【摘要】社會对于电量的需求日益增加，风力发电系统的运用和发展成为社会关注重点，基于此本文对风力发电系统状态监测和故障诊断技术进行思考，分析风力发电系统状态监测所带来的效益，研究讨论风力发电系统状态的监测技术，并在齿轮箱、发电机、信号处理三个方向的故障诊断方面进行思考研究。希望为关注此话题的学者提供参考。

【关键词】风力发电；状态监测；故障诊断

目前世界各地的环境都有不同程度的污染，加上日益严重的能源危机，使得风力发电这项提供绿色能源系统的发展成为世界关注的重点。风力发电系统在投入使用过程中会受到极端冷热温差的考验，不规则变化的风效负荷也会对风力发电系统产生深刻影响，因此风力发电系统的监测技术和故障诊断技术的应用显得尤为重要。

1、风力发电系统状态监测的思考

1.1风力发电系统状态监测的效益分析

风力发电系统的状态监测所带来的效益主要体现在经济方面和未来发展上。最直观的是经济效益，实时监测风力发电发电系统可以帮助技术人员及时发现由于极端的外界温度环境导致风力发电系统冻结现象，及时发现由电波导致的系统共振现象，并及时采取维修补救措施，有效降低维修成本，避免重大事故的发生，避免重大经济损失的出现。在风力发电监测系统中采用计算机数据处理技术，将监控到的数据传输到计算机接收系统，并进行先进复杂的数据分析过程，对数据进行收集统一，最终绘制出对应的状态图。风力发电监测系统实时跟踪监测记录系统的运行数据，为以后的设计和改进提供准确数据参考，从侧面上促进了未来风力发电系统的发展。

1.2风力发电系统状态监测技术分析

风力发电系统的状态监测技术主要对振动、油液、过滤参数、性能参数四个方面进行监测。在振动方面的检测是目前应用最广泛的技术。该技术主要过程是对齿轮箱部件实时振动信号的数据进行采集，采集到的数据与正常状态下的振动信号相对比，若发现故障立即发出警报信号。油液检测的方面主要是油液品质和铁屑，有时也会涉及到油虑压降和油温。通过监视过滤参数可以保证风力发电系统正常稳定运行。性能参数监测主要过程是将风力发电系统的实际输出功率正常输出功率相对比，若差异超出规定的范围，认为系统发生故障，立即发出警报。

2、风力发电系统故障诊断技术的思考

2.1齿轮箱的故障诊断

齿轮箱故障被认为是风力发电系统故障中最复杂繁琐解决难度最大的故障。齿轮和轴承是齿轮箱的两个主要组成部分，所以大部分的齿轮箱故障是由于齿轮和轴承故障造成的。其中也包含了各种因素，如设计缺陷和材料质量不达标、生产过程、装配过程产生误差。而目前风力发电系统采用最广泛的技术是齿轮驱动。齿轮箱出现故障的重要原因有集中应力无法消除，造成断轴，运转过程中反复应力作用会造成轴承无法发挥其作用。机组本身散热系统出现故障造成的油温过热，齿轮箱的状态监测主要包括四个方面，振动、扭矩、噪声、温度。出现故障的常见情况是齿轮磨损、断齿、偏心或者是轴承损坏、转动阻力大、油温过高等。对于齿轮的监测故障诊断采用最广泛的是在线编程技术该项技术与B/S风电机组相结合，固定在齿轮箱内部的传感器上，对齿轮箱的振动频率、噪声、温度参数进行采集，将采集的数据发送到Web服务器，最终在客户端上实现实时监测。

2.2发电机故障诊断

由于系统复杂的构成体系，导致发电机故障类型多种多样，常见的故障包括定子故障、绕组故障、轴承故障、转子故障、端环故障等。例如采用电子电流信号分析法进行故障诊断，发电机发生故障后一般会出现电压与电流的不平衡状态，转矩的运动幅度加大，转矩的平均减小，工作效率降低，电流电压参数不稳定，在分析时可以将机器的振动频率和低速轴、变速箱振动频率相结合，应用电子电流信号分析法进行分析。这种办法相对稳定，设备安装方式简单，设备使用成本低。

2.3信号处理故障诊断

风力发电系统信号主要包括振动信号、声音信号、应力信号、扭矩弯矩信号、温度信号等。以声音信号的故障诊断为例。在设备受到压力和应力时设备会产生声波，这个在学术上被称为声发射。由于该信号可以被变化激励，所以可以当作用来发现故障的诊断信号。目前声发射信号可以用来检测风力发电系统中的桨叶、变速箱、齿轮轴承组件的故障诊断。例如，将声信号利用在桨叶的故障诊断中，桨叶由多个复杂的部件构成，它的故障往往发生在部件的接口处。因此将声发射设备安装在这些部位上进行实时监控。另外声发射故障诊断仪器具有较高的信噪比，完全可以使用在噪声环境下，声发射诊断仪器具有较大范围的信号频率，可以很早的在故障发生之前进行预防。

结论：

本文从经济方面分析了风力发电系统监测的效益，从振动、油液、过滤参数、性能参数四个方面分析了监测技术的现状，并在从风力发电系统的故障诊断出发讨论对齿轮箱发电机进行故障诊断的技术，从声发射的角度思考探究了信号处理诊断系统故障的应用。希望以上研究讨论的过程内容能对有关学者提供帮助。

参考文献：

[1]毕宇飞.风力发电系统状态监测和故障诊断技术研究[J].中国设备工程，2017（15）：93-94.

[2]杭俊，张建忠，程明，王伟，张明.风力发电系统状态监测和故障诊断技术综述（英文）[J].电工技术学报，2013，28（04）：261-271.

作者简介：

张凯，中国大唐集团有限公司赤峰分公司，内蒙古赤峰。