浅谈风力发电机组振动状态监测与故障诊断

李让

摘要：随着我国经济水平和科技水平的快速发展，风力发电机组振动状态监测工作越来越重要。风力发电机能否正常投入使用，影响着风力发电的整体质量，而风机故障会导致机组本身受到损坏严重的情况下，可能会造成更加不可预料的后果，而从风力发电机所使用的环境以及自身结构等角度出发，其设备在实际应用过程中容易受到外界环境的影响，造成风力发电，整体质量偏低。为保证风力发电能够正常地运行，需要进行振动状态监测和故障诊断工作。而从现阶段风力发电机组实际应用情况来看，而这种维修周期较长，设备受损情况较为严重，部分问题难以在检修工作中得到解决。在这种情况下，需要重视在线监测和故障诊断系统的设计，以保证风力发电机在实际运行过程中处于一种可控状态，辅助相关人员及时发现风力发电机在实际运用过程中存在的不足，提升风力发电机的应用质量与效率。

关键词：风力发电;发电机组;振动监测;故障排除

引言

振动分析法是对风力发电机组状态的监测与故障诊断的一个切实有力的技术，为保证风力发电机组正常工作运转提供了坚实的保障。本文介绍了风力发电机组的结构及产生故障的原因，通过对多篇文献进行梳理总结后，总结了目前存在的风力发电机组监测与故障诊断的方法，并展开分析各个方法的优缺点以及应用状况，最后对于风力发电机组监测与故障诊断技术的难点也提出了相关建议。

1风力发电机组概述

风力发电机组是由风轮、发电机、液压系统、传动及制动系统、偏航的检测系统、控制及安全系统、机舱和塔架等组成。下面介绍几个主要部件的功能：（1）叶轮主要接收风能，吸收了空气中的动能，使之转化为机械能，从而让叶轮开始旋转;（2）齿轮箱改变传动方向和扭矩等，让风力产生的动能传递给发电机，使之以一定转速工作旋转;（3）发电机将叶轮转动的机械动能转化为电能。风力发电机组一般会建立在偏僻的地区，容易处在风口，接受面积广，但也有会受到一些不可控的因素，比如天气影响，使得风力发电机组易受到损坏。所以说，我们需要了解其常见的故障类型。风力发电机组发生特殊风况的原因较多，有气候原因，也有地形因素，上述因素在风电场设计和运行中都需要重点关注。主要有以下几点。①该区域内的突发极端气候、最大风速和极大风速等都超过设计的标准;②尾流叠加因素，大型风电场某机位受上风向风机尾流影响较大，机位的瞬时风速降低和突变，湍流强度值则显著升高，造成机组振动加剧;③复杂山地因素，山地的复杂地形易使稳定气流发生挤压、变向、加速、紊乱等状况，使得风电机组的极大风速、湍流强度、入流角等发生突变。

2风力发电机组故障诊断方法

从风力发电机组故障诊断实际情况来看，在时代不断发展的同时，其诊断方法也在不断地进行改进与优化，诊断结果的准确性也呈现逐年上升趋势。现阶段，在进行风力发电机组故障诊断的过程中，较常见的方法有时域分析法、频谱分析法等。时域分析法在实际应用的过程中是一种应用较为广泛，且较为简单的一种诊断方式，其在实际应用的过程中难以对故障的准确位置进行判断。而其方法的使用需要相关人员准确地进行有量纲特征参数、无量纲动态指标的确定，以保证所研究数据的准确性。频谱分析法，在实际应用过程中是应用较为广泛，且能够获取大部分故障特征的一种故障诊断方法，其在实际应用的过程中，通过检测设备对风力发电机各个部分的振动频谱进行调查，并按照其频谱图中所反映的情况，分析风力发电机组在实际应用过程中存在的主要问题。在实际应用过程中，要注意自功率谱分析以及共振调节工作。

