赵永强

摘要：目前我国经济高速发展，电力企业为我国发展作出了很大贡献。在风力发电运行中，机组运行质量问题受到重视。风力发电机组运行条件较为复杂，其设备在实际应用的过程中所受到外部激振力和振动自由度相对较多，在这种情况下，为保证发电机组能够正常、安全地运行，需要对其振动状态进行监测，并按照实际情况判断其故障，进行故障的排除。本文在研究中，首先对风力发电机组进行简单的阐述，为后文的研究提供一定的理论技术。之后，则从风力发电机震动监测情况出发，分析在现阶段较为常见的几种发电机故障诊断方法。

关键词：风力发电机组振动;状态监测;故障诊断

引言

随着科技的发展，风电机组单机容量变大，内部的结构越来越复杂，还会受到天气的不可控因素的影响，比如会受到下雨时，打雷闪电等，有数据显示，陆上风力发电机组的运营和维护费用可达收益的15%～25%，海上风力发电机组的更占到35%。从数据的剖析中，我们可以看到维护成本过高，如果人为来维护还会有一定的风险，我们要保证安全为上。而且风力发电机组发生故障后，其不能正常工作，产生的效益也会有大幅度减少，由此可见，针对风力发电机组的监测与故障诊断的研究是很有意义的。

1在线振动系统组成

风力发电机组在线振动系统主要由振动信号采集单元、风电场数据处理中心、远程数据诊断中心三部分组成。信号采集传输单元实时采集风力机机舱传动部件的振动信号，通过信号调理转换为电压信号，经ADC转换器转换为数字量信号，由数据采集器进行信号整合，通过网线接入风场SCADA光纤监控网络中;风电场数据处理中心实时显示测量到的转速、振动等信号，并进行简单的数据分析与存储;远端数据诊断中心采用VPN方式接入监控网络，由专家进行异常机组的故障诊断分析。

2风力发电机组故障诊断方法

从风力发电机组故障诊断实际情况来看，在时代不断发展的同时，其诊断方法也在不断地进行改进与优化，诊断结果的准确性也呈现逐年上升趋势。现阶段，在进行风力发电机组，故障诊断的过程中，较常见的方法有时域分析法、频谱分析法等。

时域分析法在实际应用的过程中是一种应用较为广泛，且较为简单的一种诊断方式，其在实际应用的过程中难以对故障的准确位置进行判断。而其方法的使用需要相关人员准确地进行有量纲特征参数、无量纲动态指标的确定，以保证所研究数据的准确性。

频谱分析法，在实际应用过程中是应用较为广泛，且能够获取大部分故障特征的一种故障诊断方法，其在实际应用的过程中，通过检测设备对风力发电机各个部分的震动频谱进行调查，并按照其频谱图中所反映的情况，分析风力发电机组在实际应用过程中存在的主要问题。在实际应用过程中，要注意自功率谱分析以及共振调节工作。

3风力发电机组震动状态检测与故障诊断系统设计

3.1风电场数据处理中心

风电场数据处理中心由前台监控主机与后台数据库服务器两部分组成，根据风电机组振动监测与故障分析预警的需求分析、不同操作系统的可移植性及大数据分析的便利性，采用Python语言环境开发前台监控软件。

（1）前台监控主机

前台监控主机所搭载的监控软件具备实时数据监控、数据存储分析、故障预测等功能，监控主界面采用Python编程环境的PyQT5模块开发，SocketServer模块进行数据接收与处理，SqlServer模块进行数据库存储，采用scipy、numpy、pandas库进行数据分析。

①实时数据监控，采集各机组1S间隔的周期数据，实时显示风机运行状态、振动数值及振动曲线。

②数据存储分析，将实时数据存储到后台服务器的数据库中，具有数据导出、时域指标（峰值、均方根值、偏度、峭度、波形因子、峰值因子、脉冲因子、裕度因子）分析功能及录波数据的时域分析、频域分析功能。

③故障预测，通过自己学习的方法分析历史数据的各类时域指标，形成故障阈值，自动识别异常部件。根据部件的特征频率设定录波参数，定时采集振动数据，通过FFT变换、包络解调分析等识别故障部位及损坏程度。

（2）数据库服务器

数据库服务器作为在线振动系统的数据中心，搭建PostgreSQL12数据库，按风机名称建立数据表，存储前台监控软件所获取的风机振动、转速、功率、温度等所有信息，同时也以独立文件形式存储定时采集的高频录波数据。

3.2测量点的选择

在进行测量点选择的过程中，需要保证测量点满足以下几方面的需求。（1）测量点需要尽可能地靠近轴承的承载区，且不能够在保护罩、外壳、设备结构间隙等地选择监测点。（2）从现阶段研究实际情况来看，造成风力发电机产生故障的原因多種多样，而产生振动的方向也存在较大的不同，因而在进行检测点选择的过程中，需要尽可能地选择能够对水平垂直走向三个方向进行检测的点。（3）在进行检测点选择过程中，需要选择设备表面较为平滑地区，减少设备表面污渍等情况对振动信号的影响。

3.3热力参数分析

风力发电机的热参数分析是通过分析风力发电机运行过程中温度和湿度的变化来确定运行条件。大多数风力涡轮机的温度包括：主要组件的内部温度，（例如发电机，齿轮箱，发电机，驱动电动机，变频器等），机舱和控制箱的温度与机油和液压油的温度不同。风力发电机中的大多数空气湿度包括机舱中的湿度，和控制箱中的湿度。通过监视风力发电机的热参数，可以有效地监视发电机的工作状态。并且根据热参数的趋势和建议，能够精准地识别设备中的故障设备，并为故障原因分析提供足够的基础数据。

3.4风力发电器的仿拟验证分析与探讨

创设风力发电机故障的模拟平台，要想对所有类别故障的诊断算法开展实验，就需要在开展故障信号模拟的同时，开展风力发电机事故的监测和诊视。在此之前有人已经做好了定子不平衡状态或转子不平衡状态的模拟实验，其电阻值需要与定子或者转子相等。实验台可以模拟很多故障，例如传动系机械的不正常运作、发电机的定子绕组短路事故等。创设的风力发电机可以模仿很多事故，其中有定子绕组匝间短路事故、定子不平衡和转子不平衡现象，因为这一实验模仿平台有一个感应的发电机是滑环双馈式的绕线感应发电机。定子和转子会出现一些故障，例如定子、转子在绕组时每匝之间的短路现象、层间短路现象以及相间短路现象等，都能够通过双馈型的风力发电机故障模拟实验平台来开展模拟实验，采用和实际运行的双馈发电机差不多的结构，同时，可以人为进行控制。

结语

道路千万条，安全第一条。风力发电机组是否能得到广泛的应用，还要看我们的状态监测和故障诊断的安全性、可靠性、准确性，让其在处于安全的基础上提升工作效益。采用妥善的设备诊断技术，对我们的发展极其有意义，可以尽最大努力保障设备的安全，减少突发故障的发生，还可以实施状态维修，进而节约了维修方面的费用。现在也提倡金山银山不如绿水青山，因此最重要的是避免造成环境污染，最后才能给我们的发展方面带来大的经济效益。振动分析法对风力发电机组发挥出了不可忽视的作用，通过对时域、频域、时频的分析，结合着现在人类智能的发展，信息的多端融合，我们国家一定会发展得更好，实现更具快、稳、准的监测与诊断。

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