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风力发电机在线监测与诊断系统研究

   日期:2012-12-05     来源:互联网    
核心提示:  风力发电机组是风电场的关键设备,长期以来一直采用计划维修的方式,即一般风力机运行2500 h或5000 h后进行例行维护。这种维修

  风力发电机组是风电场的关键设备,长期以来一直采用计划维修的方式,即一般风力机运行2500 h或5000 h后进行例行维护。这种维修方式无法全面的、及时的了解设备的运行状况;而事后维修则由于事先的准备不够充分,造成维修工作的耗时太长、损失严重。风力发电机在线监测与诊断系统是集合了信号采集、在线监测以及信号分析于一体的多功能在线监测诊断分析系统,对风力发电机的振动、温度、压力和电气参数等进行在线的监测,将监测结果与事先设定的值进行比较,在线监测和诊断系统能够及时地发现运行异常并报警,可对采集到的数据进行各种分析处理,从而可以准确地确定设备故障。目前,对状态监测应用在风力发电机的研究还处在初始阶段。

本文对风力发电机的在线监测系统进行了初步的研究。

一、风力发电机在线监测的必要性

  目前大多数风机上运用的通用监测程序为风场监测。这种方法主要监测输出电量,同时也包含部分故障信息的存储。通常控制系统的状态信息、输出电量以及风速情况将被存储,并将这些信息发送给制造商和运营商。但该方式只有在具有详细记录的前提下才有可能观察到故障。在大多数情况下,当控制系统发出警报时故障已经发生。
然而,整个系统能做的只是自动的使风力发电机停机,以防止故障的进一步恶化。风场监测通常与周期测试点相连,这些周期测试点基本能反映整机的特性,例如监测旋转叶片和基座的裂纹、齿轮箱的振动或者机械部分的磨损等情况。但是这些监测不能揭示其产生的时间和原因,所能确认的是风机运行的状况。就算将监测的结果与以前的数据进行对照比较,也很难提供故障产生的原因。由于在线监测与诊断系统能够克服上述的缺点,使得在线监测系统被广泛的推广,在实际风力发电机监测的运用中一般分为以下两个步骤:
  
  (1) 连续的在线监控设备(在线诊断仪)选择合适的传感器与风力发电机的控制系统相连,当风力发电机发生故障时控制系统发出警报,故障包含齿轮箱、主轴及电机定子等部件的振动。

  自动评估其频率范围并与所设定的频率谱图相比较,当监控系统给出超出系统设定异常值时,风力发电机自动停机并且通过网络把警报值传送到维修中心。这样可以在早期状态,探测到潜在的危险并能使生产商提出一个有针对性的维护和修复方案。通过零距离、不间断地观测其零部件,可以设计一个专门的维护计划方案,从而避免灾难性的结果。

  (2) 周期性机械诊断(手持式诊断仪)是为对在线诊断仪发出有预警值或异常值的零部件上进行进一步的监测。在周期性的检查过程中,可将移动测量设备安装在齿轮箱、发电机及轴承等机械零部件上,记录其频谱图并与以前确定的频谱图相比较。通过与标准的频谱特性曲线比较,最终判断出其产生故障的原因。

二、风力机在线监测系统构成:

  风力发电机组是将风能转换成电能的发电设备,风能先后通过叶轮、主轴、齿轮箱、发电机后转换成电能。在风力发电机组各个部件中,风力机叶片是弹性体,在风载荷的作用下,作用在风力机叶片结构上的空气动力、弹性力、惯性力等具有交变性和随机性力的耦合将会引起与某些振型共振的自激共振,即颤振。该振动是发散的,严重时会导致风力机结构破坏。另外,风力发电机组在运行时会由于多种原因,使机舱在各个方向有较大的振动,振动的频率、幅度超过风机设计要求时会对风机的正常运行产生危害。在线监测系统就是要将风力机的故障监测出来,并发出警报从而可以及时的进行维修。

