风力发电机组的振动测试与诊断
风力发电机组的振动测试与诊断
风力发电机组的振动测试 与诊 断
风 力发 电机组 的振 动测试 与诊 断
张登峰， 郝 伟， 旺身 郝 （ 郑州大学振动工程研究所 ，郑州 ４ ００ ） ５ ０ １
【 要】 针对 目 ｊ 商 前国内风力发电机组故障诊断还处于初期阶段。 本文从风力发电机组齿轮箱和发电机轴承进
行振动测试 与诊断。通过实例表 明 ， 实施风力发 电机组的振动故 障诊 断是完全可行 的。 蝴 】 风【发 电机组 ；故障诊 断；振动测试 ； 力
素。机组发生故障可能主要有以下原因：一方面油温
基金项 目：国家 自 然科 学基 金资助项 目（ ６５０） 河南省杰 ５ ７２９； ０ 出人才创新基金资助项 Ｈ ０２０００） （６１０ ５０
依据当前风力发 电设备的现场工作状况 ，较容易
产生故障的部位常常是齿轮箱齿轮和发电机以及它们 前后轴承 ， 并考虑到现场 隋况及测试 的方便性 ，因此 ，
况下，诱发齿轮胶合 、齿面损伤和轴承失效 （ 内外圈 或滚珠损坏 ） 等故障的出现。另一方面，设计ｊ 存在 － 缺 陷 。这 主要 由于齿轮 的承载 能力 计算 一 般按 照 ＩＯ ３６进行。当无法从实际运行得到经验数据时 ， Ｓ ６３ 厂 家可能 选用 的应用 系数 为 １ ， ． 但实 际上 由于风 载荷 ３ 的不稳定性 ，使得设计与实际具有偏差 ，造成齿轮表 面 咬伤甚 至表 面载荷 过大 而疲劳 破坏 【。 如果 轴承选 择 不好 ， 会造成轴承损坏。这在一定程度上影响着功率 传递 ，产生噪音 ，严重影响机组正常运行。
【 文献标识码】 Ｂ 【 文章编号】 ０ ０３ ８（０ ２０ －０ ００ １ ０ —９ ３２ １） １ １—３ ０
Ｖ ｂ ａ ｉｎＴ ｓ ｎ ａ ｎ ｓｓｏ ｅＷ ｉ ｎ ｒ ｔ ｒ ｉ ｒ ｔｏ ｅｔａ ｄＤｉｇ ｏ ｉ ｆ ｈ ｎｄＧｅ ｅ ａ ｏ ｔ
风力发电机组故障检测与诊断方法研究
风力发电机组故障检测与诊断方法研究随着清洁能源的兴起，风力发电成为世界上发展最快的可再生能源之一。
风力发电机组作为风力发电系统的核心组件，承担着转换风能为电能的重要任务。
然而，风力发电机组在运行中难免会出现各种故障，影响其正常运行。
因此，风力发电机组的故障检测与诊断方法研究显得尤为重要。
一、故障检测方法：1. 传感器检测法：通过安装在发电机组各个部位的传感器，实时监测风力发电机组的振动、温度、电流等参数，当数据超出设定范围时，即可判断出发电机组可能存在故障。
2. 振动分析法：利用振动传感器获取发电机组的振动信号，通过对振动信号频谱分析和特征提取，可以识别出发电机组不同部位的故障类型，如轴承故障、齿轮故障等。
3. 温度监测法：通过安装温度传感器检测发电机组各部位的温度变化，可以及时发现发电机组的散热系统是否正常工作，防止因过热导致的故障。
4. 电流监测法：监测发电机组的输出电流，可以判断发电机组内部元件的工作状态，如绕组是否短路、绝缘是否老化等。
二、故障诊断方法：1. 数据融合分析法：将传感器检测到的振动、温度、电流等多种参数进行数据融合，利用数据挖掘和机器学习算法对数据进行分析，可以更准确地判断发电机组的故障类型和位置。
2. 模型诊断法：建立风力发电机组的数学模型，通过与实际监测数据进行对比，可以诊断出发电机组具体的故障原因，为后续维修提供参考。
3. 经验诊断法：结合专家经验和历史数据，对发电机组故障进行诊断。
经验丰富的维修工程师可以通过外观检查和简单测试，迅速确定发电机组的故障类型。
总结：风力发电机组的故障检测与诊断方法多种多样，传感器检测法、模型诊断法、经验诊断法等方法各有特点。
在实际应用中，可以综合利用多种方法，提高对风力发电机组故障的检测和诊断准确率，确保风力发电系统的正常运行，为清洁能源的发展做出贡献。
基于振动监测的风机传动链故障诊断
摘要：能源是经济持续健康发展的关键。
煤炭、石油、天然气等石化能源已不再符合绿色、清洁、环保、可持续发展的需要，用可再生新能源替代传统石化能源是我国能源可持续发展的必然选择。
风能由于具有绿色、清洁、可再生等优势，近年来随着风力发电技术的成熟越来越得到国家重视，已成为我国改善能源供给结构的重要支撑。
然而风电机组一般所处的自然环境恶劣，常在变速变载条件下工作，工况极为复杂，随着风机运行年限的增长，故障频发。
除电气外，易发故障的部件主要在传动系统，包括主轴、齿轮箱、发电机、轴承等，而风机传动系统故障大多又与振动异常相关，由此造成的损失也更大。
因此，对风电机组传动链振动进行监测、分析与诊断，对故障提前预警，有助于风机的预防性运维，保障机组可靠稳定运行。
本文在对振动测试相关理论和时域分析、频谱分析、包络分析等振动信号分析处理技术阐述基础上，结合风机结构特点，对传动链中如何实施振动监测、如何对采集的振动信号进行有效分析，以及如何依靠监测数据快速准确诊断机组故障进行了论述。
关键字：振动监测；风机；传动链；故障诊断人类生存和发展需要能源的支撑，风能作为一种清洁可再生资源，近二十来年受到世界各国的高度关注，已成为解决能源危机、响应环境保护的重要能源。
在政府的大力扶持下，我国风力发电行业得到快速发展，到2020年底，并网风电场近5000座，累计装机容量将突破2.6亿kW，在运风力发电机组超过13万台。
风电的快速发展给新能源行业带来市场机会的同时，也带来了巨大的运检挑战。
由于大多数风电场建在深山、草原、海岛、高原等自然环境恶劣区域，风力发电机组需长期在雨雪、风沙、雷电、冰冻等环境中运行，风速、风向又具有极大的不稳定性与不确定性，大多在变速变载条件下工作，工况极为复杂。
伴随风电场投运年限增长，风力发电机组内部传动部件易发生故障，实际上由于机械部件的不平衡、疲劳、磨损、断裂、胶合等问题引起的故障目前已成为风力发电机组的主要故障。
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。
风力发电机组气动不平衡振动监测研究
