风力发电机组转子不对中故障诊断

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风力发电机组转子不对中故障诊断隆 军 ，吴金强(新疆大学 机械工程学院，乌鲁木齐 830047)摘 要：风电技术迅猛发展，风电场风力机故障频发，对风机的安全运行和故障诊断的研究已成为风电技术发展中的重要研究内容。国内对于风力机故障诊断技术的研究尚在起步阶段，且集中于对齿轮箱的研究，对转子不对中故障研究尚少。针对以上问题，用振动测试系统对异常工作风力发电机组进行振动测试，采集振动测试信号，对振动信号进行时域、频域分析，得到机组转子不对中故障信号特征，为风力机转子不对中故障诊断提供依据。

关键词：振动与波；故障诊断；振动测试；风力发电机组；转子不对中中图分类号：TM6；TH165.3 文献标识码：A DOI编码：10.3969/j.issn.1006.1335.2013.03.050Fault Diagnosis of Rotor Misalignment for Windmill GeneratorsLONG Jun， Jin-qiang(Institute ofMechanical Engineering，Xinjiang University，Urumqi 830047，China)Abstract：W ith the rapid development of wind power technology，faults of windmil generators happen frequently。

Research of safe operation and fault diagnosis for the windmil generators has become an important topic.The domesticresearch of fault diagnosis technology of windmil generators is stil in the initial stage and only focused on gearboxes.Butresearches of rotor misalignment fault diagnosis are few.In this paper，the vibration sign al of the windmill generators inabnormal operation was collected by a vibration test system，and the rotor misalignment fault signal was detected byanalyzing the vibration signal in both time-domain and frequency-domain.This work provides a reference for fault diagn osisof rotor misaligrmaent。

Key words：vibration and wave；fault diagnosis；vibration test；wind turbines；rotor misaligrmaent随着风力发电技术的迅猛发展，国内装机容量的迅速增长，风电场风力机故障频发，风力发电机组(风力机)的安全运行和故障诊断已经逐渐成为风力发电技术发展中的重要研究内容 u。对风力机故障诊断技术的研究，国内尚处在起步阶段，主要集中于对齿轮箱的研究上，采用的方法主要是振动分析方法 [2，3J。风力机转子不对中故障作为风力机传动系统的故障形式之-，是引起机组振动，影响传动系统可靠性，造成齿轮和轴承损坏的主要原因之- 。

随着研究的不断深入，对于风力机转子不对中故障的诊断研究已经迫在眉睫。本文就此类故障诊断作- 些探索性的研究。

收稿日期：2012。08-17；修改日期：2012-09-27项目基金：新疆维吾尔 自治区高等学衅研计划科学研究重点项目fXJEDU2009102)作者简介：隆 军(1987.)，男，湖南邵阳人，硕士；研究方向：风机故障诊断。

E.mail：lj4546564###1 63.corn1 风力机振动测试2011年某月，某风电场工作人员在对风力发电机组进行巡检时发现A机组(1.5 Mw)运行不太正常，其表现为机组增速齿轮箱有较大异响，工作人员增加了对该机组的巡检次数，发现该现象持续几天没有明显变化。

为诊断故障，采用对比分析方法来确定A机组故障原因，为此，对该风场同-型号的A、B机组做振动测试和分析，其中B机组为刚进行过检修运行正常的对照机组，A为噪声异常的待检机组。通过将B机组振动信号与A机组对比分析，对A机组进行故障诊断。

1.1风力机振动测试系统风力机振动测试系统模型如图1所示。整个系统由被测风机、传感器、DASP测试系统及便携式电脑组成。风能经过风力机叶片转化为机械动能经由第33卷 第3期 噪 声 与 振 动 控 制 223风力机主轴输入增速齿轮箱，进而输出到发电机组，带动整个风力机工作。工作过程中存在各种振动信号，这些信号经加速度传感器采集后输入到DAsP测试系统，DAsP测试系统将信号输入到微机中进行存储。最后将存储的数据进行分析处理，判断是否存在故障，进行故障诊断。

风力机动态测试系统，l(f)ASP软件图 1风力机振动测试系统模型Fig.1 Wind turbine vibration test system model1.2 齿轮箱测点布置与特征频率计算如图2所示，两台风力机传动简图。在振动测试过程中，选取相同的测点位置及通道设置，测点分别在齿轮箱输入端(I， 、内齿圈(I1， 、太阳轮轴输出端( 、中间轴输出端(I， 、高速轴输出端(I1， ，发电机驱动端( Z)，其中 z分别对应轴向、水平方向、垂直方向。当高速轴转频为30 Hz时，齿轮箱特征频率 [51如表 1所示。