2. 1 硬件结构

  本文介绍的风机在线监测系统包括信号检测、数据采集、工控主机、显示打印和电源等5个模块。

  (1) 信号检测模块

  信号检测模块由传感器、信号变送器和信号预处理板三部分组成。传感器采用压电振动传感器、铂电阻温度传感器、压力传感器和电压电流传感器,分别采集电机风机的振动量、关键部件或系统的温度量、压力值及电气系统运行参数值。

  信号变送器对采集到的微弱信号隔离、放大、补偿、变换,有较强的抗干扰能力以及远距离的驱动能力。信号预处理板主要完成信号放大、噪声滤波、信号隔离传输、类型变换等功能。

  (2) 数据采集模块

  数据采集模块安装在工控主机内,实现对振动、温度、压力、电压电流等参数的采集,并将采集到的模拟量转换成数字量,便于系统分析处理。

  (3) 工控主机模块

  工控主机是系统的核心,由工业级PC承担,完成与各接口模块通信,实时数据处理、刷新、组态和逻辑控制等功能。

  (4) 显示打印模块

  显示器和打印机是输出设备,提供人机交互界面和记录、分析结果的硬拷贝输出等功能。

  (5) 电源模块

  电源采用独立供电的方式,向变送器和预处理板分别供电。

2. 2 软件结构

  软件功能包括:信号操作、状态监测、分析诊断、状态显示、报警及其它功能等。每项选择下的子功能均采用下拉式菜单窗口,并以汉字形式提供各个功能的选择。

  (1) 信号操作功能

  主要完成手动数据采集、计算机模拟信号的发生和监测数据到分析数据的剪贴。手动数据采集功能完成单次的程序触发采样。

  模拟信号发生器可以根据需要由计算机产生需要响应的信号如正弦、方波、三角波等信号。信号的频率、幅值、长度、采样频率、占空比等可以根据需要进行设置,而且这些信号可以进行组合。

  数据剪贴功能完成即时的监测数据到分析数据的传输工作。该功能主要针对振动量信号的操作。

  (2) 状态监测功能

  主要包括初始化设置和状态监测。初始化设置完成以下量值的设置工作:振动量采样频率、采样长度、滤波频率、各测点报警值、传感器安装方向、定时存数间隔、定时数据追加间隔、定时报表时间间隔、分析数据长度、分析数据采集频率、机器转速、声音报警开关。监测任务主要完成两部分工作:第一是启动和停止系统的监测工作;第二是选择监测方法。监测功能有:时域信号波形监测、轴心轨迹监测、频谱监测、电气量模拟表监测和数字列表监测等。

  (3) 分析诊断功能

  分析诊断功能包括常用的各种监测诊断分析方法。具体包括:时域波形、轴心轨迹、滤波轨迹、重构轨迹、频谱分析、平面轨迹谱分析、立体轨迹谱分析、时域分析、魏格纳分布、逆谱分析、信号滤波、时域频域联合分析、自相关和互相关等分析方法。文献[ 2 ]介绍了频谱分析法在齿轮箱振动分析上的应用。

  (4) 状态显示功能
监测信息的表达采用了先进的数字表格、模拟仪表、机器结构简图等多种显示方法。通过机器结构简图上传感器图标颜色的变化,可以清楚地反映目前设备的各个部件运行状态。

  (5) 其它功能

  包括文件操作、文件操作历史、打印和系统帮助等。

3 Ma rlin状态监测系统

  Marlin 状态监测系统[ 2 ] 由状态探测器(MCD) 、数据管理器(MDM)及PR ISM4 Surveyor应用软件组成。可通过状态探测器(MCD)读出机器状态,即2个振动测量值(速度和包络加速度)和1个温度测量值。探测器自动把这些读数与预设参数进行比较,当超出设定的门限值时,立即向操作人员发出警报。探测器测出的读数可立即显示和存储在数据管理器(MDM)上,数据管理器的主要作用是输入、存储和对机器状态进行检查。PR ISM4 Surveyor应用软件可简化数据的搜集、存储和分析,绘制出历史趋势曲线。

