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

胡进录

华能新能源股份有限公司陕西分公司 718600

摘要：随着风电的迅速发展，机组存在的许多问题也开始凸显，如机组故障频发、发电量不高、电网接入等问题。风力发电机组中，叶轮、主轴、齿轮箱、发电机等是引起机组停机、故障、事故的主要部件。对机组主要零部件进行“体检”，本文通过分析主轴、齿轮箱、发电机等主传动链条上零部件的振动特性，判断故障类型，为机组质量保证检测、健康运行维护策略等提供重要的技术支持和参考。本文主要分析风力发电机组的异常振动测试和诊断分析

关键词：振动测试；振动分析；风力发电机组

引言

风能作为一种清洁能源正在以极快的速度发展。由于风力发电机组通常在野外，环境条件恶劣，容易发生故障，维修保养需要大量人力和费用。国内开展了大量的风机故障诊断研究，取得了丰硕的成果，提供了形式多样的状态监测方法和信息融合诊断技术。这些研究大部分基于数值计算和理论分析，提出了各种控制措施，但由于风力发电机组的复杂性和运行环境的多变性，在设计之初需要考虑机组的振动特性，进行优化设计，开展相应的试验验证，以免发生异常振动。

1、试验对象

电动机整体通过4个防振器弹性地安装在基座上，由电动机-防振器-基座构成的电动机系统和增速齿轮箱所在的塔基座通过8个螺栓纵向连接，该基座下部以齿轮箱安装基座面为基准呈悬臂梁状态箱体上配置有3根横肋，铁芯和横肋通过4点焊接固定刚性。发电机采用空气-空气的冷却系统，发电机内部的风扇和转子的共同作用产生发电机内部的空气循环，由一个装在驱动端的轴流式风扇来吸入外部的空气，电机外部的空气从驱动端被吸入，利用空气的流动将热交换器散热铝管处的空气热量排出发电机，达到冷却的效果。以明阳1.5MW机组为例，正常并网发电转速为1750r/min。反映出该型发电机组已安装在某风场，几个机组运行中的振动较大。为了明确电机异常振动的原因，(1)实施试验台架的振动试验(2)改进风电现场振动试验(3)前后的转子振动试验。此次振动测试使用的仪器为丹麦BK8204IEPE型锤、丹麦BK4507B/4508BTEDS型智能传感器、丹麦BK3660D多通道数据采集分析系统和丹麦BK的模态分析软件。

2、风力发电机诊测时会出现的问题

2.1通过发电机振动、温度和转速等诊断机械故障

如果发电机输出的电流、电压、电力不相同，则与发电机的机械故障有密切的关系。高频振动一般是轴承故障引起的。高频故障的转速高达一千以上，要获得轴承故障特征信号，可以通过振动传感器获取轴承振动信号，对该信号进行处理，从而解决机械故障中的轴承故障。轴承故障的诊断可以使用峰值能量法、包络解调法、小波分析法和基于快速傅立叶变换的故障诊断法。振动频率低是由于轴偏移、转子质量不平衡、机台松动等原因，要得到这些信息，需要对振动信号进行滤波、放大处理，并进行傅立叶交换。运行中也有发电机转子偏心故障和发电机定子与转子之间的气隙不均衡的现象，这两种故障的原因是磨损和温度上升等。谐波分量很重要，通过监测发电机定子输出电流、电压、功率等信号中的谐波分量，可以诊断电机转子的偏心故障。发电机的转子和轴承不能正常工作时，可以通过不断的小波变换向发电机的输出发出信号。如果发生不太严重的机械故障，气隙振动也是由发电机旋转轴的振动引起的，发电机转子和定子之间的气隙磁通产生不平衡。定子的电流分析可以解决转轴的振动故障。

2.2电气故障引起的信号控制

首先，对一些参数的信号进行测试，发出发电机定子的线圈温度、定子的电压、定子和转子的电流、发电机的输出、转子的转速等信号，对其进行处理，最后进行识别。要找出电不能动的原因，可以使用定子电流检测方式、部分放电的监视方式、振动检测法等。或者定子线圈短路故障是由发电机转子、定子线圈的绝缘破坏引起的，研究发现包括匝间短路、相间短路、层间短路等问题，因此短路故障的监视和诊断是研究的重点。为了监视发电机的状态，可以检测电压、电流、转子转矩。如果想更全面地监视发电机的状态，也可以测量大气温度和大气压等。