工 T 撕上 /) 。 1 r 什 椰 ，， 训) 入 轴 齿轮I 毒图2风力机传动简图Fig.2 Wind turbine transmission diagram2 时域统计分析信号的时域统计分析是指对动态信号的各种时域参数、指标的估计或计算，通过选择和考察合适的信号动态分析指标，可以对不同类型的故障做出准确的判断 。故障诊断中常用的统计分析有特征量统计、概率密度函数、概率分布函数等。

2.1 特征量统计分析特征量统计分析是工程中最常见，最直接的信号分析方法之-，可以通过信号特征量的统计分析，对比较明显的故障信号做-个初步判断。在本次振动信号特征量统计分析中，选取了测试工况均接近额定转速的测试数据进行特征量统计。A、B机组各表 1齿轮箱特征频率Tab.1 Gear box characteristic frequency 单位：Hz测点号齿轮箱输入端齿轮箱输入端z内齿圈 ，内齿圈z太阳轮轴 l，太阳轮轴Z中间轴输出端中间轴输出端z高速轴输出端高速轴输出端z发电机驱动端发电机驱动端Z最大绝对值1.485 861.270 421.246 41.512 813.209 382.790 61.219 941.584 591.550 723.920 223.268 076.220 39平均值- 0.00l 95- 0.000 540.007 66- 0.00047- 0.032 23- 0.029 95- 0.030 23- 0.078 35- 0.005 240.000 8l1- 0.046 280.080 84均方值0.074 820.067 30.063 850.094 850.414 030.286 90.071 960.113 560.103 880.665 260.314 20.956 58有效值 最大绝对值 平均值 均方值 有效值0.273 54 0.969 14 -0.002 58 0.013 73 0.117 l90.259 42 3.673 12 0.000 76 0.096 69 0.3 10 960.252 69 0.549 22 -0.001 46 0.014 23 O.119 290.307 98 0.535 99 -0.004 73 0.0l1 99 0.109 520.643 45 1.086 72 -0.030 37 0.053 54 0.231 390.535 63 1.894 -0.027 22 0.143 49 0.378 8l0.268 27 0.913 94 -0.065 86 0.046 79 0.2l6 320.336 99 1.107 53 -0.041 01 0.069 7l 0.264 030.322 31 1.296 86 0.037 26 0.042 17 0.205 360.815 63 1.441 53 0.005 07 0.081 42 0.285 340.560 53 3.872 05 0.024 36 0.342 17 0.584 950.978 05 O.795 77 -0.017 35 0.031 43 0.177 29224 风力发电机组转子不对中故障诊断 2013年6月测点最大绝对值、平均值、均方值、有效值统计结果如表2所示。

分析嗅(1)A机组太阳轮轴各向振动指标明显大于B机组对应测点各向振动值。

(2)A机组高速轴输出端垂直方向振动指标略显异常，各指标值为水平方向2倍左右，需进-步分析垂直方向振动异常原因。

(3)A机组发电机驱动端z向振动指标为 向2倍左右，且明显大于B机组对应测点振动指标，略显异常，需进-步分析异常原因。

(4)A机组其他测点振动指标略大于B机组对应各测点振动指标，并无明显异常。

2.2 概率密度分析概率密度分析又称为信号幅值的概率密度分析。信号幅值的概率密度是指该信号单位幅值区间内的概率，它是幅值的函数。信号的幅值概率密度可以直接用来判断设备的运行状态 [6J。本次振动试验测试信号的概率密度函数图形如图3、4所示。

0.40妻0.20童0.00 兰 ： 三. 6 -4 2 0 2 d 6加速 度/(m/s )图3 A机组概率密度函数图形Fig.3 The probability density function of graphic unit A1.00.8警o.6釜o-4O.20.0.2 .J O 1 2加速度/(m/s2)图4 B机组概率密度函数图形Fig.4 The probability density function of graphic unit B分析嗅从曲线中可以看出，B机组的曲线形状较锐，而A机组的曲线较为平缓，表示B机组的运行状态较A机组好。根据时域指标统计得到，B机组的峭度指标为0.157 5，A机组峭度指标3.534 46，B机组的偏态 指 标 为 -0.006 08，A机 组 的偏 态 指 标 为0.481 98。而偏态指标和峭度指标作为无量纲因子，在机械故障诊断应用中常用来作为早期诊断的-个依据，从以上对比中可以发现，A机组存在着明显故障。

3 频域分析从振动信号时域统计分析中，可以发现A机组存在明显故障，其中测点5(太阳轮输出端 、10(高速轴输出端Z)、12(发电机驱动端Z)的信号故障特征较为明显。为准确定位故障位置，找出故障原因，需要进行频域分析，了解各测点信号的动态特性。

