论文部分内容阅读
【摘 要】风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究包括现代社会下风力发电机的维修技艺、发展现状、诊断方式等内容。随着用户需求的不断变化，风力发电机的形态、状态和功能也在变化。其装机容量也随着用户需求呈逐渐上升的趋势。就目前的维修情况来看，对振动监测风力发电机的在线监控手段不能满足现有的运维需求。所以一旦振动监测风力发电机出现了问题和故障，其后续检查和维修工作都是很复杂的。同时，商家还要承担由于事故造成的损失和维修的费用。所以为了避免风力发电机出现问题，就必须要对齿轮箱、发电机、叶片和塔筒等主要部件进行监控。
【关键词】风力发电机;状态监测;故障诊断;技术研究
引言
国内对于风力发电机的使用正在持续增加。为了响应绿色环保的口号，风能和新能源作为两种比较环保的能源正在替代一些不可再生能源。风力发电机的使用可以减少我国国内的电能使用量。风能作为一种常见的绿色能源已经被应用于各行各业之中，我国也推出了相应的政策，支持行业内对风能的使用。国内风力发电机的使用和制造风力发电机的技术已经达到了世界领先的地步。但是在国内大量应用风力发电机的同时，也同样面对风力发电机所带来的一些问题。对于风电机状态监测和故障诊断成为现在风电领域一个重要的课题。
一、风力发电机状态监测和故障诊断技术的发展背景
风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究还是基于现代科学技术的基础之上。首先不得不提到的是对于风能的利用，是出于节约能源的目的。利用可再生能源去代替不可再生能源，是世界通用的保护不可再生能源的手段。风能的存储基数是很大的，它要比地球上可开发利用的水能还要大上十几倍，所以在这种情况下风能当然是首当其冲的可利用能源之一。其次，风力发电机的使用得益于风力发电机制造技艺的飞速发展。自2010年开始，风力发电机的电装机容量就一直在持续升高。可以说以上两种因素为风力发电机在我国的大力推行打下了坚实的基础。实际上，从20世纪开始，我国就已经开始着手风能利用的工作。也就是说，从上个世纪我国就已经萌生了用可再生能源代替不可再生能源工作的想法。近几年是风力发电机发展最迅猛的几年。我国风力发电机装机容量已经蝉联了好几年的世界第一。同时在风电机组的运行过程中也出现了各种各样的问题，其中之一便是大部件的故障预警问题。现在越来越多的主机厂和开发商投入大量资源进行相关技术的研究。
二、风力发电机状态监测和故障诊断技术的具体内容
在上文中提到风力发电机比较容易产生故障的几个部位分别是发电机、齿轮箱、塔筒和叶片。所以若要对风力发电机状态监测和故障诊断技术进行分析，就必须要从这几个部位开始入手。
1、齿轮箱
齿轮箱一般位于风力发电机的机舱之中，是风电机组机械传动链的重要构成部分。。齿轮的结构分为两种，一级行星齿轮和二级平行齿轮。这两种齿轮类型都是风力发电机中比较常用的类型。这两种尺寸类型的共性是都拥有复杂的结构，所以在风力发电机负载产生变化的时候，齿轮箱就比较容易发生故障。当风力发电机在负载产生变化时，齿轮箱中的轴承承重量就会发生变化，这是比较容易产生轴承失效的问题。一旦齿轮箱发生故障之后，由于其结构比较复杂，所以维修费用比较高。同时，齿轮箱故障会造成风力发电机无法正常工作，所以相关单位还要承担，由于停电所造成的损失。振动测量是风力发电机齿轮箱最常用的故障诊断技术，这种技术是利用时域信号来对齿轮箱进行初步的探索和问题确认，在进行初步诊断之后，通过频谱分析对诊断结果进行二次确认。这种行为为齿轮箱状态监测提供了准确的保障。同时温度测量的方法也可以作为风力发电机齿轮箱状态监测和故障诊断标准，将温度作为诊断标准的这种方式比较简单容易操作，准确性低，但是可以作为基础的诊断依据，主要是用来监测主轴部件的状态。
