恶劣，而且容易发生故障，因此维护保养需要耗费大量的人力物力。

我国在风机故障诊断方面开展了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

给出了各种状态监测方法和信息融合诊断技术。

这些研究大多基于数值计算和理论分析，并提出了各种控制措施。

但由于风电机组的复杂性和运行环境的多变性，在设计之初就要考虑风电机组的振动特性，进行优化设计，并进行相应的试验验证，以避免出现异常振动。

标签：风力发电机组;异常振动测试;诊断1研究概况某风力发电机组电机整体通过4个隔振器弹性安装在基座上，电机-隔振器-基座组成的电机系统与增速齿轮箱所在的塔筒基座通过8个螺栓纵向连接，该基座下部悬空，以齿轮箱安装基座面为基准呈悬臂梁状态。

箱体上布置三条横向加强筋，铁芯与横向加强筋通过4个点焊接刚性固定。

发电机工作方式为水冷，通过左侧面的进出水口循环，水箱安装在电机顶部的箱体上。

风力发电机运行转速范围为600rpm～1380rpm，正常并网发电转速为900rpm～1200rpm。

2振动特性2.1齿轮啮合频率啮合频率是两个齿轮转动一个节面角所需时间的倒数，可由式（1）确定。

（1）式中：n为主轴转速即风轮转速，rpm;z为齿数。

风电机组齿轮箱采用1级行星/2级平行轴传动结构，如图1所示。

第一级为行星轮系，行星齿轮架为输入端，内齿圈固定，太阳齿轮为输出端。

主要参数有：太阳齿轮齿数Z2、行星齿轮齿数Z3、内齿圈齿数Z4。

当一级行星轮系传动比为I1，内齿圈转速N4=0，太阳齿轮转速N2=I1·n，行星齿轮转速N3=n，即可计算出太阳轮、行星齿轮和内齿圈的啮合频率。

以此类推，容易得出中间轴及高速轴齿轮的啮合频率计算方法。

2.2轴承通过频率轴承的特征频率与自身尺寸有关，计算公式如下：内圈通过频率：外圈通过频率：滚动体特征频率：保持架固有频率：由公式及参数，便可求出理论轴承特征频率，在实际应用过程中发现，计算得出的理论特征频率与实际特征频率极其接近。

风力发电机轴承振动及模态测试分析

风力发电机轴承振动及模态测试分析由于使用环境特殊，风电机组的现场定期检测和维修十分困难，而且一旦发生重大事故，其维修费用甚至超过产出费用，因此，用于风力发电的电机应比燃煤、燃气、燃油和水力发电机具有更高的可靠性。