据以上分析，本次振动测试，着重对机组齿轮箱太阳轴输出端 l，向，高速轴输出端Z向及发电机驱动端信号进行频域分析。为此，根据相关测试与评估标准 ，对太 阳轮输 出端 y向，选取采样频率为1 000 Hz的信号进行频谱分析，对高速轴输出端z向及发电机驱动端，选取分析频率为2 000 Hz范围的信号进行频谱分析，并与无异响B机组频谱进行对 比。

3.1太阳轮轴输出端 y向频谱分析在此次振动测试中，太阳轮轴啮合频率及其低倍频信号都在 1 000Hz以内，故选取分析频率为1 000 Hz、工况接近额定转速的信号进行频域分析。图5、6分别为A、B机组太阳轮输出轴 y向频谱图。

跫巨幽口 #≈No 掘事 蛾夸最 f5。 (m (㈣ (呻 ：0.10 29∞5 3 0 ol3841ooo - 起墨 曼璺0 200 400 600 800 1 k频率[Hz图5 A机组太阳轮轴输出端 y向频谱Fig.5 Sun gear shaft output end of Yspectrum unit A V 鬟N0 删牢 颧牢棼 5 -r ， -- 外 ， l ， 蛐 o.1oi 葬 3恻o.00 - j逛 翌 璺0 200 400 600 800 1 k频率/Hz图 6 B机组太阳轮轴输出端 l厂向频谱Fig.6 Sun gear shaft output end of Yspectrum unit B分析嗅(1)A机组与B机组频谱图中都存在29.605 3Hz的谐波信号；经分析，29.506 3 Hz为高速轴旋转第33卷 第3期 噪 声 与 振 动 控 制 225频率 。

(2)A机组频谱图中频率为594.572 Hz的信号及B机组频谱图中频率为271.382 Hz信号及其倍频信号尚未能确定其出处，需进-步分析高速轴及发电机频谱。

3.2 高速轴输出端z向频谱分析从时域统计分析中发现，齿轮箱高速轴输出端z向振动幅值异常，为进-步确定故障位置及原因，对该测点进行频谱分析。高速轴啮合频率及其低倍频信号都在2 000 Hz以内，故选取2 000 Hz范围内的信号进行频谱分析。图7、8分别为A、B机组高速轴输出端z向频谱图。

0 2 4 6 8 10 12 14 l6 I 8 20-N x100 频率/Hz图7 A机组高速轴输出端z向频谱Fig.7 High speed shaft output end ofZspectrum unit A图 8 B机组高速轴输出端z向频谱Fig.8 High speed shaft output end ofZspectrum unit B分析嗅(1)A、B机组频谱图中，高速轴旋转频率信号特征明显。

3.3 发电机驱动端频谱分析时域统计分析发现A机组发电机驱动端振动幅值明显偏大，结合现场测试环境，怀疑是不对中造成的。因不平衡、不对中故障均发生在低频带 ]，故选取频率为350 Hz内的低频信号进行频谱分析。图9、10分别为A机组发电机驱动端 z向频谱图。

品0.20、 囊 0 0 . L - !曼 ”0 100 200 300频率/Hz图 9 A机组发电机驱动端 向频谱图Fig.9 Generator driving terminal X to spectrum unit A妥√ 毒熨a - ∞ № ，：：釜： ：廷 潮 戛0 100 200 300频串/Hz图 10 A机组发 电机驱动端 Z向频谱 图Fig.1 0 Generator driving terminal Zto spectrum unit A分析嗅(1)发电机驱动端X.Z向频谱图中均存在高速轴旋转频率(29.605 3)及其2倍频、4倍频、8倍频、10倍频的谐波信号。

(2)发电机驱动端 Z向频谱图中2倍频分量的幅值远大于1倍频分量幅值，且存在偶数倍频的振动，符合转子不对中故障信号特征。

(3)发电机驱动端z向振动较 向大，且高次谐波信号明显，与转子不对中故障中的轴承不对中故障信号特征相符。

4 结 语(1)A机组发电机时域上振动幅值异常，频域上2倍频能量明显大于 1倍频，存在明显的转子不对中故障。不对中故障特征占据了主导，应为导致异响主要原因；(2)发电机驱动端z向振动较 向大，且高次谐波信号明显，故该故障属于转子不对中故障中的轴承不对中故障；(3)发电机驱动端高次谐波信号明显，说明轴承振动负荷较大，对于该故障应及时停机维修处理，确保机组正常运行。