B&K 申克风力发电机组状态监测系统简介

Brüel & Kjær Vibro (B&K 申克) 风力发电机状态监测技术

全球最成熟和最为广泛应用的风电机组状态监测及远程诊断技术！

目录

1.风电机组状态监测概述 (3)

2．B&K 申克风电状态监测技术及业绩 (4)

3．系统特点及监测策略 (5)

4．数据记录及数据存储原理 (8)

5．系统基本组成部件介绍 (10)

6．行业认证 (15)

7．故障诊断实例 (16)

1.风电机组状态监测概述

随着风力发电技术日趋完善和更加复杂，风力发电机在电网中的重要性及可靠性也日益增加，单机容量也越来越大。这些对机组的运行和维护工作提出了更高的要求，必须尽可能减各种人为或故障造成的停机损失。因此风力发电行业对预知性主动维修策略产生了强烈的需求，而这一主动性维修策略的实施依赖于一套有效的设备状态监测系统。

从状态监测和维护策略角度考量，风力发电场具有以下特点及行业趋势：

z风力发电设备的可靠性及可用率直接决定风电场的生产率；

z风电场地处偏远，风机分散分布，因此检修工作的计划性非常重要；

z风机结构不同于传统发电行业的机器构造，具有独特的故障类型；

z风机振动值及其他状态参数不可能依赖人工采集；

z机器结构越来越复杂，制造周期越来越短；

z单机容量不断加大，故障停机造成的生产损失大；

z单机容量加大也使得各部件的价格更为昂贵；

z风场建设应综合考虑长期的运行及维护成本（设备寿命过程投资的理念）

应用状态监测技术的目的是检测及诊断设备的早期故障，分析故障发展的趋势，从而编制及时有效的检修方案，以有效地减少机器的维护费用，使停机时间降到最低，从而提高设备可靠性及可用率。

连续的风机特征数量值的监测，结合先进的报警管理系统，能够为操作者提供出早期的故障状态信息以及故障发展的严重程度。在这方面B&K 申克具备丰富的技术和实际应用经验，提供有效的诊断工具和强大的时域波形信号采集能力，使您能够对机器的运行状态进行全面而详细的分析。

2．B&K 申克风电状态监测技术及业绩

B&K 申克拥有世界上最为成熟和最为广泛应用的风力发电机组状态监测及远程诊断技术。这家公司2001年就推出了全球第一套风机状态监测系统，并且自2003年起成为维斯塔斯（Vestas）的OEM供货商。此外B&K 申克的状态监测系统还是苏斯兰（Suzlon）公司风机的标准配置。

目前B&K 申克在全球范围内对超过1000台风力发电机进行远程监测。

B&K 申克在风电监测行业的成就来自于60余年的行业经验，这家公司自1942年以来，一直专注于振动测量及分析技术的研究和技术开发，产品大量应用于全球各大型发电厂、石油化工企业、以及冶金、水泥等重型工业。这家公司雄厚的振动行业应用经验和强大的为客户定制监测方案的能力同样使风力发电领域的客户受益匪浅，全球最主要的几家风机制造商与B&K 申克长期稳固的合作关系正是这一点的最好证明。

B&K 申克的风力发电机监测技术适用范围非常广泛，可以应用于定速发电机，也可应用于变速风力发电机，并且监测的范围遍及风力发电机的各个部件：主轴承、齿轮箱、发电机以及其他重要部件和部位。

从设备故障看，B&K 申克可以监测以下各种典型的故障类型：

z主轴承、齿轮箱和发电机的轴承故障；z不对中；

z不平衡；z松动；

z齿轮故障；z靠背轮故障

从不同部件的适用性看，B&K 申克可以直接监测各种类型（制造商）的齿轮箱：z Hansen

z Ja)(ke

z Lohman

z Metso

z Moventas

z Valmet 以及 Winergy 直接监测以下各种类型（制造商）的发电机：z ABB

z ELIN

z LeroySomer

z Loher

z Siemens

z Weier

对于上述不同类型的设备部件，B&K 申克已经积累了大量的监测和诊断经验，可以直接进行监测。对于以上范围之外的设备部件，B&K 申克可以根据设备的参数对监测方案进行调整即可。