2、发电机
发电机作为风力发电机的核心部件，同样是状态监测和故障诊断的关键部件。发电机的作用就是将风能转化为机械能再将机械能转化为所需要的电能。随着近几年风力发电机制造机的不断增加，发电机电容量也在持续增长。在风机长期运行中遇到各种问题。最常见的故障，就是由于发电机过热造成的短路现象发电机的主要故障诊断技术是通过电流信号电压，信号来诊断发电机是否产生了问题，同时确认是哪个部件产生的问题。通过对谐波分量变化的分析，得到发电机故障部件的识别结果。这种故障诊断技术的准确率较高，操作也比较简单。可以在短时间內精准的分析出发电机的故障部位并提供解决方案。但这种做法的操作前提是保证发电机转子和定子的稳定状态，进行的故障诊断技术。同时借助小波转换的技术，对转子和定子的输出功率信号进行识别。如果发电机的转子和定子也产生了故障，这一步操作就是对故障部位的确认。通过与正常输出功率信号的对比精准地发现问题所在。但是，这种方法虽然基本能够辨别出转子和定子的故障部位，但是却无法进一步分析输出功率信号中的故障信息。
3.塔筒和基础
塔筒和基础作为风电机组主要的承力部件，任何的隐患都会造成严重的影响。随着塔筒的升高，对于塔筒和基础的监测也逐渐成为行业内的标准配置。目前常用的手段有：应变监测、振动监测和倾角监测。通过对应变监测可以实时获取塔筒和基础的整体载荷，在极端情况下进行预计通过控制策略调整，避免灾害发生，同时可以根据长期的疲劳计算，评估风机整体的寿命，对未来风机健康度和延寿等问题提供数据支持。通过振动监测可以有效的发现隐患，众所周知，塔筒的频率和刚度有直接的联系，通过对于频率的监测可以有效的发现塔筒早期的缺陷和损伤，避免较大的经济损失。通过倾角监测可以长期监控风机的整体状态，有效的避免由于基础沉降等造成的倒塌风险。
4.叶片
叶片作为将风能转化为机械能的核心部件，其健康程度不仅关系到生产的经济效益同时关系着风电机组的安全生产，对于叶片的监测也成为了研究的重点方向。目前常用的方法有振动监测和应变监测。通过在叶片合适的位置安装振动传感器，通过频域分析可以侦测出叶片频率的变化，从而对叶片进行早期预警和结冰预警等，避免运维的重大安全风险。通过在叶根等位置安装应变传感器可以实时的获取叶片的载荷信息，与先进控制相结合，在遇到极限载荷等工况下进行相应控制策略的应对，可以极大的避免一些危险状况的发生。
结束语
总的来说，风力发电机的研发从上个世纪就开始了，在经历了半个世纪的辛苦研究过程之后，风力发电机终于应用于各行各业。风力发电机的出现是一个从无到有的过程，依靠的是我国科学家的辛勤努力才拥有了今天各式各样的风力发电机。同样的道理，风力发电机状态监测和故障诊断技术也面临着这样的一个发展过程。任何一个新兴行业的诞生都是通过不断摸索，不断推翻才能得到更好的成长。目前，我国很多的状态监测和故障诊断技术还在试验阶段，虽然没有面向市场大力推广，但是经过我国科学家不断地摸索改进，一定会有更多更先进的状态监测和故障诊断技术出现解决我国风力发电机在工作过程中所面临的种种问题。
参考文献：
[1]詹辉.风力发电机状态监测与故障诊断技术[J].设备管理与维修，2018（19）：83-84.
[2]郜士祥.风力发电机状态监测与故障诊断技术综述[J].湖北农机化，2018（05）：48-49.
[3]赵铁印.双馈式风力发电机组发电机滚动轴承状态监测及故障诊断方法的分析[J].科技风，2018（19）：195.
[4]吴艳标.风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究[J].城市建设理论研究（电子版），2018（07）：1.
[5]傅雷.面向状态监测和故障诊断的风力发电模拟技术及其应用研究[D].浙江大学，2018.
