张 巍，秦玉志，崔 瑞

（1.华能镇赉风力发电有限公司，吉林 镇赉 137300；2.长春毕博诚科技有限公司，长春 130015）

滚动轴承在双馈式风力发电机组中应用广泛，但其极易受运行工况影响而造成磨损，故发电机组的许多故障都与之有关。轴承的缺陷会导致设备产生异常振动及噪声，往往造成突发的严重事故，如轴承保持架及轴承内、外圈突然断裂等，这些故障将造成转子轴承抱死，重者导致机组发电机报废，因此对滚动轴承进行正确的状态监测及诊断，就成为现代设备优化管理及预知维修的一项重要的日常任务［1］。在实际监测与诊断中，振动作为主要的监测参数，通过时域和频谱等振动分析方法的应用，能够及早地预知滚动轴承状态好坏，及时更换带有运行缺陷的轴承，避免隐性故障扩大，提升设备运行可靠性，降低检修维护成本，提高机组经济效益。

1 状态监测及故障诊断模型

双馈式风力发电机组由叶轮、齿轮箱和发电机三大部件组成。

在双馈式风力发电机的振动分析中，时域分析所能提供的信息量是非常有限的，往往只能粗略地判断机械设备是否有故障，有时也能得到故障的严重程度信息，但不能判断故障发生的部位信息，故一般用作设备的简易诊断。当分析故障类型、位置以及严重程度时，就需要对滚动轴承的振动信号进行频谱分析，即根据频谱图中的频率成分以及各有关频率成分的幅值大小，并配合时域分析方法，从故障的严重程度、故障位置、故障类型着手，综合地对滚动轴承的状态进行监测和全方位的故障诊断，提出合理的维护检修建议。

频谱分析是把以时间为横坐标的时域信号通过傅立叶变换转为以频率为横坐标的频域信号，从而求得关于原时域信号频率成分的幅值和相位信息的一种分析方法。表达式为：

式中：x（t）为时域信号（振动加速度、速度或位移等一切以时间t为自变量的函数）；X（f）为信号的频域，是以频率为自变量的函数［2］。

对滚动轴承进行振动诊断，通过频谱分析找出不同元件的故障特征频率，以此判断滚动轴承的故障部位及其故障的严重程度。显然，要实现对故障特征频率的定位，就必须计算出各个元件的理论特征频率。滚动轴承就其结构有4种故障频率：保持架故障特征频率fFTF、滚动体故障特征频率fBSF、外圈故障特征频率fBPFO和内圈故障特征频率fBPFI，公式分别为：

式中：D为轴承节径，即轴承滚动体中心所在圆的直径；d为滚动体的平均直径；α为公称接触角，即滚动体受力方向与内外滚道垂直线的夹角；Z为滚动体的个数；fr为轴回转频率（fr＝N／60，N为轴承所在轴的转速）。

2 滚动轴承状态监测及故障诊断实例

2.1 振动监测与分析诊断系统

基于上述状态监测与故障诊断模型建立振动监测与分析诊断系统，该系统由速度传感器、动态数据采集卡和微型计算机（包括监测、通讯、分析和诊断软件）所组成，也称为T－C－PC 机械故障巡检系统［3］，其中动态数据采集卡与微型计算机通过USB接口连接。

2.2 设备主要参数及故障频率

某风力发电企业安装风力发电机组66台，总装机容量99 MW，其中安装带有齿轮箱的双馈式风力发电机组55台，装机容量82.5 MW，占总装机容量83.3%，发电机主要有4种型号，其主要技术参数：额定电压690 V；额定功率1 500kW；额定转速1 800r／min。发电机对应的轴承型号见表1。

表1 发电机对应的轴承型号

发电机驱动端和非驱动端共使用三种型号的滚动轴承，根据轴承的几何尺寸、公称接触角和滚动体个数能够计算出其对应轴回转频率的内圈故障特征频率、外圈故障特征频率、滚动体故障特征频率和保持架故障特征频率，不同轴承型号对应的故障特征频率见表2。

2.3 测试参数选择及测点布置

利用离线监测与诊断系统于2015年3月13、16、17、18日分别对双馈式风力发电机组F4－H44、F4－H36、F1－H09、F5－H52和F5－H54号风机进行振动监测。采用速度传感器分别测量垂直和水平两个方向的振动值，测点布置见图1，根据现场振动情况，重点对发电机的驱动端（图1中测点4）和发电机非驱动端（图1中测点5）进行振动测试。

表2 轴承型号所对应的故障特征频率 Hz

图1 风机设备测点布置简图

2.4 测试分析及结果

发电机测试数据对比分析见表3，发现F4－H36号风机驱动端振动烈度非常大，驱动端垂直方向振动幅值为1.764 mm、驱动端水平方向振动幅值为0.591mm，同比超出另外4台风机振动幅值5倍；F5－H54号风机发电机驱动端和非驱动端振动幅值相对较小。

表3 发电机测试数据对比分析结果

重点分析F4－H36 号风机驱动端振动数据，其主要运行工况为：轴实际转速为1 706r／min，即轴回转频率为28.44Hz，输出电压690V，输出功率为1 450kW。对F4－H36号风机发电机驱动端垂直方向、水平方向监测的振动数据进行时域和频谱分析，其垂直方向和水平方向时域图见图2a、2b，垂直方向和水平方向频谱图见图3a、3b。图3a和3b中有明显的89.11Hz异常频率及其谐波，分别为178.2 Hz、267.3Hz、356.4Hz、445.6Hz和534.7Hz，这与驱动端使用6326 轴承的外圈故障频率89.1Hz非常接近，6326轴承在轴回转频率为28.44 Hz时，内圈故障特征频率、外圈故障特征频率、滚动体故障特征频率、保持架故障特征频率分别为138.41 Hz、89.10Hz、62.48Hz、11.15Hz；图2a和2b中也有89.1Hz的冲击能量，该冲击频率也与89.1 Hz频率相同。

图2 F4－H36号风机驱动端时域图

可见频谱中有非常明显的频率值与6326轴承的外圈故障特征频率及其倍频相吻合的现象，诊断F4－H36号风机驱动端轴承存在外圈的严重损伤。

2015年3月25日对F4－H36号风机驱动端更换6326轴承，轴承外圈有明显滚子压痕，轴承损伤严重，证明诊断结论与实际情况相符合。轴承一侧压痕明显，另一侧压痕较轻，说明轴承在工作时处于严重的偏载状态，检修更换轴承时应严格要求保证安装精度，设备安装精度的提高，能有效避免此类故障发生。

图3 F4－H36号风机驱动端幅值谱

3 结束语

通过上述分析，利用振动监测与分析诊断系统，提出了基于滚动轴承故障特征频率的频谱分析方法。经过实践证明其效果显著、易行，确保机组的平稳运行，避免重大事故发生，降低故障停机次数，缩短故障停机时间，节约检修成本，从根本上增加了机组的经济效益。

［1］陈姗姗，李钢燕，何立波.滚动轴承现场故障诊断实用方法［J］.轴承，2008，（5）：39－42.

［2］杨国安.滚动轴承故障诊断实用技术［M］.北京：中国石化出版社，2012.

［3］李建华.在线设备状态监测与故障诊断技术的应用［J］.石油化工设备报，2010，39（3）：73－75.