3、讨论与优化

振动制造商一般将风扇的振动状态分为5个等级，分别为正常(传动链运转状态正常，机组可以正常运转)、注意(有一定的故障特点，机组可以正常运转，需要有针对性的维护措施)、警告(明发现异常后，首先检查并报警该问题(故障特征明显，故障处于快速老化期时，由现场维修人员确认故障，准备备件，提前安排维修计划，选择机器进行维修)，存在危险(机械零部件故障受机组周围机组尾流效应及地形的影响，0°~90°扇区内湍流强度明显增大，机组塔架振动增大。的风时，机组振动达到振动安全保护限值，触发机组故障停止。风力发电机组长期处于较大的振动中，不仅会降低机组的输出性能，还会直接影响机组相关零件的运行精度和疲劳寿命，存在安全隐患。同时，海岛土地资源匮乏，无法重新选择安置地点。因此，优化机组控制策略是降低塔机振动的有效、经济的方法，其主要思路如下:(1)计算分析机组风况分布，得到风频分布、风向散图、湍流强度分布散图等。(2)统计分析与风向、风况相关的塔架异常振动数据，包括振动大时振动故障报警的历史数据，确定振动大时振动故障报警频发的风速区间和风向区间。(3)根据异常振动的分布规律，平衡下功率风速风向区间和风速区间的大小与发电量的矛盾，设置合理可行的机组控制策略。

针对该风电场塔机振动异常问题，通过统计分析历史数据，得出不同扇区的机组控制策略优化措施为:(1)40°~70°风向段:风速小于5m/s时，塔机无振动报警，振幅小，振动幅度小，s时，塔台发出振动警报的次数少，但整体振幅大，该风速带还未满，提前将桨叶开到5°。风速大于12m/s时，塔机振动报警次数多，该风速下机组满载，取限制功率至800kW运行(2)0°~30°和70°~100°风向区:风速大于12m/s时，塔机振动报警次数多在其他风速带，塔机振动故障报警次数少，振动幅度小，照常运行。根据风速、风向区间采取不同的控制策略，其中机组在40°~70°风向区域采取优化的运行逻辑。运行战略逻辑图该控制战略是平衡发电量与安全性的关系，以降低发电量为代价确保机组的安全运行。机组实施控制策略优化后，塔机无振动故障报警触发，效果良好。但是，由于控制策略的优化扇区角度大，优化扇区是第二主风向，因此发电量损失较大。运行策略优化前后某时间段同步发电情况的比较扇区/(°)0~3040~7070~9风力发电量/MWh356272205风向发电量/MWh312225174发电量损失率/(%)12.317.215.1推荐之后，探讨通过加强监测和数据挖掘分析，进一步优化机组在各风速、风向段的运行控制策略，在满足安全运行的前提下实现发电量的最大化。

风力发电机组对人们的生活越来越重要，受到越来越多的人的关注。风力发电机组最重要的是可靠性，因此要求风力发电的机组进行更好的维护。应用互联网信息技术、大数据处理技术是未来风力发电机组状态监测和故障诊断领域以多参数故障监测和诊断技术为基础的重要过程之一。振动和电力等信息表示风力发电机的工作状态，通过对其进行综合分析，可以全面掌握发电机的工作状态。完善信号盲分离，降低信噪比，是风力发电机状态监测行业信息解决方式的最重要角度。风力发电机的故障诊断系统需要更深入的应用。

结束语

完成了某型风力发电机组的试验台架、现场转子系统和整机的振动特性试验。对异常振动电机的诊断提出了改进建议，并对改进前后的转子特性进行了试验。表明改进后的风力发电机组均正常使用，改进建议合理。

参考文献：

1. 曾军，陈艳峰，杨苹，等.大型风力发电机组故障诊断综述[J].电网技术.2018(3).

2. 马宏忠，张正东，时维俊，等.基于转子瞬时功率谱的双馈风力发电机定子绕组故障诊断[J].电力系统自动化，2014(14).

3. 李靖.基于振动分析的风力发电机故障诊断方法[J].科技资讯，2018(33).

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(7).

[5]苗锐，陈国初，李月，等.基于随机集含糊证据的风力发电机故障诊断方法[J].电力系统自动化，2012(7).