振动是风力发电机出厂性能和质量评定的主要指标之一，其在设备的各种故障中占有很大比例，是影响设备安全、稳定运行的重要因素。

电机振动过大会造成集电环和电刷间的摩擦不均匀，导致电机三相电流不平衡，严重时会引发电机转子轴弯曲和编码器损坏。

振动过大还会使得其他部件承受大幅交变应力，容易造成转子、连接螺栓、联轴器、基础平面等损坏。

由于风力发电机安装在一个柔性支撑座上，振动故障发生的概率更大。

因此，必须对风力发电机振动的评定、分析、监测和故障诊断加以重视。

本文主要对一台3.5MW双馈电机轴承振动过大问题进行分析，基于电机振动模态的基本原理，通过振动及模态对比测试，提出一种有效的解决方法。

电机振动及模态分析原理电机振动按照产生机理主要分为三类：一是电磁振动，由气隙磁场产生的单边磁拉力作用于定子铁芯的径向和切向使定子铁芯产生变形振动。

电磁振动产生的原因有三相电压不平衡、电机定转子偏心、定子绕组断路、转子笼条与端环开焊、转子断条等。

二是机械振动，由转子旋转过程中的机械力周期性地作用在电机本体上产生的振动。

机械振动产生的原因有结构整体刚度不足、转子动平衡不良、轴承及基础安装不当、内部风扇损坏以及联轴器对中精度不足等。

三是机电耦合振动，由电机气隙不匀引起单边电磁拉力，其周期性作用又使气隙不均衡进一步加剧，最终作用到电机引起振动。

机电耦合振动产生的原因有定子内径和转子外径圆度不足、转子安装不良引起的轴向窜动等。

研究电机的振动离不开模态分析，结构模态分析是研究结构动力特性的一种方法，是经典线性动力学理论及系统辨识方法在工程振动领域中的应用。

电机的机械结构可以看成多自由度的振动系统，具有多个固有频率，在阻抗实验中表现为有多个共振区，在幅频特性曲线中表现为有多个峰值。

风力发电机组振动特性研究与分析

风力发电机组振动特性研究与分析随着能源常态化需求的提高，风力发电作为一种清洁能源逐渐得到了人们的重视。

而风力发电机组的振动问题，一直是工程技术领域关注的焦点。

本文将会对风力发电机组的振动特性进行深入研究和分析，探究其中涉及的学科知识和工程技术，进而为风力发电行业的未来发展提供参考。

一、风力发电机组的振动特性简介风力发电机组的振动特性是指在风机运行时，受到的外部环境因素或内部元件之间的相互作用而引起的机械振动现象。

风力发电机组的振动特性主要表现在以下几个方面：1、机组本身的不平衡造成的振动。

在运行时，由于吊挂的位置不够平衡或者气动装置设计、制造不合理，导致叶片、风轮、机组轴承等部件的不平衡；2、风力荷载引起的振动。

风力荷载是指由于风速大小和方向影响，从而产生的叶片变形、空气动力和惯性力等不同的振动荷载。

此时垂直方向和水平方向的振动幅值均较大；3、地面震动引起的振动。

这种情况通常是由于地震、外力冲击或其他外力引起的。

以上的振动特性会带来诸多问题，比如：机组的工作效率、发电量、使用寿命都会受到严重的影响；另外，过度的机组振动也可能威胁到机组运行的稳定性和安全性。

二、风力发电机组振动特性的研究方法风力发电机组振动特性的研究方法一般包括基础理论分析和实验研究两个方面。

1、基础理论分析。

理论研究会从发电机组的设计和运行机理出发，采用流体动力学、材料力学等知识手段对发电机组的振动特性进行分析。

这种方法相较于实验研究更为经济、快捷，但是也存在一定的缺点，无法反映现场实际情况；2、实验研究。

实验研究一般包括现场观测、模拟实验和测试试验等方法。

这种方法直接能够反映出现场状态，能够有效的验证理论分析的可靠性，但是需要昂贵的仪器和设备，并且需要进行充分的现场测量和数据分析。

三、风力发电机组振动特性的分析手段在对风力发电机组的振动特性进行研究时，常用的分析手段包括均方根振动、频率功率谱、阻尼比、相位谱等。

1、均方根振动是指叶片、轴承等结构在振动过程中所产生的平均振动能量，策略分析时通常以逐段均值法计算，并依据计算结果来评估机组轴承的惯性质量；2、频率功率谱会分析信号的快速对数变换，将时间域的信号转化为频率域的谱信息。

风电机组振动检测系统设计及实施方案

风电机组振动检测系统设计及实施方案田伟峰，马王禹泽，张新荣（中水东北勘测设计研究有限责任公司，吉林长春130021）［摘要］本文设计了一套风力发电机组振动检测系统，实现了机组振动信号的采集、存储和分析，并将该系统安装至某风电场的机组中进行了测试验证，检测系统能够满足机组振动信号采集的需要，应用效果良好。

［关键词］风电机组检测系统；检测系统设计；测点布置［中图分类号］TV731［文献标识码］B［文章编号］1002—0624（2020）08—0008—021检测机组概况风能是地球上最古老、最重要的能源之一。

随着风力发电技术的广泛应用，与之相关的机组振动、故障检测及设备维护等问题得到了高度重视，尤其是风电场投产运行之后，如何保证风电机组安全运行已经成为风力发电领域的核心问题。

为了查明机组振动产生的原因，首先要获取机组振动信号数据。

文中设计了一套风力发电机组振动检测系统，实现了振动信号的采集及存储，并将该系统安装至某风电场的机组中进行了测试。

某风电场安装了20台G58-850型风力发电机组。

选取不同运行状态下的F-05、F-10、F-16号机组作为系统测试对象，进行测试结果对比。

F-10号机组在测试前一天维修中没有异常发生，机组正常运行；F-16号机组在测试前一天维护发现机组“异常”，现场检测发现机舱后端噪声增强；F-05号机组在测试前一天维修中存在异常振动、噪声。

2风力发电机组振动检测系统设计风力发电机组振动检测系统设计原则如下：首先，完整的振动检测系统由硬件、软件及诊断人员三部分组成，如图1所示。

其次，系统能够实现数据存储及实时数据分析。

最后，软件系统既要接受硬件的数据，实时显示波形数据、测量结果，又要发送命令对硬件系统的采集方式、放大倍数等参数进行控制。

图1振动检测系统设计基本框图依据振动检测系统设计原则设计总体框图，如图2所示。

图2系统总体框图振动检测系统共包括3个模块：振动检测模块、PC机配置模块和数据分析模块。

风力发电机振动监测系统维修手册

风力发电机振动监测系统维修手册引言：风力发电机作为一种现代化的可再生能源发电设备，具有环保、高效、可持续的特点，在全球范围内得到广泛应用。

而风力发电机振动监测系统作为该设备的核心部件，对于确保设备的正常运行和减少损耗具有重要意义。

本维修手册旨在提供风力发电机振动监测系统的维修指导，从而帮助用户有效解决设备故障和提高系统性能。

一、系统概述风力发电机振动监测系统通过测量风力发电机振动参数，如振动加速度、振动速度和振动位移等，实时监测设备的运行状态，从而及时识别问题和进行预警。

该系统由传感器、数据采集模块、数据处理单元和显示控制终端等组成。

其主要功能包括：1. 监测风力发电机的振动水平，判断设备的工作状态和软硬件性能；2. 分析和识别设备振动异常，预警设备发生故障的潜在风险；3. 提供实时数据和报表，为维修和调试工作提供数据支持；4. 进行设备故障诊断，提供维修建议和方案。