第３５卷第９期２０１８年９月机㊀㊀电㊀㊀工㊀㊀程ＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌ＆ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＶｏｌ.３５Ｎｏ.９Ｓｅｐ.２０１８收稿日期:２０１７－１０－３０基金项目:国家重点研发计划资助项目(２０１８ＹＦＢ０９０４００５)作者简介:李学平(１９８５－)ꎬ男ꎬ浙江嘉兴人ꎬ工程师ꎬ主要从事风电机组状态监测和故障诊断技术工作方面的研究ꎮＥ￣ｍａｉｌ:ｌｉｘｐ＠ｃｈｉｎａｗｉｎｄｅｙ.ｃｏｍＤＯＩ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１００１－４５５１.２０１８.０９.００８风力发电机组气动不平衡振动监测研究∗李学平ꎬ卓沛骏ꎬ罗勇水ꎬ周民强(浙江运达风电股份有限公司ꎬ浙江杭州３１００１２)摘要:针对大型风电机组气动不平衡故障的安全监测问题ꎬ对风电机组在气动不平衡故障时表现出的振动特性进行了理论研究ꎬ对风电机组在气动平衡和不平衡时机舱不同位置的轴向和横向振动进行了测试ꎮ根据测试结果提出了一种基于风轮１Ｐ转频振动的在线监测与保护系统ꎬ实时监测风轮１Ｐ转频振动有效值幅值ꎬ采用时间累积的延时报警策略以防止误报ꎮ研究结果表明:气动不平衡故障时风轮１Ｐ转频振动幅值明显增大ꎬ且轴向的振动变化相比横向振动更加明显ꎻ所提出的在线监测系统故障断路响应迅速㊁可靠性高ꎬ对保障风电机组稳定安全运行ꎬ促进叶片监测诊断技术发展具有重要意义ꎮ关键词:风力发电机组ꎻ气动不平衡ꎻ１Ｐ振动ꎻ在线监测与保护中图分类号:ＴＨ１１３.１ꎻＴＫ８３㊀㊀㊀㊀文献标志码:Ａ文章编号:１００１－４５５１(２０１８)０９－０９４４－０５ＶｉｂｒａｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｎａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃａｓｙｍｍｅｔｒｙｏｆｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅＬＩＸｕｅ￣ｐｉｎｇꎬＺＨＵＯＰｅｉ￣ｊｕｎꎬＬＵＯＹｏｎｇ￣ｓｈｕｉꎬＺＨＯＵＭｉｎ￣ｑｉａｎｇ(ＺｈｅｊｉａｎｇＷｉｎｄｅｙＣｏ.ꎬＬｔｄ.ꎬＨａｎｇｚｈｏｕ３１００１２ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｏｎ￣ｌｉｎｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃａｓｙｍｍｅｔｒｙｆａｕｌｔꎬｔｈｅｖｉｂｒａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｕｎｄｅｒｓｕｃｈｆａｕｌｔｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ.Ｂｏｔｈｔｈｅａｘｉａｌａｎｄｌａｔｅｒａｌｖｉｂｒａｔｉｏｎａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｏｓｉｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅｎａｃｅｌｌｅｗｉｔｈａｎｄｗｉｔｈｏｕｔａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃａｓｙｍｍｅｔｒｙｆａｕｌｔｗｅｒｅｍｅａｒｓｕｒｅｄ.Ａｒｏｔｏｒａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃａｓｙｍｍｅｔｒｙｏｎ￣ｌｉｎｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙｗａｓｆｕｒｔｈｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅ１￣Ｐｖｉｂｒａ￣ｔｉｏｎｏｆｔｈｅｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅ.Ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｖａｌｕｅａｎｄａｍｐｌｉｔｕｄｅｏｆｔｈｅ１￣Ｐｖｉｂｒａｔｉｏｎｃａｎｂｅｍｏｎｉｔｏｒｅｄｂｙｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍｉｎｒｅａｌｔｉｍｅａｎｄａｄｅｌａｙｅｄａ￣ｌａｒｍｓｔｒａｔｅｇｙｗａｓｕｔｉｌｉｚｅｄｔｏａｖｏｉｄｆａｌｓｅａｌａｒｍ.Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｅ１￣Ｐｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｎｃｒｅａｓｅｓｕｎｄｅｒｒｏｔｏｒａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃａ￣ｓｙｍｍｅｔｒｙｆａｕｌｔꎬａｎｄｔｈｅａｘｉａｌｖｉｂｒａｔｉｏｎｃｈａｎｇｅｓｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｔｈｅｌａｔｅｒａｌｖｉｂｒａｔｉｏｎａｒｅｍｏｒｅｏｂｖｉｏｕｓ.Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅꎬｔｈｅｏｎ￣ｌｉｎｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓ￣ｔｅｍｈａｓｆａｓｔｒｅｓｐｏｎｓｅｓｐｅｅｄａｎｄｈｉｇｈｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙꎬｗｈｉｃｈｉｓｏｆｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｏｔｈｅｓａｆｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｂｌａｄｅｄａｍａｇｅｄｉａｇｎｏｓｉｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅꎻａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃａｓｙｍｍｅｔｒｙꎻ１Ｐｒｏｔａｔｉｏｎａｌｆｒｅｑｕｅｎｃｙꎻｏｎ￣ｌｉｎｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ０㊀引㊀言近年来ꎬ随着风电装机容量的逐渐增大ꎬ搭建可靠的在线故障诊断及状态监测系统成为提高风电场发电效益的有效手段[１]ꎮ常年运行过程中ꎬ风电机组长期处于交变载荷作用下ꎬ非常容易出现各种故障破坏[２]ꎮ平衡的风轮可以有效防止机组早期的疲劳故障ꎬ给机组提供一个可靠的运行环境[３]ꎮ而风轮不平衡故障会影响传动链及整个结构的安全运行ꎬ为了防止风电机组产生严重失效问题ꎬ有必要在问题显现的初期对机组故障状态进行监测与保护[４]ꎮ风轮不平衡故障主要分为质量不平衡与气动不平衡ꎮ质量不平衡主要来源于制造上的误差ꎬ而随着现代桨叶制造和质量控制技术的发展ꎬ实际运行中的风轮质量不平衡故障较少ꎮ气动不平衡比较常见ꎬ主要来源于桨叶安装误差㊁叶片气动外形改变(例如桨叶裂纹)㊁对风误差等原因ꎮ国内外对风轮不平衡故障的诊断提出了很多方法ꎬ包括分析机组振动的时域与频域信号[５￣７]㊁传动链的扭振[８]㊁监测发电机功率[９]㊁定子电流信号等[１０￣１１]ꎮ这些方法ꎬ从理论和实验室实验的角度ꎬ检测了风轮不平衡时的各种反馈信号ꎬ对于故障的在线监测有一定实际意义ꎮ本文将对风轮产生气动不平衡故障时的受载情况进行分析ꎬ从理论层面讨论当桨距角存在安装误差时ꎬ不平衡载荷对机组振动的影响ꎬ利用ＧＨＢｌａｄｅｄ软件模拟该故障下机舱的振动情况ꎬ并通过现场实验ꎬ对比不同风速下风轮平衡与不平衡时机舱内不同位置的振动情况ꎮ１ 气动不平衡理论分析三叶片产生彼此不同的气动行为可导致风轮的气动不平衡故障ꎮ在这种情况下ꎬ不同的叶片产生的推力是互不相同的ꎮ不同功角的叶素受力情况如图１所示ꎮ图１㊀不同攻角的叶素受力情况本研究截取叶片某弦面ꎬ以桨距角安装误差为例ꎬ分析叶片处于不同气动条件下力学行为的差异ꎮ在合成气流影响下ꎬ该截面处所受升力和阻力的合力为ｄＦꎮ将ｄＦ分别分解为平行和垂直于风轮旋转平面的旋转切向力ｄＦＴ和轴向推力ｄＦＮꎮ因为安装原因ꎬ某故障叶片的桨距角αᶄ小于设计桨距角αꎬ其轴向推力ｄＦᶄＮ大于正常叶片的轴向推力ｄＦＮꎬ而其旋转切向力ｄＦᶄＴ却小于正常叶片ꎮ风轮平面受力分析如图２所示ꎮ图２㊀风轮平面坐标设定及受力分析坐标设置如下:垂直于地面方向为ｚ方向ꎬ水平方向为ｙꎬ机组轴向为ｘꎮ将叶片视为刚体ꎬ其叶片上受到的旋转切向力和轴向推力可表示为:ＦＴ＝ʏＬ０ｄＦＴ(１)ＦＮ＝ʏＬ０ｄＦＮ(２)式中:Ｌ 叶片长度ꎮ设Ｒ为叶片合力点距叶根的长度ꎬ则有:Ｒ＝ʏＬ０ｌｄＦＦ(３)风轮受到３个轴向推力以及３个切向力的作用ꎬ切向力产生扭矩和弯矩:Ｔｘ＝ＦＴＡＲＡ＋ＦＴＢＲＢ＋ＦＴＣＲＣ(４)ＭＴｚ＝ＦＴＡｄｃｏｓ(ωｔ＋φ)＋ＦＴＢｄｃｏｓωｔ＋φ＋２π３()＋ＦＴＣｄｃｏｓωｔ＋φ＋４π３()(５)ＭＴｙ＝ＦＴＡｄｓｉｎ(ωｔ＋φ)＋ＦＴＢｄｓｉｎωｔ＋φ＋２π３()＋ＦＴＣｄｓｉｎωｔ＋φ＋４π３()(６)式中:ｄ 风轮与塔架之间的净空距离ꎻＴｘ 切向力在ｙｚ平面产生的扭矩ꎻＭＴｚ 切向力在ｘｙ平面产生的弯矩ꎻＭＴｙ 切向力在ｘｚ平面产生的弯矩ꎮ轴向推力产生的弯矩可表示为:ＭＮｚ＝ＦＮＡＲＡｓｉｎ(ωｔ＋φ)＋ＦＮＢＲＢｓｉｎωｔ＋φ＋２π３()＋ＦＮＣＲＣｓｉｎωｔ＋φ＋４π３()(７)ＭＮｙ＝ＦＮＡＲＡｃｏｓ(ωｔ＋φ)＋ＦＮＢＲＢｃｏｓωｔ＋φ＋２π３()＋ＦＮＣＲＣｃｏｓωｔ＋φ＋４π３()(８)式中:ＭＮｚ 轴向力在ｘｙ平面产生的弯矩ꎻＭＮｙ 轴向力在ｘｚ平面产生的弯矩ꎮ在正常情况下ꎬ三叶片具有相同的气动特性ꎬ即ＦＡ＝ＦＢ＝ＦＣꎬＲＡ＝ＲＢ＝ＲＣꎬ则风轮向传动链输出稳定的扭矩ꎬｘｙ和ｘｚ平面内的弯矩也都为０ꎮ但当出现如图１所示的情况时ꎬ即其中一片叶片出现桨距角误差ꎬ其轴向推力和切向力大小发生改变ꎮ其中ꎬ扭矩的减小会造成输出功率的损失ꎮ此外ꎬ在上述平面内将产生弯矩ꎬ且随着风轮转动发生交变ꎬ频率即为风轮的转频ꎬ引发机舱内规律的风轮转频１Ｐ振动ꎬ由于气动不平衡对轴向推力的影响更大ꎬ故往往造成机舱内轴向振动较横向更为显著ꎮ为了在早期就能及时发现故障情况ꎬ５４９ 第９期李学平ꎬ等:风力发电机组气动不平衡振动监测研究监测风轮转频１Ｐ振动是识别风轮气动不平衡的可行方法ꎮ本文用Ｂｌａｄｅｄ软件模拟了一台２.５ＭＷ风电机组ꎬ风速为５ｍ/ｓꎬ在某一叶片桨距角存在５ʎ安装误差时机舱内的振动情况ꎮ仿真结果如图(３ꎬ４)所示ꎮ图３㊀风轮平衡与不平衡对机组轴向振动的影响图４㊀风轮平衡与不平衡对机组横向振动的影响由图３明显可见:当风轮不平衡时ꎬ轴向振动加速度明显增加ꎬ而图４中横向加速度在风轮不平衡时增加并不明显ꎮ仿真结果表明:风轮不平衡能加剧机组的振动ꎬ并且对轴向振动影响较横向振动更大ꎮ为了验证理论分析的结果ꎬ本文将通过现场实验的方法获取更多有意义的数据ꎮ２㊀现场实验与分析本研究对某风场一台２.５ＭＷ风电机组进行现场测试ꎬ探讨风轮气动不平衡对机舱内振动的影响ꎬ并和理论仿真结果进行对比分析ꎮ机组基本技术参数如表１所示ꎮ表１㊀机组基本技术参数参数类型参数大小额定功率/ｋＷ２５００额定风速/(ｍ ｓ－１)１１控制方式变速变桨轮毂高度/ｍ８０桨叶长度/ｍ４８.８风轮转速/(ｒ ｍｉｎ－１)８.７５~１４.４(０.１４６Ｈｚ~０.