郭鹏飞,刘伟江,朱朋成,王 欣,周民强,张婷婷

(浙江运达风电股份有限公司 浙江省风力发电技术重点实验室,浙江 杭州 310012)

0 引 言

变桨轴承主要应用在变桨距风力发电机组上,是桨叶和轮毂的连接部件。变桨轴承因长期工作在恶劣的疲劳和极限工况中,内部常会出现磨损,导致润滑油脂中存在大量铁屑,使得变桨动作阻力增加,引发变桨电机电流超限,甚至造成变桨轴承的损坏,导致机组的停机,产生重大的经济损失。因此,对变桨轴承的磨损情况进行预警尤为重要。

目前,针对变桨轴承磨损故障的监测手段较少,相关研究内容也比较匮乏,且多处于理论阶段,实测数据较少。

GUO Hui-dong[1]建立了基于回归与高斯混合模型的风电机组变桨系统运行状态在线辨识系统,以一台发生过变桨轴承保持架和滚动体损坏故障的风电机组为对象,进行了实例验证。HAN J W等人[2]通过实验对变桨轴承的性能和疲劳寿命进行了评估,在性能测试中测量了极限载荷下的摩擦力矩和刚度,在疲劳寿命测试中测量了疲劳载荷下的摩擦力矩和滚道表面温度,最终通过测量值与理论值的偏差,确定变桨轴承是否在正常状态下运行。高军强[3]提出了利用变桨轴承编码器和变桨电机编码器的知识图谱,来对变桨轴承的故障进行排除。刘勇等人[4]针对风电场中变桨轴承的漏油问题进行了理论分析,并将漏油原因进行了归类,分别提出了相应的应对措施。杨宇等[5]通过对轴承的振动数据进行分析,提出了一种基于经验模态分解和神经网络的滚动轴承故障诊断方法。……