二、振动监测系统的维护与维修振动监测系统的正常维护和维修对于确保其长期稳定运行和准确监测非常重要。

以下是相关的维护和维修指南：1. 传感器维护传感器是振动监测系统中非常关键的组成部分，其灵敏度和准确性直接影响系统的监测效果。

因此，传感器的维护非常重要。

（1）定期校准传感器的灵敏度，确保其准确度和可靠性；（2）检查传感器与设备的连接接头，确保传感器与设备之间的电气连接良好；（3）在传感器正常工作时，及时清洁传感器并保持传感器周围环境清洁，防止灰尘和杂质影响传感器的运行。

2. 数据采集模块维护数据采集模块负责将传感器采集的数据进行模拟/数字转换，并传输至数据处理单元。

以下是数据采集模块的维护要点：（1）检查数据采集模块的电源和信号连接，确保其正常工作；（2）定期清理数据采集模块和连接线路的灰尘和杂质，保持其通畅和良好的接触性能；（3）及时更换损坏的数据采集模块，确保其正常功能。

3. 数据处理单元维护数据处理单元负责接收和处理数据采集模块传输的数据，并进行分析和判断。

风力发电机故障诊断

风力发电机故障
诊断
风力发电机故障诊断
风力发电机故障诊断的步骤如下：
第一步：观察风力发电机的外部情况。

检查风力发电机是否有明显的物理损坏或破损，例如断裂的螺栓、扭曲的叶片等。

第二步：检查风力发电机的电气连接。

确保电缆和连接器都正常连接，没有断开或松动的情况。

第三步：检查风力发电机的控制系统。

确保控制系统的电源供应正常，所有开关和断路器都处于正确的位置。

第四步：检查风力发电机的机械部件。

包括轴承、齿轮、发电机转子等。

观察是否有异常的噪音、震动或过热现象。

第五步：检查风力发电机的传感器和监测设备。

这些设备可以监测风力发电机的转速、温度、振动等参数，以判断是否存在故障。

第六步：分析收集到的数据。

将所有观察到的问题、异常和数据进行整理和分析，找到可能的故障原因。

第七步：进行必要的维修或更换。

根据故障诊断的结果，采取相应的维修措施，例如更换叶片、修复电缆、更换轴承等。

第八步：重新测试和监测。

在进行维修后，重新测试风力发电机的性能和运行情况，确保故障已经修复。

第九步：记录和报告。

将故障诊断的结果和维修过程详细记录下来，并向相关人员或机构报告。

总体而言，风力发电机故障诊断需要进行全面的观察、检查、数据分析和维修。

通过逐步分析和解决问题，可以及时修复故障，确保风力发电机的正常运行。

NBT31004能源电力

ＩＣＳ２７．１８０Ｆ１１ＮＢ备案号：３３２４０—２０１１中华人民共和国能源行业标准ＮＢ／Ｔ３１００４—２０１１风力发电机组振动状态监测导则Ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓｆｏｒｖｉｂｒａｔｉｏｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｄｉａｇｎｏｓｅｏｆｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｇｅｎｅｒａｔｏｒ２０１１—０８—０６发布２０１１—１１—０１实施国家能源局发布次目３１００４—２０１１ⅡⅢ－．１附录Ｃ（资料性附录）常见故障原因及其对应的特征频率附录Ｂ（资料性附录）振动值评估方法…………………一附录Ａ（资料性附录）振动监测流程图…………………ｏ屯■ｏ７测量与评估………………………………………………ｏ■馆ｑ５传感器………………………………………－…………一４振动状态监测系统………………………………………３术语和定义………………………………………………·２规范性引用文件…………………………………………１范围……………………－…………………………………引言－…………………………………………………………．前言…………………………………………………－………６振动状态监测系统技术条件………－……………………ＮＢ，Ｔ刖标准由国家能源局提出。

置３１００４—２０１１本标准在执行过程中的意见或建议反馈至中国电力企业联合会标准化管理中心（北京市白广路二条一号，ｌ００７６１）。

本标准由能源行业风电标准化技术委员会归口。

本标准起草单位：中能电力科技开发有限公司。

本标准主要起草人：申烛、周继威、张宝全、盛迎新、夏晖、岳俊红、孟凯锋。

本ＮＢ，ＴⅡ言引３１００４—２０１１关技术人员提供相应的规范和指导。

编写本标准的目的是为风电机组振动状态监测设备生产单位、安装单位、使用单位、认证机构及相测部位，监测风电机组振动状态的改变，评估风电机组的状态，早期发现并跟踪设备故障的一种方法。

风力发电机组（以下简称“风电机组”）振动状态监测是根据所监测风电机组类型，选择不同的监ⅢＮＢ，Ｔ风力发电机组振动状态监测导则３１００４—２０１１１９８７３．２—２００９机器状态监测与诊断振动状态监测第２部分：振动数据处理、分析与１９８７３．１—２００５机器状态监测与诊断振动状态监测第１部分：总则失效ｆａｉｌｕｒｅ丧失完成某项规定功能的能力。

