振动监测与故障诊断系统介绍

项目背景
风机各部件故障比例
项目背景
传动系统 支撑架 发电机 齿轮箱 轮毂
机械刹车 叶片故障 偏航系统 液压系统
传感器 控制系统 电气系统
0
2
4
6
8
平均故障停机时间（天）
项目背景
.减少风电机组故障发生 .减少机组故障导致的经济损失 .改善传统设备检修维护手段 .提高风电机组运行可靠性
.满足远程在线诊断要求
系统构成
产品介绍
实时监测机舱内 外温度
传动链上个加速度传感器 采集机组振动信号，其中
两个位方向双通道
转速信对故障提取起到辅 助作用
采集发电机定子电压电流信 号，与振动信号相结合，提
高故障诊断准确率
系统结构框图
数据采集
基于数据处理器硬件结构
采用自主研发智能数据处 理器设备。具有很好稳定 性和扩展性。该装置集技 术为一体，采用嵌入式设 计理念，高性能，外扩丰 富外设接口，极大满足风 电场运行状态监测与分析
可靠性。 数据处理是分析的必要步骤，软件中提供了数据截取、放大、滤波、窗函数等工
具，经过一定训练的操作人员可以掌握这些工具。
创新
基于自主开发的嵌入式处理装置来实现高速信息采集、就地处理 分析功能
基于机组振动、转速、发电机电压电流状态等实时数据进行 分析，实现对机组旋转连接设备的全面有效监测
该系统具备良好的开放性与可扩展性，多路模拟与开关扩展接口 与信号数据处理通道，方便系统的升级改造。
基于振动信号的旋转机械故障诊断技术的广泛有效应用和在行业内 已经取得的相当有效成果，使得风电机组状态监测系统发展极具战略意 义。
项目内容
.风电场振动数据的二次接收及存储
.振动数据的时域分析，时域振动状态参 数分析，正常、异常、故障报警处理 .设备特征频率提取及频域分析，对轴 承、齿轮、叶片、发电机及塔架故障的诊 断
项目内容
.历史分析，检测主要部件故障 的发生、发展趋势，为设备维 护提供依据
.软件支持设备参数录入、便于 人员操作，联网后支持远程诊 断分析
项目过程
与华能酒泉风电有限责任公司签订项目合同 调查研究、分析论证、方案设计 搭建硬件环境与软件开发 软硬件调试，研究，修改 现场安装调试，整理资料，验收
产品介绍
故障诊断
对具体设备的信号进行时、频域等全方面多角度分 析，寻找故障特征，应用到了小波降噪、包络谱、倒 频谱、功率谱密度等多个先进信号处理技术
利用振动传感器，结合频域积分技术，绘制主轴、发 电机转轴轴心轨迹图，能够直观地观察轴系运动状态
加入发电机定子电压电流时、频域分析，在诊断发电 机本身故障的同时，与传统振动分析技术相结合，提 高诊断的准确率
项目意义
随着风力发电技术日趋成熟和装机容量的大规模增加，对风电机组 安全高效的运行有了更高的要求。
旋转机械的微小故障一旦发展为严重故障，将会对昂贵的风电机组 造成不可恢复的损坏，引起严重的经济损失。
经过大量的实际数据总结，处于恶劣工况下的风电机组的故障多集 中于旋转机械和啮合机械中，发电机的定子转子的故障也越发的增多。
系统的实际应用需求
软件设计
采用图形化语言编程 界面整洁美观、简单易懂、人机交
互能力强 具有强大的数据分析和处理功能
软件设计
软件整体框图
软件设计
主界面
单台风机界面 分析界面
软件设计
主界面和单台风机监测界面，可显示整体风机和单台风 机即时状态和数据，后者还可显示任意时间历史趋势
配备常见厂家产品配置库，用户可手动设置风机配置 可对指定设备单独进行详细故障分析
风机振动检测及故障诊断系统与研究 软件开发
吕跃刚 教授 二〇一三年十二月
目录
项目背景 项目内容 产品介绍 成果与创新
目录
传动系统是实现风能转换和传递过程的主要承载部件。风力发电 机组主要部件寿命一般年.
但是由于风电机组多数安装在西部和沿海地区，环境条件差，机 组经常工作在低温、沙尘、雷电、冰雪、风暴等恶劣环境条件，而且 由于风速、载荷和风轮转速变化范围大，上网要求高，导致机组运行 工况复杂，极易造成风电机组叶片和传动系统在寿命期内出现故障甚 至损坏，影响机组的安全可靠性。
创新
系统具有光纤网络信息传输、断网自动互联功能。提供完善的网络扩展 功能，在多个风电场远程监控系统技术支持下，能够实现多机联合实时 在线监测。
采用软件支撑平台，开发了基于风电机组实测信息、信号分析与处 理技术、时域与频域相结合的状态监测系统，并具有完全的自主知 识产权。
就地装置具有信号输入隔离、浮地、防雷击等功能，wenku.baidu.com障 设备安全正常运行。
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故障诊断
产品功能
权限管理将区分高级管理人员与一般操作人员
进入主监控界面后将显示整个风场各台风机的振动状态界面，风机按停 机、运行、报警故障、严重故障区分
点击对象菜单进入分析界面，按被测对象及部位分别对主轴承、齿轮箱、 发电机、叶片、塔架等进行时域及频域分析。
引入发电机状态监测部分，可即时监视发电机运行过程各参量变化及潜在故障信 息，通过电机信号输出分析与传统振动分析方法相结合，提高故障诊断的准确性和