  风力发电机组由风轮、齿轮箱及大电机等组成。为了捕获风资源的需要,整个旋转轴系安装在几十米高的塔架上,这就给机组各部位的测量带来不便。而Marlin状态监测系统的数据采集部分状态探测器(MCD)和数据管理器(MDM)便于随身携带,且状态探测器既可以单独使用,也可与数据管理器联合使用。因而十分适合对风电机组的重点部位进行状态测量。另外系统测量的数据既包括振动速度,又包括包络加速度,因此我们不但可以发现低频到中频的故障,如不平衡、不对中、转子弯曲、松动等,又可监测到齿轮的缺陷。

  但是,Marlin状态监测系统对测量数据进行的趋势分析,仅能看到其在一段时间内的总体水平;如果发现了某些测量点的数值超出报警限值,也仅能做出一个早期故障的判断,而对于故障的具体来源及原因便无从得知,这时就需要借助更为先进的工具来做进一步的分析,如FFT频谱分析、频谱趋势分析、时间波形分析、小波分析等,以便对故障做出准确判断。这是在线监测和诊断系统软件设计时应该考虑的问题。

  利用Marlin状态监测系统对某风电场NOE2DEX N43 /600KW 风电机组齿轮箱高速段的速度、加速度和温度进行监测,发现数据异常,经开箱后发现齿轮箱油已经严重污染,齿轮面已经有严重的损伤。尽管Marlin状态监测系统存在一些不足,但研究结果表明该监测系统对风电机组进行在线监测具有重要的作用。这也正是研究风力发电机在线监测和诊断的一个原因所在。

4  状态监测系统现场测量点的选择

  现场测量点的布置对于风力发电机在线监测和诊断系统来说一直是个难题,至今也没有得到很好的解决。现场测量点选择的不同,对于监测系统信号分析具有很大的影响。不同的布置方案,得到的结果不尽相同。

  根据目前风电机组的实际运行情况,通常齿轮箱齿轮及其轴承、发电机及其轴承是较容易发生故障的部件,因此在常规的监测中,可将齿轮箱前后轴承、发电机前后轴承分别作为测量点[ 3 ] 。

  这样做是基于如下的考虑:

  (1) 当机组的主要轴承失效时,机组必须停机。监测轴承振动可以较早发现轴承故障,这为及早安排必要的维修提供了宝贵时间。

  (2) 由于轴承承载着机器的负荷,许多典型的机械问题如不平衡、不对中、松动等都会将振动信号传给轴承。因此通过监视轴承的振动,就会同时发现上述典型机械故障及轴承缺陷。

  在测轴承的振动时,测量点应尽量靠近轴承的承载区;与被监测的转动部件最好只有一个界面,尽可能避免多层相隔以减少振动信号在传递过程中因中间环节造成的能量衰减;测量点必须要有足够的刚度。

  从信号频段的角度来考虑,由于不同的故障、不同的频段在测试方向上的敏感程度不同,故在旋转机械振动信息的采集上,对于低频信号(工频5倍以上)分垂直、水平、轴向3个方向;对高频信号对高频信号( 1 kHz以上) ,由于对方向性不太敏感,故只测垂直或水平一个方向即可。这是因为低频信号的方向性较强,而高频信号对方向不敏感的缘故。为了保证所测数据的可比性,测点一经选定就应做出相应标记,以使每次测量都在同一测点上进行,同时保证每次测量时设备的工况都相同。在选择测点时还应考虑环境因素的影响,尽可能地避免选择高温、高湿、出风口和温度变化剧烈的地方作为测量点,以保证测量结果的有效性。有研究结果表明,在测高频振动时,由于测量点的微小偏移(几毫米) ,就会造成测量值相差几倍(高达6倍) 。
基于以上测点选取的原理,根据风力发电机组的结构特点、性能参数和工作原理,同时根据积累的现场测试经验,大致确定风力发电机组的测试点。

 



5 结论

  目前对风力发电机组在线状态监测的研究还十分有限。对于齿轮箱齿轮、轴承故障诊断的研究都还处在摸索阶段。监测系统所设定的报警限值还存在较大的困难,这些都需要一定的时间和实践来研究。

  综上所述:风力发电机在线监测系统主要用到加速度传感器、 温度传感器、 倾角传感器、 油品分析传感器等。

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