风力发电机组故障特点及诊断

风力发电机组故障特点及诊断摘要:风力发电机组故障诊断技术的主要方向包括信号分析处理技术、故障机理研究、故障特征提取。

经过长期研究，风电机组常见故障类型、机理初步明确，且形成了相对成熟的信号分析方法，可精准识别故障。

风力发电机组故障提取，基于信息有线或无线传输，通过传感器获取有用信息，为精准识别目标的实现奠定了基础。

智能传感器的成熟及其广泛应用，促进了风力发电机故障监测诊断技术的发展。

关键词：风电机组；故障特点；诊断技术；1风力发电机组故障特点1.1叶片故障叶片是风力发电机组的主要零件，也是风力发电机组获得风能的关键。

正常工作状态下，叶片会承受较大的应力，易产生设备故障。

风电机长期运行时，在空气蒸汽、雨水等因素的影响下，叶片被锈蚀，表面粗糙程度增加，结构松散度提升，导致其稳定性下降。

外力作用影响下，叶片变形或裂纹，工作时会释放高频瞬态声发射信号，基于此进行信号检测，评估叶片损失状况，反馈其质量问题。

风力发电机的叶片失效，则转子叶片受力不均衡，主轴传递应力对机舱产生冲击引发机舱颤振，使其结构稳定性明显下降。

1.2齿轮箱故障齿轮箱是风力发电机主轴连接的关键部件，通过提高主轴转速来确保发电机正常工作，其基本结构包括行星齿轮和两级平型齿轮。

齿轮箱的工作环境恶劣，长期高速运转中齿轮箱中的行星齿轮与轴承之间摩擦易出现损伤。

在正常运行的过程中，风力发电机组易遭受冲击荷载与交变应力的影响，滑动故障频发，齿轮磨损严重，虽然出现的几率较小，一旦出现齿轮组故障将会直接导致风力发电机组停运，增加维修成本，影响机组正常运行。

由此可见，齿轮组故障诊断是风力发电机组设备故障诊断的关键项目之一。

1.3电机故障根据电动机故障类型差异，可将风力发电机组电动机故障分为电气故障和机械故障两类。

其中，电气故障包括短路、过热、短路等，机械故障包括损坏、轴承过热、严重磨损等。

通过风力发电机组故障诊断技术的合理应用，借助电机电流、振动、温度信号分析，可精确评估电机故障类型。

浅谈风力发电机组振动状态监测与故障诊断

浅谈风力发电机组振动状态监测与故障诊断摘要：随着科技的发展，风电机组单机容量变大，内部的结构越来越复杂，还会受到天气的不可控因素的影响，比如会受到下雨时，打雷闪电等，本文对风力发电机组振动状态监测与故障诊断进行分析，以供参考。

关键词：风力发电；机组振动；状态监测；故障诊断引言风能是自然界中常见的自然现象，特别是在经济不发达，风能资源丰富的山地地区。

考虑到风能对当前社会结构的重要性，它提高了风力发电机运行的可检测性，并允许在整个发电机组运行期间及时发现问题，使整个风力发电机运行更平稳和安全。

1概述近年来国内风电发展迅速，风电机组容量的提升能够有效提高风能利用率和施工效率以及降低后期运维成本。

在机组容量和体型逐渐增大的同时，风电机组的安全成为风电领域内研究的重点。

江苏某风电场安装了多台6.45MW机组，此类型机组是目前国内厂家生产新型大容量机组之一，此机组塔筒高度为110m，叶轮直径达到171m。

国外GE公司生产的12MW风机单支叶片更是长达107m。

机组容量增大的同时叶片也在不断增大。

风电机组叶片成本约占风电机组总成本的15%～20%，风电机组叶片在风电机组运行过程中受风力作用而产生较大的弹性形变，故通常选用质量较轻、强度较大、耐腐蚀、抗疲劳的材料来制作风电机组叶片。

此外，由于结冰或者风力和风向的突变导致叶片振动过大，从而超过设计载荷发生断裂或者扫塔的现象也时有发生，而振动检测是叶片故障识别的常用方法之一，所以研究大型风电机组的叶片振动情况，对于叶片安全检测和监测具有重要的意义，研究结果也可对风电机组的控制策略优化提供重要指导作用。

在风力发电机组中，齿轮箱也存在着异常问题，表面磨损，齿轮轻度裂纹，设备老化等问题，以下对论文展开叙述。

2风力发电机组安全系统2.1分析(1)安全有关停止功能在机组通过安全防护装置(如传感器)检测到风轮转速超过限值、扭缆超过限值、过度振动及控制系统失效等信号时,安全系统起动机组紧急制动进入停止状态。

风力发电机状态监测与故障诊断技术分析

风力发电机状态监测与故障诊断技术分析摘要：随着环境的日益恶化，作为绿色能源的风能，其被广泛的应用与发电行业，风力发电机技术已经成为当前世界各国研究的热点。

由于风场位于环境恶劣的偏远地区，使得风力发电机发生故障的位置比较复杂，对风力发电机运行状态的监测工作造成很大的困难。

因此为降低风力发电机的故障发生率，需要大力发展状态监测与故障诊断技术。

关键词：风力发电；新能源；发电机引言从风力发电场的视角出发，对于风力发电当中的机组部分展开探究，论述对故障问题进行检测以及实施诊断的方式，是将对机组部分平时进行维护的资金减少的一项极为高效的方法。