２４Ｈｚ)㊀㊀当机组处于正常运行状态时ꎬ即风轮不存在气动不平衡故障(此处不考虑风切变及叶片表面粗糙等情况)ꎬ记录在不同风速条件下机舱内的振动情况ꎮ此后ꎬ改变其中一根叶片安装桨距角ꎬ使其与其他叶片存在５ʎ的偏差ꎬ同样ꎬ在不同风速条件下运行一段时间ꎬ记录振动数据ꎮ机舱内加速度传感器测点具体安装位置为:主轴承座位置ꎬ主轴下方机架位置以及机舱尾部位置ꎮ将一个时间段连续的风速进行四舍五入取整ꎬ即Ｘｍ/ｓ风速下的测量结果为Ｘʃ０.５ｍ/ｓ风速段测量结果的平均ꎬ统计不同风速条件下机舱内各测点的振动情况ꎮ测试结果表明:无论是风轮平衡还是不平衡ꎬ主轴承座㊁主轴下方和机舱尾部各测点振动平均值几乎相同ꎬ考虑现场传感器走线等问题ꎬ后期均使用机舱尾部实验数据进行分析ꎮ风速为５ｍ/ｓ时ꎬ平衡与不平衡状态时机舱轴向振动频谱如图５所示ꎮ图５㊀气动不平衡前后机舱轴向振动频谱由图５可见:不平衡状态下风轮１Ｐ转频成分幅值明显增大ꎬ约为平衡状态下的两倍ꎮ此外ꎬ平衡状态下２Ｈｚ以内的低频成分较多ꎬ当机组风轮产生气动不平衡时ꎬ机舱内的振动频率成分变得较为单一ꎬ基本集中在转频处附近ꎮ机舱轴向㊁横向振动平均值和最大值随着风速的变化情况如图(６ꎬ７)所示ꎮ图６㊀风轮平衡与不平衡状态下机组轴向振动随风速的变化６４９ 机㊀㊀电㊀㊀工㊀㊀程第３５卷图７㊀风轮平衡与不平衡状态下机组横向振动随风速的变化由于现场测试条件下干扰因素较多ꎬ尤其是机组遇到阵风或者突然偏航等都会产生短时冲击振动信号ꎬ造成输出数据的偏差ꎮ由于单次现场试验条件的局限ꎬ所采集的最大值数据并不具备很强的代表性ꎬ也可以看出振动最大值随风速的变化没有特定的规律ꎬ因此本研究选用振动的平均值进行对比分析ꎮ图６中ꎬ风轮不平衡时其轴向振动平均值明显增大ꎬ约为平衡时的３~５倍ꎬ(随着风速(转速)增大不平衡更加显著)ꎬ但从图７中可见横向的振动差别并不明显ꎬ该结论与理论仿真的结果较为一致ꎮ上述研究结果表明:气动不平衡可引起机组轴向振动加剧ꎬ因此通过监测风轮转频１Ｐ轴向振动可以有效发现风轮是否存在气动不平衡故障ꎬ保证机组安全运行ꎮ３ 监测与保护传统风轮不平衡诊断方法是人工通过振动频谱判定ꎬ这种后处理的方式其弊端是无法实现故障的实时监测ꎮ本文通过在机组振动监测模块上增加监测风轮１Ｐ转频的功能ꎬ实现风轮气动不平衡的实时监测ꎮ当监测频率振动大于设定值时ꎬ延迟一定时间后ꎬ振动监测模块发出反馈信号给机组ꎬ使机组停机ꎬ同时向上位ＰＬＣ发出风轮转频振动过大报警信号ꎮ监测系统与机组安全链互锁ꎬ报警信号联入安全链ꎬ一旦出现报警立即切断安全链使机组停机ꎮ监测模块的工作流程如图８所示ꎮ振动模块采集机舱内测点位置处的机组轴向振动加速度信号ꎬ通过１００Ｈｚ的低通滤波去除噪声和无用数据ꎬ并利用带通滤波器获取风轮１Ｐ频率下的机组轴向振动信号ꎬ并实时计算得到的振动有效值ꎮ实际应图８㊀风轮不平衡实时监测与保护逻辑用时ꎬ滤波器采用Ｂｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈ滤波器ꎬ设置监测频率包含风轮１Ｐ转频ꎬ对本文中所测试的机组ꎬ监测频率设为０.１Ｈｚ~０.３Ｈｚꎮ由于振动模块没有其他机组运行数据(功率㊁风速等)信号接入ꎬ不能判定机组处于何种状态ꎬ考虑到不平衡随风速增大更加显著ꎬ减少机组误报警ꎬ故机组在额定风速附近能报出风轮不平衡故障就满足在线监测要求ꎮ综合考虑ꎬ报警振动值设置在额定风速时不平衡振幅最大值处ꎮ同时ꎬ为了防止振动突然冲击增大而导致误报ꎬ本研究采用延时报警方法ꎬ持续时间为累积时间ꎬ其原理如图９所示ꎮ图９㊀延时报警法效果示意图当振幅超过报警线并持续一段时间后ꎬ延迟计时器进行一次计时ꎻ同样ꎬ当振幅小于报警线并持续一段时间后ꎬ计时器数值减小ꎬ直至计时器的数值达到报警要求才发出故障停机命令ꎮ通过Ｂｌａｄｅｄ仿真机组在气动不平衡条件下的运行情况ꎬ机组风轮直径１００ｍꎬ额定功率２５００ｋＷꎬ风文件采用ｄｌｃ１.２工况设定ꎬ得到机舱轴向振动加速度数据ꎮ采用文中提出的监测逻辑ꎬ报警准确率在９０％以上ꎬ并已在１０多个风场投入使用ꎬ取得了很好的效果ꎮ７４９第９期李学平ꎬ等:风力发电机组气动不平衡振动监测研究４㊀结束语为了更好地保障风电机组的安全运行ꎬ本文采用振动的方法监测风轮气动不平衡故障ꎮ理论分析表明:气动不平衡对机组转频１Ｐ振动影响最大ꎻ现场实验结果表明:机舱内不同位置的测点均能有效监测风轮转频１Ｐ振动ꎬ且机组处于气动不平衡时ꎬ轴向振动幅度变化明显ꎬ振动均值增大数倍ꎬ且随着风速增大而逐渐增加ꎻ而横向振动虽有所增加ꎬ但变化幅度不大ꎮ根据现场实测数据ꎬ设计了在线监测系统ꎬ实时监测风轮转频１Ｐ振动ꎬ报警水平线设置在机组额定风速下不平衡振动振幅最大值处ꎬ并采用延时报警的方式以减少误报率ꎻ通过Ｂｌａｄｅｄ仿真验证了报警机制的高准确性ꎮ参考文献(Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ):[１]㊀ＡＭＩＲＡＴＹꎬＢＥＮＢＯＵＺＩＤＭＥＨꎬＡｌ￣ＡＨＭＡＲＥꎬｅｔａｌ.Ａｂｒｉｅｆｓｔａｔｕｓｏｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｉｎｗｉｎｄｅｎｅｒｇｙｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ[Ｊ].ＲｅｎｅｗａｂｌｅａｎｄＳｕｓ￣ｔａｉｎａｂｌｅＥｎｅｒｇｙＲｅｖｉｅｗｓꎬ２００９ꎬ１３(９):２６２９￣２６３６. [２]㊀ＭÁＲＱＵＥＺＦＰＧꎬＴＯＢＩＡＳＡＭꎬＰÉＲＥＺＪＭＰꎬｅｔａｌ.Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｓ:ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓａｎｄｍｅｔｈ￣ｏｄｓ[Ｊ].ＲｅｎｅｗａｂｌｅＥｎｅｒｇｙꎬ２０１２ꎬ４６(５):１６９￣１７８. [３]㊀ＮＩＥＢＳＣＨＪꎬＲＡＭＬＡＵＲꎬＮＧＵＹＥＮＴＴ.Ｍａｓｓａｎｄａｅｒｏ￣ｄｙｎａｍｉｃｉｍｂａｌａｎｃｅｅｓｔｉｍａｔｅｓｏｆｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｓ[Ｊ].Ｅｎｅｒ￣ｇｉｅｓꎬ２０１０ꎬ３(４):６９６￣７１０.