3風力发电机组振动状态检测与故障诊断系统设计

3.1振动分析法在齿轮箱中的应用

齿轮箱结构比较复杂，里面有着不同型号的轴承，齿轮的对数很多，啮合的种类不一，其振动的图谱也十分复杂。通过查文献发现，对于齿轮箱行星级端的故障采用了振动分析，先将传感器按照要求布置测点，后把传感器安装在齿轮箱行星级，采用振动信号，测量其水平和垂直方向的振动情况，通过观察时域波形图和频谱图，观察频率的变化情况和频带，进而分析出可能存在的故障。比如观察高速轴水平加速度的时域波形图，如果频谱中存在很高的峰值，并且超过了标准，还有多倍谐谱，就可得出发电机和齿轮箱偏差严重，不对中，若频谱中还有驱动端的轴承内圈的缺陷频率的话，还可说明轴承也遭到损坏。由此可见，振动分析法在齿轮箱的故障诊断与监测中起到了关键的作用。

3.2振动频域分析

无论是挥舞方向还是摆振方向，频率0.71Hz都比较突出，此频率比摆振方向1阶固有频率仿真值大4.7%，同时此频率与叶片转频的4倍频0.711Hz非常接近。从以上分析可以看出，风电机组满发时叶片两个方向振动的2阶固有频率都比较突出，另外叶片转动转频的倍频也在振动信号中比较常见。风电机组转频对于叶片振动的影响较大，为了解低转速时风电机组转频对于叶片振动的影响。叶片振动的主要频率值与满发时有所不同，摆振方向主要频率值是1.927Hz，接近摆振方向的2阶固有频率。挥舞方向的主频值分别为0.375Hz和0.5Hz，分别是叶片转频的3倍频和4倍频。通过风电机组叶片振动的频谱分析可以看出风电机组在满发时或者低转速时，叶片摆振方向振动主要集中在叶片2阶振动频率处，而挥舞方向的振动频率都表现为较明显的转频倍频。另外风电机组满发时叶片两个方向受0.71Hz的主频值影响都较大，此频率接近风电机组转频的4倍频。

3.3机舱加速度传感器和叶片加速度传感器

机舱垂直传动链方向振动加速度时域波形与叶片根部3点钟振动加速度时域波形对比分析，从时域波形图中可以看出，叶片根部振动加速度时域波形中高频分量比机舱垂直传动链方向振动加速度波形中高频分量要丰富。为了更加清楚的分析波形中的频率成分，对时域波形进行FFT变换，两者波形几乎一致，叶片在2.1Hz左右的频带比机舱振动宽一些。但是，从整体上看，机舱与叶片振动反映的信息是一致的，主要能量均集中于A点和B点，其中A点区域0.4Hz左右，B点区域2.1Hz左右，机舱垂直传动链方向的振动检测信息完全能够代替在叶片根部3点钟处振动加速度传感器的检测信息，但是由于振动的传递性交强，二者均不能对振动的来源进行定位。

结语

风力发电机成本较高，重视风力发电机组振动状态的检测与故障诊断工作，能够较及时地进行设备的管理与维修工作，降低发电机损坏程度，进而降低更换成本，提升发电机应用的经济效益。（1）由于振动传感器一般为惯性传感器，在旋转的大型机构上测量时会引入较为强烈的转频干扰，本文所研究的叶片转动时的振动信号中就出现了大量的转频干扰信息，为了有效分析信号需要进行高通滤波，滤波截止频率需要高于叶片转频。（2）通过统计所有振动数据30s平均值，可以看出3支叶片两个方向的振动趋势完全一致，但是摆振方向的振动强度都高于挥舞方向的振动强度，大概比挥舞方向高30%，可能是叶片旋转过程中重力作用方向在叶片旋转至竖直状态时忽然改变导致叶片产生较大强度的振荡，也可能是由其他空气动力学因素造成的。

参考文献：

[1]李刚，齐莹，李银强，张建付，张力晖.风力发电机组故障诊断与状态预测的研究进展[J].电力系统自动化，2021，45（04）：180-191.

[2]孔德同，贾思远，王天品，刘庆超.基于振动分析的风力发电机故障诊断方法[J].发电与空调，2017，38（01）：54-58.