一、风力发电机组的故障特点风力发电场的的位置大多为一些偏远地区和高山上，恶劣的自然环境、风速多变以及外部载荷的不稳定长期影响对于风力发电机组内部的部件很容易引起故障。

而风发电机组的故障一般都是主要有齿轮箱、发电机、变频器三部分的故障。

我们主要是对于风力发电机组中发电机部分做主要的研究，风力发电机组的发电机一般故障有发电机轴承过热、发电机运行时的振动过大以及发电机机身的温度过高等方面的故障。

经过长时间的研究发现，造成以上故障的主要原因是轴承损坏、定子绕组的绝缘损坏以及转子的平衡问题等原因。

对于不同的故障问题以及部件应采用相适应的处理方法，是对其进行最有效的状态监测和故障诊断的有效措施。

二、状态监测与故障诊断的系统的基本结构风力发电机组的监测与故障诊断依赖于现代化计算机技术以及电气技术的有效结合，计算机的控制系统可将信号的采集、监测、分析等融合为一个一站式的监测系统。

通过对风力发电机组的温度、振动以及压力的数值与标准数值进行对比分析，能够有效的掌握发电机组的运行状况，同时可以根据数据的分析对风力发电机组出现的故障并提出相应的解决措施。

风力发电机组的监测与故障的诊断系统的工作模式主要是对信息的收集--信息的处理--信息的分析--判断信息的准确性--诊断的结果以及相应的措施。

对于信息的处理和收集是基于前期对发电机组安装或进行周期性的检测，在检测设备对于检测到的信号传输给计算机控制系统对于信息进行分析，从而得出相应的结果。

风机震动检测及载荷估算方法

风电机组震动监测及载荷估算方法研究北京木联能软件技术有限公司【Millennium Engineering Software】Î一、风力机故障分类Î二、震动监测三Î三、Tjareborg 风力机简介Î四、Tjareborg 风力机模拟四Tjareborg印度SUZLONVESTAS多以机舱着火为主，主要是齿轮箱及发电机的位置。

美国2007年8月25日下午4点左右在位于Wasco 附近的麦地里属于PPM 能源的KlondikeIII 风电场一套由西门子制造的风电机组的塔架倾倒（拦腰折断），致一死一重伤。

检查结果旋转过速检查结果：旋转过速, （Over speed ）风力机操作于正常参数以上。

进而有可能产生過度的震动。

2010年2月1日3：18，左云风电公司运营的山西某风电厂风机倒塌事故分析（详细报告见文献）塔筒大部分法兰缺失，变形为扁豆型（常规变形为鹅蛋型）报警信息国内具体案例分析二期风力机全部停机检查发现的问题-11-震动监测国内外经验教训证明，为了保证风电机组的安全可靠运行，必须采取风况预测，预警和制动监控保护措施。

下面介绍状态监测系统在风力发电机上的应用。

信号检测模块数据采集模块硬件结构工控主机模块显示打印模块电源模块信号操作状态监测软件结构分析诊断状态显示其他功能数据采集信号处理（震动信号）数据采集、信号处理（震动信号）初始化、状态检测各种监测诊断分析方法以图表、解构简图等形式反映传感器、信号变送、信号预处理对各参数的采集、转换为数字量 PC、与各接口模块通信、实时数据交换显示器、报警、便于人机交互-12-发电机组故障诊断层次结构传感器应变传感器新型数字式传感器, 基于M E M S 技术的传感器, 具有体积小, 可靠性高, 技术附加值高。

技术附加值高智能传感器-13-木联能分析诊断功能包括常用的各种监测诊断分析方法时域波形、轴心轨迹、滤波轨迹、重构轨迹、频谱分析、平面轨迹谱分析、立体轨迹谱分析、时域分析、魏格纳分布、逆谱分析、信号滤波、时域频域联合分析、自相关和互相关等。

应用便携式振动分析仪诊断风力发电机主轴承故障-为在线振动监测系统提供辅助检测

应用便携式振动分析仪诊断风力发电机主轴承故障 -为在线振动监测系统提供辅助检测摘要：目前在线振动监测系统普遍的应用于风力发电机机组的振动监测，但考虑到现场实际的监测成本。

该在线振动监测系统传感器布置以满足最低限度的振动分析的需求。

但遇有一些特殊故障时，可能造成在线监测系统无法捕捉到有效的振动信号，本文通过实际案例，介绍了某1.6兆瓦风电机组装有在线振动监测系统，其发电机控制系统显示主轴承温度异常升高，但机组主轴承在线监测传感器测试振动信号未见异常，故以便携式振动分析仪表对主轴承进行补充测量，最终采集到了振动异常信号，进而确认主轴承的损伤。