[４]㊀ＣＩＡＮＧＣＣꎬＬＥＥＪＲꎬＢＡＮＧＨＪ.Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｈｅａｌｔｈｍｏｎｉ￣ｔｏｒｉｎｇｆｏｒａｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｓｙｓｔｅｍ:ａｒｅｖｉｅｗｏｆｄａｍａｇｅｄｅｔｅｃ￣ｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ[Ｊ].ＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ２００８ꎬ１９(１２):１２２００１.[５]㊀ＪＩＡＮＧＤꎬＨＵＡＮＧＱꎬＨＯＮＧＬ.Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌａｎｄｅｘｐｅｒｉ￣ｍｅｎｔａｌｓｔｕｄｙｏｎｗｉｎｄｗｈｅｅｌｕｎｂａｌａｎｃｅｆｏｒａｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅ[Ｃ].ＷｏｒｌｄＮｏｎ￣Ｇｒｉｄ￣ＣｏｎｎｅｃｔｅｄＷｉｎｄＰｏｗｅｒａｎｄＥｎｅｒｇｙＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅꎬＮａｎｊｉｎｇ:ＩＥＥＥꎬ２００９.[６]㊀ＲＡＭＬＡＵＲꎬＮＩＥＢＳＣＨＪ.Ｉｍｂａｌａｎｃｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｗｉｔｈｏｕｔｔｅｓｔｍａｓｓｅｓｆｏｒｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｓ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｌａｒＥｎｅｒｇｙＥｎ￣ｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬ２００９ꎬ１３１(１):２８４￣２８９.[７]㊀ＺＨＡＯＭꎬＪＩＡＮＧＤꎬＬＩＳ.Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｆａｕｌｔｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆｉｃｉｎｇｏｆｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｂｌａｄｅｓ[Ｃ].ＷｏｒｌｄＮｏｎ￣Ｇｒｉｄ￣Ｃｏｎｎｅｃｔ￣ｅｄＷｉｎｄＰｏｗｅｒａｎｄＥｎｅｒｇｙＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅꎬＮａｎｊｉｎｇ:ＩＥＥＥꎬ２００９.[８]㊀ＧＡＲＤＥＬＳＤＪꎬＱＩＡＯＷꎬＧＯＮＧＸ.Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｔｕｄｉｅｓｏｎｉｍｂａｌａｎｃｅｆａｕｌｔｓｏｆｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｓ[Ｃ].ＰｏｗｅｒａｎｄＥｎｅｒｇｙＳｏｃｉｅｔｙＧｅｎｅｒａｌＭｅｅｔｉｎｇꎬＰｒｏｖｉｄｅｎｃｅ:ＩＥＥＥꎬ２０１０. [９]㊀杨㊀涛ꎬ任㊀永ꎬ刘㊀霞ꎬｅｔａｌ.风力机叶轮质量不平衡故障建模及仿真研究[Ｊ].机械工程学报ꎬ２０１２ꎬ４８(６):１３０￣１３５.[１０]㊀ＣＡＳＥＬＩＴＺＰꎬＧＩＥＢＨＡＲＤＴＪ.Ｒｏｔｏｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｆｏｒｉｍｐｒｏｖｅｄｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｓａｆｅｔｙｏｆｏｆｆｓｈｏｒｅｗｉｎｄｅｎｅｒｇｙｃｏｎ￣ｖｅｒｔｅｒｓ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｌａｒＥｎｅｒｇｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ￣ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＡＳＭＥꎬ２００５ꎬ１２７(２):２５３￣２６１. [１１]㊀ＧＯＮＧＸꎬＱＩＡＯＷ.Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎｏｆｗｉｎｄｔｕｒ￣ｂｉｎｅｉｍｂａｌａｎｃｅｆａｕｌｔｓ[Ｃ].ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＨａｎｇｚｈｏｕ:ＩＥＥＥꎬ２０１０.[编辑:周昱晨]本文引用格式:李学平ꎬ卓沛骏ꎬ罗勇水ꎬ等.风力发电机组气动不平衡振动监测研究[Ｊ].机电工程ꎬ２０１８ꎬ３５(９):９４４－９４８.ＬＩＸｕｅ￣ｐｉｎｇꎬＺＨＵＯＰｅｉ￣ｊｕｎꎬＬＵＯＹｏｎｇ￣ｓｈｕｉꎬｅｔａｌ.Ｖｉｂｒａｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｎａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃａｓｙｍｍｅｔｒｙｏｆｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌ＆ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬ２０１８ꎬ３５(９):９４４－９４８.«机电工程»杂志:ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｍｅｅｍ.ｃｏｍ.ｃｎ ８４９ 机㊀㊀电㊀㊀工㊀㊀程第３５卷。