作者简介：
刘世江（1972.08.30）男，籍贯：辽宁海城，学历：本科，职称：工程师，研究方向：风力发电机技术研发
刘作广（1977.01.24）男，籍贯：辽宁大连，学历：硕士研究生，研究方向：机械结构
赵志磊（1988.01.13）男，籍贯：河南洛阳，学历：硕士研究生，研究方向：风电后市场
（作者单位：新天绿色能源股份有限公司）
【关键词】风力发电机;状态监测;故障诊断;技术研究
引言
国内对于风力发电机的使用正在持续增加。为了响应绿色环保的口号，风能和新能源作为两种比较环保的能源正在替代一些不可再生能源。风力发电机的使用可以减少我国国内的电能使用量。风能作为一种常见的绿色能源已经被应用于各行各业之中，我国也推出了相应的政策，支持行业内对风能的使用。国内风力发电机的使用和制造风力发电机的技术已经达到了世界领先的地步。但是在国内大量应用风力发电机的同时，也同样面对风力发电机所带来的一些问题。对于风电机状态监测和故障诊断成为现在风电领域一个重要的课题。
一、风力发电机状态监测和故障诊断技术的发展背景
风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究还是基于现代科学技术的基础之上。首先不得不提到的是对于风能的利用，是出于节约能源的目的。利用可再生能源去代替不可再生能源，是世界通用的保护不可再生能源的手段。风能的存储基数是很大的，它要比地球上可开发利用的水能还要大上十几倍，所以在这种情况下风能当然是首当其冲的可利用能源之一。其次，风力发电机的使用得益于风力发电机制造技艺的飞速发展。自2010年开始，风力发电机的电装机容量就一直在持续升高。可以说以上两种因素为风力发电机在我国的大力推行打下了坚实的基础。实际上，从20世纪开始，我国就已经开始着手风能利用的工作。也就是说，从上个世纪我国就已经萌生了用可再生能源代替不可再生能源工作的想法。近几年是风力发电机发展最迅猛的几年。我国风力发电机装机容量已经蝉联了好几年的世界第一。同时在风电机组的运行过程中也出现了各种各样的问题，其中之一便是大部件的故障预警问题。现在越来越多的主机厂和开发商投入大量资源进行相关技术的研究。
二、风力发电机状态监测和故障诊断技术的具体内容
在上文中提到风力发电机比较容易产生故障的几个部位分别是发电机、齿轮箱、塔筒和叶片。所以若要对风力发电机状态监测和故障诊断技术进行分析，就必须要从这几个部位开始入手。
1、齿轮箱
齿轮箱一般位于风力发电机的机舱之中，是风电机组机械传动链的重要构成部分。。齿轮的结构分为两种，一级行星齿轮和二级平行齿轮。这两种齿轮类型都是风力发电机中比较常用的类型。这两种尺寸类型的共性是都拥有复杂的结构，所以在风力发电机负载产生变化的时候，齿轮箱就比较容易发生故障。当风力发电机在负载产生变化时，齿轮箱中的轴承承重量就会发生变化，这是比较容易产生轴承失效的问题。一旦齿轮箱发生故障之后，由于其结构比较复杂，所以维修费用比较高。同时，齿轮箱故障会造成风力发电机无法正常工作，所以相关单位还要承担，由于停电所造成的损失。振动测量是风力发电机齿轮箱最常用的故障诊断技术，这种技术是利用时域信号来对齿轮箱进行初步的探索和问题确认，在进行初步诊断之后，通过频谱分析对诊断结果进行二次确认。这种行为为齿轮箱状态监测提供了准确的保障。同时温度测量的方法也可以作为风力发电机齿轮箱状态监测和故障诊断标准，将温度作为诊断标准的这种方式比较简单容易操作，准确性低，但是可以作为基础的诊断依据，主要是用来监测主轴部件的状态。
2、发电机