关键词：主轴承；风电机组；双通道振动仪器；在线振动监测Application of Portable Vibration Analyzer to Diagnose MainBearing Failure of Wind Turbine-Auxiliary measurement for online vibration monitoring systemWang Zishun1(1.Guanwei Monitoring Technology Wuxi Co.,Ltd.,21400)Abstract: At present, online vibration monitoring systems are generally used for vibration monitoring of wind turbine units, but the actual monitoring cost on the site is considered. The on-linevibration monitoring system sensors are arranged to meet the needs of minimal vibration analysis. However, when there are some special faults, the online monitoring system may not be able to captureeffective vibration signals. This article introduces a 1.6 MW wind motor equipped with an online vibration monitoring system through a practical case. The generator control system displays the main bearing temperature. The abnormal rise, but the vibration signal of the main bearing online monitoring sensor test of the unit shows no abnormality, so the portable vibration analysis instrument was used to supplementthe measurement of the main bearing, and finally the abnormalvibration signal was collected to confirm the main bearing damage.Keywords: Main bearing; wind turbine; dual-channel vibration instrument; online vibration monitoring1.案例背景地点：朝阳某风电场；设备：某1.6兆瓦双馈风电机组；支撑形式：单轴承三点支撑；测试背景：2018年6月接到客户反馈WT01#机组主轴承出现短时内温升快，且多次触发温度报警情况。