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。
风力发电机组振动状态监测导则
ICS点击此处添加ICS号点击此处添加中国标准文献分类号NB 中华人民共和国能源行业标准NB/T XXXXX—XXXX风力发电机组振动状态监测导则Guidelines for vibration condition monitoring and diagnose of wind turbine generator 点击此处添加与国际标准一致性程度的标识（送审稿）XXXX-XX-XX发布XXXX-XX-XX实施目次前言 (III)引言 (IV)1 范围 (1)2 规范性引用文件 (1)3 术语和定义 (1)4 振动状态监测系统 (3)4.1 振动状态监测系统类型 (3)4.1.1 固定安装系统 (3)4.1.2 半固定安装系统 (3)4.1.3 便携式系统 (3)4.1.4 系统选择原则 (3)4.2 状态监测流程 (3)5 传感器 (3)5.1 传感器类型 (3)5.2 传感器选择 (4)5.2.1 加速度传感器 (4)5.2.2 速度传感器 (4)5.2.3 位移传感器 (4)5.3 传感器位置 (4)5.3.1 典型风电机组传感器位置 (4)5.3.2 传感器方向和标识 (4)5.4 传感器安装 (4)6 振动状态监测系统技术条件 (4)6.1 正常使用条件 (4)6.2 贮存、运输极限环境温度 (5)6.3 检测单元 (5)6.3.1 概述 (5)6.3.2 不确定度 (5)6.3.3 频率范围 (5)6.3.4 绝缘性能 (5)6.3.5 环境适应性能 (6)6.3.6 电磁兼容性能 (6)6.3.7 机械性能 (6)6.3.8 6.3.8 外壳防护性能 (6)6.4 通讯单元 (6)6.5 主站单元 (7)7 测量与评估 (7)7.1 基准测量 (7)7.2 振动值评估方法 (7)7.2.1 评估准则 (7)7.3 故障特征频率 (7)附录A（资料性附录）振动监测流程图 (8)附录B（资料性附录）振动值评估方法 (9)附录C（资料性附录）常见故障原因及其对应的特征频率 (11)前言本标准是根据《国家发展改革委办公厅关于印发2007年行业标准项目计划的通知》(发改办工业［2007］1415号)的安排制定的。
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。
某风电场双馈风力发电机振动异常故障诊断
某风电场双馈风力发电机振动异常故障诊断文|于秀丽，崔皓，靳宏杰，石红娟双馈异步风电机组在市场中占据重要的份额。
该型机组在风电场的应用情况表明，振动是其运行时常见的故障。
这类故障会使机组各部件连接松动，严重时会造成机组及其本身部件的损坏，甚至导致停机，影响风电场收益。
早期，对于此类故障的监测与诊断主要是依靠经验，或者借助于某些简单的工具。
随着技术的进步和用户要求的提高，风电机组状态监测系统（CMS）在线监测成为极为重要的控制手段，并取得了较好的应用效果。
本文以某连续出现多台双馈型风电机组发电机振动故障的风电场为例，基于CMS监测数据，针对机组连接、发电机对中、发电机动平衡、轴承润滑、轴承电蚀等可能引起发电机振动故障的因素进行了详细分析。
故障概况根据标准EN 60034-14—2007，可通过分析和处理安装在轴承座适当方位的振动传感器所获得的轴承振动信号，判断轴承的运行工况和故障情况。
该方法适用于各种类型和工况的轴承，可以有效地诊断出早期的微小故障，信号测试与处理简单、直观，诊断结果可靠。
某风电场装配有25台2MW空空冷双馈异步风力发电机，通过CMS在线监测，连续发现数台双馈发电机出现振动异常现象。
风电机组发电机轴承系统主要由普通轴承、轴承室、轴承外盖和绝缘端盖组成，并在其两端轴承外盖相互垂直的两个径向和一个轴向位置安装了振动传感器。
依据VDI3834规范，其中较严重两台发电机的非传动端轴承振动加速度已达到区域III，为保证发电机正常运行，需对此轴承进行更换。
该发电机所用轴承型号为6344-M/C4，两台电机的测量转速为1000rpm，故其1倍频为1000/60=16.67Hz，2倍频为33.33Hz，3倍频为50Hz，4倍频为66.7Hz。
由故障频率信息（表1）可知，轴承外圈的故障频率为3.6175Hz，在1000rpm转速下的故障特征频率为3.6175×1000/60=60.3Hz，2倍频为120.6Hz，3倍频为180.9Hz。
风力发电机组在线振动监测系统及现场应用研究
风力发电机组在线振动监测系统及现场应用研究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，在线振动监测系统必不可少。
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。
标签：风力发电机组；在线振动监测；现场应用1 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 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。
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。
风电机组性能测试与分析
风电机组性能测试与分析随着全球能源需求的日益增长，清洁能源的开发和利用已经成为各国政府和企业的共同目标。
其中，风能是最具发展潜力和广泛应用的清洁能源之一。
目前，全球的风电安装容量已经突破了700GW，其中中国的风电装机容量已经超过了某些欧洲国家的总和。
在这样一个快速增长的市场中，如何提高风电机组的性能和可靠性是关键。
风电机组性能测试和分析是评估风机性能和改进机组设计的重要手段。
通过对风机的展开试验和性能测试，可以准确测量风机的发电能力、可靠性和效率等指标，进而了解机组的性能绿色说明，发现并解决机组的故障和问题，提高风电站的运营效率和经济性。
一般来说，风电机组性能测试包括风机初始升高性能、轴力和振动测试、零功率出力测试、风能曲线测试和部件故障检测等多个方面。
