风电机组传动系统故障诊断平台开发

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在常规能源告急和生态环境恶化的重压之下，可再生能源的开发利用逐渐提上人类可持续发展的日程，风力发电近年来发展迅猛，已成为最具前途的可再生能源，由于风电机组多运行在恶劣的工况下，变速变载荷，机组的可靠性逐渐成为目前研究的热点。随着风电在电力市场中的占有比例不断上升以及风电机组单机容量的稳步增加，风电机组故障停机，将对电网安全和国民经济造成更大的影响，目前基于振动监测的风力发电机在线诊断系统尚属空白，其运行维护费用增加以及频繁事故发生所造成的巨大损失严重影响 了风电的经济效益l。深入开展风电场风电机组的状态监测与故障诊断对保证风电场的安全经济运行具有重要意义。

风电机组在线监测与诊断系统是集合了数据采集、在线监测、信号分析以及故障分类于-体的多功能在线监测诊断分析系统，目前 ，状态监测在风电机组上应用较多有：叶片的振动、声学和应变分析；传动部件的振动、转速、温度和声学分析；电子部件的温度和热谱分析；油液质量分析；电能的时域和频域分析；以及偏航、电缆扭转、刹车等系统的趋势监控分析等21。相较其他部件而言，风电机组的传动链相关故障造成机组停机时间最多，对电力生产影响最大，研究风电机组传动链故障特征提劝诊断具有显著的工程意义，因此，以传动链系统故障诊断为研究背景。

振动检测主要用来监测齿轮箱的齿轮和轴承、发电机的轴承、主轴轴承以及机舱的振动。传动链的振动信号是其故障特征信息的载体 ，能够有效反映风电机组传动链的绝大多数故障信息，基于振动分析方法，实现风电机组传动链的状态监测特征提取，为故障诊断做好信息储备。在风力发电系统中，除了工频的稳态信号外，还存在着大量的暂态和非稳态信号。为了能有效地提取出这些信号中所包含的丰富的特征信息，需要-个灵活可变的柔性”时频窗，小波变换作为-种新兴的时频分析工具，通过对小波基函数的伸缩和平移，在时-频相平面上产生窗口尺寸可变的时频窗，分析低频信号时，时窗变窄，频窗变宽；分析高频信号时，时窗变宽，频窗变窄，从而可以将暂态或非稳态信号在某-时来稿日期：2012-l1-27基金项目：河南势技厅科技攻关计划资助项目122102210416；河南侍育厅科学技术研究重点项目12A470007作者简介：司文建，1978-，男，河南商丘人，硕士，主要研究方向：计算机工程与应用；王 武，1978-，男，甘肃兰州人，讲师，硕士，主要研究方向：控制理论与控制工程第9期 司文建等：风电机组传动系统故障诊断平台开发 235间段内的相应频率成分提取出来131。

很多学者提出了风电机组故障诊断平台开发的方法，文献针对旋转机械单源振动信号信息不完善的缺陷，提出基于同源信息数据融合的思想，将全矢谱技术应用于风电齿轮箱故障检测；文献哗r对轴承故障振动信号非平稳、非线性的特点，提出了基于固有时间尺度分解的故障特征提取方法；文献帼耪粒子群优化 BP神经网络的方法应用于风电机组齿轮箱故障诊断，实现了全局寻优，提高了诊断效率；文献暇 计了风力发电机组在线故障预警和诊断-体化系统，具有很强的自学习能力。主要分析风电机组传动系统的典型故障形式及故障机理，通过在风电机组上安装传感器，得到其振动信号，并通过小波变换的工程应用解决振动信号的处理问题，构建基于小波分析的风电机组传动系统故障诊断平台，可以实现风电机组传动系统早期故障检测 ，从而可以提高风电场的发电效率，保证电力生产的安全运行。

2风电机组传动系统的典型故障形式及故障机理风电机组传动链结构复杂，其振动故障主要涉及到轴承、轴和齿轮箱等关键部件，由于机组运行环境恶劣，并且不断受到变化的冲击载荷作用，风电机组传动链系统容易发生故障。

2.1主轴故障风电机组的主轴直接连接齿轮箱 ，齿轮箱通过膜片联轴器与发电机转子轴相连，通常会出现轴不平衡机轴不对中两种故障。轴不平衡多是由于偏心质量和偏心距引起的离心力造成，交变的力会引起振动，其主要故障特点是振幅随着转速增加而增大，振动频率与转子转动频率-致；轴不对中是指相邻两转子的轴心线与轴承中心线的倾斜或偏移程度，其主要故障特诊是振动时域波主要有基频和二倍频分量叠加而成，工作转速-定时，相位相对稳定，转子轴心轨迹体现为双环椭圆。

2.2齿轮箱故障齿轮箱是包含齿轮、传动轴、轴承和箱体结构的复杂机构，齿轮箱失效的典型形式有 ：齿形误差、齿轮均匀磨损、断齿、轴不对殖萋值哪龊掀德饰