风力发电增速齿轮箱的振动信号处理和故障诊断算法

风力发电增速齿轮箱的振动信号处理和故障诊断算法引言随着风力发电行业的迅速发展，风力发电机组在电力产业中扮演着重要角色。

然而，由于工作环境恶劣且处于长期运行状态，风力发电机组的齿轮箱常常会出现故障。

通过对齿轮箱振动信号进行处理和故障诊断算法的开发，可以实现对风力发电机组的实时监测和准确的故障诊断，进一步提高风力发电机组的可靠性和可用性。

一、风力发电机组的齿轮箱振动信号处理风力发电机组的齿轮箱振动信号包含丰富的故障信息，如齿轮损伤、轴承故障等。

处理振动信号的主要目标是提取有用的故障特征信号，并降低其他噪声干扰。

1. 振动信号采集与预处理振动信号的采集是故障诊断的基础。

通过安装合适的振动传感器，可以实时监测风力发电机组的齿轮箱振动信号。

在采集信号之前，需要对信号进行预处理，如滤波去除高频噪声、降采样等，以提高信号的质量和信噪比。

2. 振动信号的时频分析时频分析可以将振动信号从时域转化为频域，提供更多关于故障特征的信息。

常用的时频分析方法包括短时傅里叶变换（STFT）、小波变换等。

通过对振动信号进行时频分析，可以得到故障频率、能量分布等特征。

3. 特征提取与选择从时频分析的结果中提取和选择适合故障诊断的特征。

常见的特征包括频谱特征、统计特征、时域特征等。

特征提取的目的是将原始信号映射到一个低维空间，保留关键信息，并减少噪声和冗余信息的影响。

二、风力发电机组齿轮箱的故障诊断算法基于振动信号处理的齿轮箱故障诊断算法可以实现对风力发电机组的实时监测和故障诊断，及时发现和预测潜在故障。

1. 基于模式识别的故障诊断算法模式识别技术在故障诊断领域有着广泛应用。

通过构建合适的特征向量和分类模型，可以对齿轮箱振动信号进行分类识别，判断是否存在故障。

常用的模式识别算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。

2. 基于机器学习的故障诊断算法机器学习算法可以通过学习振动信号的模式和规律，实现自动化的故障诊断。

常用的机器学习算法包括决策树、随机森林、深度学习等。

风力发电机组故障诊断与检修分析

风力发电机组故障诊断与检修分析随着科技的不断发展和环境保护意识的不断提高，风力发电作为一种清洁、环保的发电方式，越来越受到重视。

然而，风力发电机组在运行过程中，如同其它的电力设备一样，也难免会存在一些故障问题。

为了能够及时有效地进行故障诊断和检修，我们需要了解风力发电机组故障的常见类型，以及其诊断和检修的方法。

一、常见故障类型1.电气故障电气故障是风力发电机组最常见的故障类型之一。

电气故障的表现形式多样，包括断电、电机烧坏等。

在进行电气故障检修时，需要从保险丝、电缆、电机等方面入手，找出故障点，及时更换或修理。

2.机械故障风力发电机组的机械故障也是比较常见的。

例如，齿轮箱的磨损、支架的脱螺等，都会影响发电机组的正常运行。

机械故障检修需要进行分离、拆卸、检查等多项工作，需要专业技术支持和过硬的操作技能。

3.控制系统故障控制系统故障一般是由于程序编码、控制板卡设备的电路元件老化等原因引起的。

检修控制系统故障需要专业技术人员的支持，对硬件和软件都需要进行检查和修复。

二、风力发电机组故障诊断方法1.基于故障点分析故障点分析主要是通过观察和分析故障点周围的症状，以了解故障的具体原因。

例如，在电气故障检修时，可以通过测量保险丝、电缆等的电阻值，来判断故障的具体位置。

在机械故障诊断时，可以通过观察发电机组的运转音响或振动值，来判断具体故障所在。

2.基于数值模拟和仿真数值模拟和仿真是一种常用的故障诊断方法，可以通过计算机模拟出风力发电机组在不同故障情况下的运行状态，以便更加准确地判断故障位置和范围。

3.基于故障数据分析在现代风力发电机组中，装备有大量的传感器和监测设备，可以获取风力发电机组在运行过程中的各种数据。

通过对这些数据进行分析，可以了解故障的具体发生时间、位置和范围，为故障诊断和检修提供参考依据。

三、风力发电机组故障检修方法1.预防性检修预防性检修是一种在机器没有发生故障的情况下，定期进行检查和维护的方法。

风力发电机组在线振动监测与分析系统的应用

风力发电机组在线振动监测与分析系统的应用摘要：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不大大减少盲目维修及突发性性事故停机的时间，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。

关键词：在线振动检测；风力发电机组；故障；振动一、安装ＣＭＳ系统的意义随着风力发电机组投运规模的扩大和运行时间的增加，设备机械故障趋于常态化，振动状态监测技术可对实现风机设备运行过程中有效的预防和发现故障，有计划地对其进行维护，提高机组运行的安全性和经济性。

在风力发电机组２０年设计寿命中，齿轮箱和发电机维护费用占风机所有维护费用的６０％以上，风机运行２０年内部件维护费用（按系统分类）权重分布见图１。

从图１可以看出，发电机和齿轮箱的损坏对于风电场发电量和维护成本影响很大，如何保证齿轮箱、发电机等机械零部件的可靠性，做到预防性维护，已经成为亟待解决的问题。

风力发电机组在线监测技术的宗旨是提前发现机组的潜在故障，及时发现风电机组的问题，降低大部件故障恢复成本，保证发电量。

对风电机组实施在线振动监测的意义具体表现如下：１）预知故障：对机组可能发生的故障及时预警，可进行基于状态监测的维修；２）明确故障部位：积累原始数据，为制定维修计划提供依据，避免过度维修或维修不足，节省维修成本和时间；３）合理安排零部件库存：减少备件数量，降低损耗率，也保证部件更换有足够的准备。

二、ＣＭＳ系统组成及结构风机状态监测与故障诊断系统是集数据采集、状态监测、振动分析、故障诊断为一体的多任务信息处理系统。

可以将其分为三级，其网络拓扑图如图２所示：第一级为机舱采集设备，包括ＩＣＰ加速度传感器，数据采集器，光电转换器，以及环网交换机，采集到的数据通过风场光纤环网传到数据服务器；第二级为放置于升压站中控室的数据服务器，分析程序安装于此服务器内，现场技术人员可以从这个服务器的终端获取本风场的机组运行状态；第三级设立在集团的数据中心，可以将集团所有的数据都传送到数据中心，行业专家，专业技术人员可以更高层次的分析诊断和管理，最后将分析报告按月或季度提交该给用户。

风力发电机组故障诊断与修复方法

风力发电机组故障诊断与修复方法风力发电机组在使用过程中难免会出现故障，这时就需要进行故障诊断与修复。

有效的故障诊断与修复方法可以减少停机时间，提高发电效率，并延长设备的使用寿命。

本文将介绍几种常见的风力发电机组故障诊断与修复方法。

一、视觉检查首先，在风力发电机组出现故障时，进行视觉检查是最基本的方法之一。

检查风力发电机组的外观是否有异常，包括旋转桨叶是否有损坏、塔筒是否有倾斜、电缆是否有磨损等。

视觉检查可以提供一些基本信息，帮助确定进一步的故障诊断方向。

二、故障记录与分析在进行风力发电机组故障诊断之前，建立一个完善的故障记录系统非常重要。

每次发电机组出现故障时，应及时记录下故障的时间、地点、情况等关键信息。

这些记录可以帮助工程师们分析，找出故障的规律和共同点，从而更快地定位故障的原因。

三、传感器检测传感器检测是一种常用的故障诊断方法。

通过安装在发电机组各个关键部位的传感器，可以实时监测发电机组的状态，如电流、电压、温度等。

一旦传感器检测到异常值，就可以及时报警，并进行进一步的故障诊断和修复。

四、振动分析振动分析是一种非常有效的故障诊断方法。

通过安装振动传感器来监测风力发电机组的振动状况，可以判断出哪个部件产生了异常振动，并据此来定位故障的位置。

不同类型的故障会产生特定频率和振幅的振动信号，通过分析振动信号，可以快速准确地找到故障。

五、温度检测温度检测是一种常见的故障诊断方法。

通过安装温度传感器，可以监测发电机组各个部件的温度变化。

当某个部件温度异常升高时，说明可能存在故障，如电缆接头松动、电机绕组短路等。

及时发现并解决这些问题，可以避免更严重的故障发生。

六、智能诊断系统智能诊断系统是目前较为先进且高效的故障诊断方法。

它通过对风力发电机组的各种传感器数据进行采集和分析，借助人工智能和大数据技术，实现故障自动诊断。

智能诊断系统不仅可以快速准确地判断故障的种类和位置，还可以提供相应的修复方案，极大地提高了故障诊断和修复的效率。

风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究

风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究摘要：近几年，我国工业的迅速发展，对环境造成的污染越来越大，新能源风电已被越来越多的行业所采用。