风机初始升高性能测试是风机性能测试的首要任务，它在正式的性能测试和理论分析之前得到了证实。
该测试可以测量风机的最大功率输出、启动风速、切入风速和切出风速等初步性能数据。
风机与环境的关系、风速和风向变化对风机性能的影响等因素也可以通过初始升高性能测试来确定和分析。
轴力和振动测试是风电机组性能测试中的重要内容之一，可以检测风机旋转轴的波动和振动抑制。
如果风机的轴线离中心轴线超过规定的限制，则可能会影响风机的运行稳定性和可靠性。
而振动测试可以检测风机的激振特性和固有频率，进而优化风机设计和运行控制方式。
零功率出力测试可测量风机在无风的静默状态下的出力，用于预测风机的切入风速和发电效率。
风能曲线测试是测量风力等级与风机发电量之间关系的一种方法。
该测试方法可以得到风机的最大出力和整个功率曲线，以优化风机控制和设计方案。
故障检测是风电机组性能测试中必不可少的环节，可以有效地诊断和预测部件的故障。
常见的故障检测技术包括：振动分析、温度监测和流体分析等。
通过监测和分析风机故障的情况和原因，可以及时采取措施防止红树林被摧毁，保障风机的正常运转。
总之，风电机组性能测试和分析是提高风力发电效率和可靠性的关键。
风力发电机故障诊断的主要步骤
风力发电机故障诊断的主要步骤---------九星分享1、信号采集设备劣化或发生故障后，会伴随各种信号状态出现，它们是故障信息的载体。
所以，采集包含异常或故障信息的状态信号是设备诊断技术首要环节，来自风力机各种传感器的信号十分重要。
2、信息处理在采集设备有用信息的时候，很多干扰信号也会被告采集，会使那些有用信号变得不明显或杂乱无章。
如何去除干扰，使有用信号突出表现出来，这就是信息处理的任务。
3、故障识别得到了有用的设备信息后，需要经过与标准或样板模式进行对比，才能确定或判断设备处于何种状态。
在简易诊断中可以参照某些标准，加上运用已有的知识和经验，即可做出判断。
当遇到比较复杂的故障时需要使用专业工具或软件进行分析。
4、预报技术主要是对设备故障的发展趋势和剩余寿命进行预报。
这对避免设备事故和减少损失是非常有意义的。
目前实际风力发电机运行的故障预报技术还处于初始阶段。
风力机状态监测和故障诊断技术概述风力机故障监测方式连续监测也称在线监测，以数据采集和计算机分析技术，包括远程故障诊断系统为手段的精密诊断。
优点是信息收集比较全面，分析手段丰富，准确性较高。
缺点是设备投资较高，操作人员需要较高的理论基础。
定期监测按照确定的时间间隔进行定期监测，一般以简单小型便携式检测仪器为手段，属于简易诊断。
优点是设备简单、投资较小，操作简便、易行。
缺点是信息收集和分析相对简单。
故障监测以人员巡回检查为基础，感官发现设备运行异常时，对设备进行测试和分析，查找故障原因为手段。
由于检测仪器的硬件技术的发展，基本抛弃了传统的定期状态监测方法，目前较为常用的技术手段介于精密诊断和简易诊断之间，适合于小型机组的诊断分析，对于大型机组，尤其是滑动轴承的机组存在明显的不足。
风力机一般监测技术包括振动分析技术，噪声监测技术，温度监测技术和应力变监测技术。
风力机设备的维修方式事后维修设备发生故障后再进行维修。
预防维修即定期维修，也就是计划维修，无论设备有无故障都按照计划进行维修。
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。
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叶轮 ①
z4 ②
② z2 ②
z6
②
太阳轮轴
发电机
z7 ②
④⑤ ②②
⑥ ②
③
z3 ②
z5 中间②轴
z8 ② 高速轴 ②
图 1 发电机设备测点布置图
接着使用 6 只加速度传感器，灵敏度为 100mv/g， 胶粘在上面所布置点，然后将风电版小型数据采集器 放置到风电机组的舱内，通过网线把采集到的数字信 号传输下来，然后对得到的数据进行分析和诊断。
4 8.693 -7.873 -0.01021 4.374 2.091 4.374 2.091
5 8.847 -7917 -0.0114 5.437 2.331 5.437 2.331
从表4和表5中可以看出，振动值明显偏大，特别 是3-5点振动值基本是正常的3倍以上，初步诊断齿轮 箱和发电机轴承存在着故障。 3.3 速度诊断分析
2012.№1
大电机技术
11
(1) 由于风力发电设备机组系统的复杂性和工作 条件比较恶劣性，如此布置的目的就是为了方便测试。
(2) 由于轴承承载着机器的负荷，诸多常见的机械 问题（如不对中、不平衡、油膜振荡、松动等）均会 把振动信号传给轴承。因此通过监测轴承的振动，就 会及时发现常见机械故障和轴承缺陷，为设备及时必 要地维修赢得了足够时间。
产生周期性脉冲冲力，从而产生振动信号的调制现象，
在频谱上表现为在啮合频率或固有频率两侧出现均匀
的调制边频带。
幅值/(mm/s)
15 10
5
0
-5
-10
-15
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2 1.4
时间/s
(a) 时域图
2.5
幅值/(mm/s)
2
1.5
1
0.5
0 440 460 480 500
520 540 560 580 600 620 频率/Hz
(b) 频谱图
图 2 齿轮箱高速级振动图
时间
测点1
测点2
测点3
测点4
测点5
06点
1.65
1.63
1.84
2.14
2.17
07点
1.72
1.62
1.87
2.10
2.18
08点
1.74
1.59
1.86
2.13
2.14
09点
1.77
1.64
1.88
2.14
2.15
10点
1.76
1.65
1.87
2.12
2.16
11点
1.74
1.66
1.85
2.12
表 3 机械振动诊断相对标准倍数值
低频率振动（<1kHz） 低频率振动（>1kHz）
健康
1倍
1~3 倍
亚健康
2~4 倍