发电机作为风力发电机的核心部件，同样是状态监测和故障诊断的关键部件。发电机的作用就是将风能转化为机械能再将机械能转化为所需要的电能。随着近几年风力发电机制造机的不断增加，发电机电容量也在持续增长。在风机长期运行中遇到各种问题。最常见的故障，就是由于发电机过热造成的短路现象发电机的主要故障诊断技术是通过电流信号电压，信号来诊断发电机是否产生了问题，同时确认是哪个部件产生的问题。通过对谐波分量变化的分析，得到发电机故障部件的识别结果。这种故障诊断技术的准确率较高，操作也比较简单。可以在短时间內精准的分析出发电机的故障部位并提供解决方案。但这种做法的操作前提是保证发电机转子和定子的稳定状态，进行的故障诊断技术。同时借助小波转换的技术，对转子和定子的输出功率信号进行识别。如果发电机的转子和定子也产生了故障，这一步操作就是对故障部位的确认。通过与正常输出功率信号的对比精准地发现问题所在。但是，这种方法虽然基本能够辨别出转子和定子的故障部位，但是却无法进一步分析输出功率信号中的故障信息。
3.塔筒和基础
塔筒和基础作为风电机组主要的承力部件，任何的隐患都会造成严重的影响。随着塔筒的升高，对于塔筒和基础的监测也逐渐成为行业内的标准配置。目前常用的手段有：应变监测、振动监测和倾角监测。通过对应变监测可以实时获取塔筒和基础的整体载荷，在极端情况下进行预计通过控制策略调整，避免灾害发生，同时可以根据长期的疲劳计算，评估风机整体的寿命，对未来风机健康度和延寿等问题提供数据支持。通过振动监测可以有效的发现隐患，众所周知，塔筒的频率和刚度有直接的联系，通过对于频率的监测可以有效的发现塔筒早期的缺陷和损伤，避免较大的经济损失。通过倾角监测可以长期监控风机的整体状态，有效的避免由于基础沉降等造成的倒塌风险。
4.叶片
叶片作为将风能转化为机械能的核心部件，其健康程度不仅关系到生产的经济效益同时关系着风电机组的安全生产，对于叶片的监测也成为了研究的重点方向。目前常用的方法有振动监测和应变监测。通过在叶片合适的位置安装振动传感器，通过频域分析可以侦测出叶片频率的变化，从而对叶片进行早期预警和结冰预警等，避免运维的重大安全风险。通过在叶根等位置安装应变传感器可以实时的获取叶片的载荷信息，与先进控制相结合，在遇到极限载荷等工况下进行相应控制策略的应对，可以极大的避免一些危险状况的发生。
结束语
总的来说，风力发电机的研发从上个世纪就开始了，在经历了半个世纪的辛苦研究过程之后，风力发电机终于应用于各行各业。风力发电机的出现是一个从无到有的过程，依靠的是我国科学家的辛勤努力才拥有了今天各式各样的风力发电机。同样的道理，风力发电机状态监测和故障诊断技术也面临着这样的一个发展过程。任何一个新兴行业的诞生都是通过不断摸索，不断推翻才能得到更好的成长。目前，我国很多的状态监测和故障诊断技术还在试验阶段，虽然没有面向市场大力推广，但是经过我国科学家不断地摸索改进，一定会有更多更先进的状态监测和故障诊断技术出现解决我国风力发电机在工作过程中所面临的种种问题。
参考文献：
[1]詹辉.风力发电机状态监测与故障诊断技术[J].设备管理与维修，2018（19）：83-84.
[2]郜士祥.风力发电机状态监测与故障诊断技术综述[J].湖北农机化，2018（05）：48-49.
[3]赵铁印.双馈式风力发电机组发电机滚动轴承状态监测及故障诊断方法的分析[J].科技风，2018（19）：195.
[4]吴艳标.风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究[J].城市建设理论研究（电子版），2018（07）：1.
[5]傅雷.面向状态监测和故障诊断的风力发电模拟技术及其应用研究[D].浙江大学，2018.
作者简介：
刘世江（1972.08.30）男，籍贯：辽宁海城，学历：本科，职称：工程师，研究方向：风力发电机技术研发
刘作广（1977.01.24）男，籍贯：辽宁大连，学历：硕士研究生，研究方向：机械结构
赵志磊（1988.01.13）男，籍贯：河南洛阳，学历：硕士研究生，研究方向：风电后市场
（作者单位：新天绿色能源股份有限公司）