风电厂大多建在边远的地方，由于地理条件较差，很难采用有效的监控技术来解决风电机组的各种故障和信号不协调的问题。

所以，根据不同的风电机组的监测资料，对风电机组在运行过程中出现的各种故障进行全面的分析，对风电机组的监测和故障技术进行深入的研究，就显得尤为重要。

关键词：风力发电机；状态监测；故障诊断1风力发电机组概述1.1风力发电机组它是指通过风机将风力和电力转化为电能，通过电磁感应的方式进行调压，将电能传输到电网和用户中心。

经过几年的发展，我国风电机组的建设日趋成熟，对常规恒速、频率的机组进行了改造，采用了新的技术和设备，不断地进行改造和完善。

变速恒频技术是一项动态调节风机叶轮速度、调节风速和变流技术的新型技术。

由于采用变频调速技术能保证风电的品质，因此目前国内风电并网系统中已得到了广泛的应用。

1.2发电机组故障特点风电场通常位于山区、边远山区，由于自然环境恶劣、风速变化大、外部载荷不稳定等原因，容易导致风机的内部元件发生故障。

常见的机组故障包括变速箱、发电机和变频器。

例如，风机的局部故障是由于轴承过热、运行振动过大、本身温度过高等原因造成的。

经过多年的研究，发现轴承磨损、定子绕组的绝缘和转子的动平衡都是造成这种情况的原因。

所以，应采取有效的方法，对各种故障和零件进行监控，并对其进行故障诊断。

1.3发电机组故障诊断相关理论在风电机组的运转中，双馈发电机由叶轮、齿轮箱、发电机、变流和控制系统组成。

采用多级齿轮叶轮机构能将发电机的机械能转化成电能，使发电机的定子绕组与电网、转子绕组及变流器有效地联结在一起，并通过变频器调整发电系统的频率、相位和振幅。

采用逆变器控制发电机，保证了亚同步和超同步的运行。

在超同步条件下，电力由转子和定子发电机提供，而变流器将直流侧的电能回馈给电网；在亚同步过程中，转子会吸收电能，维持发电机的发电，再通过定子向电网供电。

风力发电机组振动故障分析及相关问题阐述

风力发电机组振动故障分析及相关问题阐述摘要：风力发电机组发电机振动故障直接影响到机组设备的正常运转。

为了提升风力发电机的运转能力提升供电质量。

该文结合实际，在分析风力发电机组结构组成的同时，对风力发电机组振动故障因素进行总结分析，同时给出针对性的振动故障处理措施，希望论述后，可以给该方面的研究者提供参考。

关键词：风力发电；机组发电；机振动故障；分析引言：目前我国风力发电机组发生的故障的部件主要为风机传动系统，其中包括主轴、齿轮箱、风机发电系统、叶片等，而目前国内风电机组发生的故障中，大部分是以齿轮箱、发电机故障为主，而除了电气原因导致的故障以外，故障产生的与机组结构振动有关的故障异常更为突出，造成的经济损失也更高。

因此，风力发电机组齿轮箱，发电机的振动特性及振动检测研究对提前预警风机故障，以及提高风电机组可靠性也十分重要。

一、风力发电控制技术的发展现状控制技术对于风力发电机的重要性主要体现在以下几方面:(1)风力发电机所获得的风能是随机的、无法控制的。

风速、风向、风力的大小会随着客观自然条件的变化而改变，本身并不具有控制性，要想得到控制，就需要通过技术手段来实现。

(2)风力发电机的风轮惯性很大，风轮叶片直径在特定的范围内可以有效利用风能。

(3)风力发电所需要的并网、脱网都会用到控制技术。

现阶段，很多技术都可以应用到风力发电领域，风力发电的控制技术也越来越先进，控制方向越来越多元化。

定桨距型风力机只通过连接桨叶、轮毂并不能发生改变，在风速高于额定风速的情况下，通过失速原理可以限制发电机的功率。

所谓失速原理，指的是气流达到一定程度的攻角后就会产生涡流。

当外界因素让输出功率发生改变时，桨叶的被动失速调节就不会由任何控制，风力发电机组系统就会更加简化。

然而，风轮的叶片重量很大，一些部件受力大，所以发电机组的工作效率较低，一些重要部件也很容易损坏。

二、振动检测诊断方法1.数据分析方法目前数据分析方法主要有时域分析和频域分析两种方法，时域分析方法是用专业软件将采集的数据转换为时域波形，观察时域波形的形状、幅值、周期性等变化情况，从而推断故障发生的原因，由于时域分析方法只能对数据在时域内的特性进行分析处理，分析处理的结果往往不能反映到频域上，不利于对故障定位；频域分析方法是用专业软件将采集的数据转换为频域波形，观察幅值随频率的变化情况，从而推断故障发生的原因。