4~6 倍
异常
>4 倍
>6 倍
3.2 时域统计分析 时域统计分析是依据监测样本，针对时间序列的
各种数字特征（最大值、最小值、平均值、方差、标
准差、均方值、有效值）做出一种切合现实的估计。
5 5 5 15 15 15 15 滚体直径 60
457.30 194.34 107.97 386.81 109.58 269.76 66.12 滚体个数 a(°) 40
2.3 计算齿轮箱和发电机轴承频率 由于结构、运行特性的不同，各零部件有不同的
特征频率。可以通过机组参数来计算齿轮箱齿轮、发
电机轴承特征频率，见表 2。
2 齿轮箱振动测试
2.1 测点布置 依据当前风力发电设备的现场工作状况，较容易
产生故障的部位常常是齿轮箱齿轮和发电机以及它们 前后轴承，并考虑到现场情况及测试的方便性，因此， 在监测中我们常常选择齿轮箱、发电机的前后轴承作 为测量重点，图 1 就是测试点的布置图。之所以这样 布置，是基于以下两点考虑：
过高是诱发齿轮箱发生故障的主要原因之一[2]。这时由 于齿轮箱长期工作在高速重载下，便会伴随着产生大 量的热，引起齿轮箱均匀的温度场发生紊乱，如果润 滑剂散热不好，便会造成润滑剂提前失效。又由于风 场的不恒定，导致机组工作速度变化及机组载荷交替 变化。最后在热应力和应变力引起变形共同作用的情 况下，诱发齿轮胶合、齿面损伤和轴承失效（内外圈 或滚珠损坏）等故障的出现。另一方面，设计上存在 缺陷。这主要由于齿轮的承载能力计算一般按照 ISO6336 进行。当无法从实际运行得到经验数据时， 厂家可能选用的应用系数为 1.3，但实际上由于风载荷 的不稳定性，使得设计与实际具有偏差，造成齿轮表 面咬伤甚至表面载荷过大而疲劳破坏[3]。如果轴承选择 不好，会造成轴承损坏。这在一定程度上影响着功率 传递，产生噪音，严重影响机组正常运行。
表5 A机组幅值统计表（mm/s2）
测点 最大值 最小值 平均值 方差 标准差 均方差 有效值
1 3.745 -3.262 0.00201 0.5041 0.7100 0.5041 0.7100
2 3.473 -3.581 0.000711 0.6214 0.7883 0.6214 0.7883
3 11.23 -11.41 0.01427 5.731 2.394 5.731 2.394
2.15
12点1.76来自1.651.84
2.13
2.17
13点
1.74
1.67
1.84
2.15
2.16
14点
1.73
1.67
1.85
2.14
2.17
15点
1.75
1.65
1.86
2.14
2.16
16点
1.74
1.64
1.86
2.13
2.14
17点
1.72
1.65
1.85
2.13
2.13
表6是风机设备投入使用半年处于正常状态时的
振动速度的烈度值是诊断指标，即其均方根值的 大小，然后将它与正常标准进行对比来诊断设备的运 行状态。此方法用来测量齿轮箱振动烈度的变化趋势， 判断是否发生故障。
监测所得到的试验数据见表6、表7所示，对风机
12
风力发电机组的振动测试与诊断
2012.№1
齿轮箱具有代表性的两天时间段进行对比分析。
表6 2007.10.15测点振动振动烈度平均值(mm/s)
1 齿轮箱发生故障的原因
由于风力发电设备本身结构复杂性及工作环境恶 劣下，齿轮和齿轮箱极容易受到损害和出现故障。轴 承失效和齿轮箱出现故障是导致设备故障的重要因 素。机组发生故障可能主要有以下原因：一方面油温
基金项目：国家自然科学基金资助项目(50675209)；河南省杰 出人才创新基金资助项目(0621000500)
表 2 齿轮、轴和轴承的特征频率（Hz）
啮合频率
倍频
第 I 级 第 II 级 第 III 级
1 倍频
35.91 158.18 旋转频率
太阳轮轴 中间轴
545 高速轴
1
1.71
7.19
21.8
发电机前后轴承频率
fi 547.7
fo
fg
fb
324.9
39.9
8.12
3 实例分析
3.1 振动故障判断诊断标准 风力发电机组振动没有相关的国家标准，只能对
引言
风能作为一种清洁的可再生能源，越来越受到世 界各国的重视。在 2003~2007 年间，全球风力发电年 平均增长率为 24.7%，截至 2007 年底，全球累计总装 机容量为 93864MW，风电新增装机容量为 19865MW。 而风机齿轮及齿轮箱极容易受到损害和出现故障。一 旦风机出现故障，就会直接给企业带来巨大的经济损 失。由于目前国内风力发电机行业起步较晚，对于风 力发电机故障诊断的运用还处于起步状态，特别是在 风机齿轮箱典型故障机理和特征提取方面还不够深 入，这主要因为风力发电设备本身结构复杂，工作环 境恶劣，各种干扰较大，涉及的问题较多[1]。于是，本 文通过对风力发电机组旋转部分进行振动测试与诊 断，为及时发现隐患，找出导致问题出现的原因，最 终为相应地采取措施提供依据。
14点
1.90
1.99
6.47
6.48
6.59
15点
1.88
1.97
6.45
6.45
6.56
16点
1.86
1.95
6.43
6.42
6.52
17点
1.87
1.93
6.42
6.41
6.53
表7是风机设备运行三年后，设备测的测量点的振
动烈度平均值，从图中可以看出，风机运行状态处于
不良状态，特别是增速箱3、4点和发电机5点有较大的 烈度值，预示着此时监测3、4和5点存在故障。
4.20
4.34
4.45
08点
1.88
1.94
4.19
4.33
4.44
09点
1.87
1.96
4.21
4.34
4.46
10点
1.89
1.98
6.42
6.47
6.56
11点
1.87
1.97
6.43
6.45
6.54
12点
1.88
1.94
6.42
6.44
6.55
13点
1.89
1.96
6.45
6.47
6.57
此统计方法易于掌握、显示直观、便于计算，被广泛
应用于振动诊断中。
表4 A机组幅值统计表（mm/s2）
测点 最大值 最小值 平均值 方差 标准差 均方差 有效值