B&K 申克是全球风电状态监测领域的领跑者，但这家公司在中国的业务才刚刚开始，与中国的制造商及大型用户建立良好的合格关系是B&K 申克目前最为重要的发展战略，B&K 申克也希望通过建立这种战略合作的关系为中国的客户带来更大的利益和帮助。

3．系统特点及监测策略 系统特点：

z可靠的故障检测：针对风力涡轮机特征数量值的长周期的趋势和连续地状态

监测

z长时间存储时域波形能力：通过系统内提供的先进的分析工具，能够深度调查

和分析故障的根本原因

z智能报警管理：简化日常监测任务，集中关注有问题的地方

z网络化信息管理：在风力涡轮机管理主页上，很容易的获取机器信息，运行数

据，报警状态信息以及机器的历史数据

等

z操作者基于INTERNET网络，可以获取所有的风力涡轮机的数据

连续的风机特征数量值的监测，结合先

进的报警管理系统，能够为操作者提供出早

期的故障状态信息以及故障发展的严重程

度。我们有效的诊断工具和强大的时域波形

信号采集能力，使您能够对机器的运行状态

进行全面而详细的分析。

监测策略：

风力发电机组主要监测的部件包括：发电机、齿轮箱、主轴及塔体。

故障模式主要有：不平衡、不对中、轴承及齿轮故障。

振动测量是对风力发电机故障检测及分析诊断最常用也是最有效的工具之一，机器的故障或潜在失效模式是和特定的频率或频率范围相关联的，通过振动监测，可以发现这些频率的振动幅值的变化。

然而，风力涡轮机的监测不是简单的任务，其振动监测系统面临着如下的特殊情况：z连续改变的运行参数

z低转速

z复杂的齿轮箱结构

z非刚性基础

此监测策略对各种机器特征数量值进行连续趋势监测，并应用专用的分析软件工具解决海量数据和假报警的问题，正如上面提到的，风力发电机的监测是比较困难的。

特征数量值测量为瞬变特性的分析提供了有效的方法，并提供了高度自动化的报警处理过程。

机器的失效及故障模式是和特定的频率或频率范围相关的，可以通过趋势监测来发现这些频率下的振动幅值的变化。

通频振动测量缺少分频信息，因此在通频信号的基础上需要补充更高敏感度的信号，来分析判断机器的早期故障。因此一系列的特征数量值，被列入了监测范围。对于监测报警来说，一个特定的潜在故障模式，其响应集中在一个特定频率上，这些测量是可重复的且可靠的。

几个跟踪机器转速的测量值，就是为了能监测变转速的风力涡轮机。下面的表中列出了一系列特征数量值，系统对这些值规定了报警极限，并进行监测。

测量类型说明

HFBP 高频带通，涵盖轴承共振频率的高频段的振动有效值

ISO RMS RMS ISO RMS 均方根值：根据振动标准ISO-10816，在10HZ-1000HZ振动的有效值，

它是振动测量传统的指标参数，用来监测机器的故障

RMS 舱体均方根值：振动频率范围在0.1-100HZ范围内振动的有效值

N.Mag RMS

N 次谐波振幅值N 阶幅值，N 是个整数，它不是指一个固定的频率，而是跟踪风机的转速。

例如：1阶（倍频）的有效值是机器转速的振动值

N.Mag Ph

N 次谐波相位值N阶相角，N 是个整数，它不是指一个固定的频率，而是跟踪风机的转速。

例如：1阶相角是机器转速下振动的相位角

N.Mesh Mag RMS N.次啮合振幅齿轮啮合频率，也称咬合频率，它是齿轮咬合在一起的比率。它等于轮齿的数量乘以齿轮的转速；齿轮箱的振动通常大部分由啮合频率振动构成，这一数值用作齿轮箱监测的故障频率。在这一频率下的振幅值称作啮合振幅。齿轮啮合频率随风机转速不同而变化，因此它不是固定值，而是跟踪机器的转速。

Mesh RMS 包含所有齿轮啮合频率下的有效值；由于风力透平机的转速不