风电机组在线振动监测技术研究

文／程人杰 王春光 杨洪源

风电机组在线振动监测技术研究

文／程人杰 王春光 杨洪源

当前，面对风能行业机组运维成本过高的问题，风电场业主和整机厂商都在寻求技术解决方案。该问题的背后包含了机组部件的工作稳定性差，故障频发，需要经常检修甚至更换等因素，也包含了在一个风电场内部，需要检修的机组不能提前预知，经常是机组故障停机之后再去进行故障排查的被动情况。

如果能利用在线监测系统，实时监控机组的运行情况，通过监测数据较早评估机组的工作健康状态，可以提前安排每台机组的检修时间，及时准备备件，合理协调运维计划，从而减少停机时间，提高发电量，降低风电机组运维成本。

发电机振动和噪声源分析

一、 发电机电磁激励振动噪声

电磁噪声是风电机组的主要噪声之一，在多极数的风电机组中，电磁噪声显得比较突出。一般情况下随着发电机功率的增大而增加。电磁噪声与发电机的电磁设计参数密切相关，如果设计不当，电磁噪声将会十分显著。因此，通过电磁参数的设计及工艺处理，研究降低电磁噪声的措施是非常必要的。

二、 机械振动噪声

机械振动噪声主要包括轴承噪声，转子不平衡噪声及碳刷与集电环摩擦所引起的噪声。

（一）轴承通过振动噪声

滚动轴承由轴承内圈，滚珠，滚珠保持架和轴承外圈组成。轴承外圈不转动，轴承内圈和转子一起旋转，而滚珠在轴承内圈的滚道和轴承外圈的滚道及保持架中滚动旋转，保持架又被滚动旋转着的滚珠带动旋转。因此，轴承内外圈滚道中的波纹、凹坑、粗糙度，润滑脂质量的优劣和安装误差均是产生轴承噪声的关键因素。

（二） 转子不平衡引起的振动噪声

高转速电机的转子必须严格地进行动平衡检验，以减少转子残余不平衡量，转子不平衡噪声的频率等于转子旋转频率。虽然频率不高，一般在400Hz以下，但由于引起电机振动，从而使各部分的噪声增大。当转子的动平衡精度达到G2.5级时，转子不平衡所引起的噪声和振动都能显著得到改善。

（三） 碳刷与集电环摩擦的振动噪声

由于碳刷压在旋转的集电环上，如果碳刷的材质和集电环的使用不能匹配，这时碳刷和集电环之间可能会产生气垫，会产生鸣音。

（四） 通风振动噪声

通风噪声主要由于风扇转动（包括发电机转子风扇，冷却器风扇，集电环冷却器风扇），使空气流动，撞击，摩擦而产生。噪声大小决定于风扇的大小，形状。电机转速高低和风阻风路等情况。

空气噪声的基本频率fv∶ fv＝N * n/60(Hz)

其中，N－风扇叶片数；n－电机转速（rpm)。

风扇直径越大，噪声越大，减小风扇直径10%，可以减少噪声2dB－3dB，但随之冷量也会减少。当叶片边缘与通风室的间隙过小，就会产生笛声。如果叶片形状与风刷的结构不合理，造成涡流，同样也会产生噪声。由于风扇刚度不够，受气流撞击时发生振动，也会增加噪声。此外，转子有凸出部分，也会引起噪声。

声发射与振动测试技术

一、 声发射测试技术

材料中局部区域应力集中，快速释放能量并产生瞬态弹性波的现象称为声发射（Acoustic Emission，简称AE),有时也称为应力波发射。材料在应力作用下的变形与裂纹扩展，是结构失效的重要机制。这种直接与变形和断裂机制有关的源，被称为声发射源。流体泄漏、摩擦、撞击、燃烧等与变形和断裂机制无直接关系的另一类弹性波源，被称为其它或二次声发射源。 利用这种“应力波发射”进行的无损检测，具有其他无损检测方法无法替代的效果。常见声发射设备见图1。

声发射检测过程可以归纳为：从声发射源发出的信号经介质传播后到达换能器，由换能器接收并输出电信号，根据这些电信号处理分析对声发射源做出正确的解释。

声发射的产生由于材料中局部区域快速卸载使弹性能得到释放的结果。如果固体中所有的点在同一时间收到同一机械力作用，那么这个物体在时间和空间上将同时发生运动变化，这个物体作为一个整体而运动，这个过程就不会产生波的过程，只有在局部作用时，物体各部分有速度变化，才出现波的过程。声发射源快速卸载的时间决定声发射信号的频谱，卸载时间越短，能量释放速度越快，声发射信号的频谱扩展的越高。能量释放的速度取决于声发射源的机制。理论计算表明，不同的材料和不同的声源机构，声发射信号的频率分量可以从次声频扩展到50MHz的超声频。

二、 声发射测试设备

声发射测试设备包括传感器，数据线，数据采集终端，数据处理软件。由于声发射信号需要对机械部件进行长期不间断的测试，同时相较于振动信号，有采样频率高等优势，详细特点对比见表1。本研究选用美国物理声学公司研发的声发射测试传感器，该传感器可以同时采集机械结构表面的振动和声发射信号，详细性能见图2。

图1 声发射测试系统

发电机在线监测系统设计

目前常见的风电机组在线监测主要实时监测机组各个测点的振动信息，并对测试数据进行处理，依据设定的振动报警阀值来进行机组工作状态分析。本研究力图将机组声发射/振动数据信息与外部工作条件信息（如风速，风向等SCADA监测信息）相结合，共同作为振动故障判断的依据。此方法的优势在于可以区别机组在不同工作状态下的振动烈度，减少机组振动报警和故障误判的机率。图3为本监测系统工作过程概览。

表1 声发射信号与振动信号特点对比

图2 声发射/振动一体传感器

一、监测系统架构

对于单个风电机组的发电机，在线监测系统设计包括：声发射/振动一体传感器，数据传输线，数据采集终端，数据处理软件。主要采集传动系统和发电机前后轴承处的声发射/振动信号，发电机的接地电压等信号。

对于某风电场，采用分层的管理架构对每一台机组进行实时的状态监控和故障诊断。具体风电场监测体系见图4。

二、监测系统工作原理

本监测系统主要实时测试布置在风电机组发电机前后轴承座表面的声发射和振动数据。对于声发射数据，通过时域信号特征参数统计的分析方法记录下每一时刻的测试结果，在一个较长的监测周期内进行趋势分析，确定发电机前后轴承的健康状况，提早发现发电机内部损伤。对于振动数据，通过频域信号处理分析确定振动幅值是否超过相关标准要求，并结合机组当前工作状态，判断下一步需要进行的动作,该系统工作原理图解详见图5。

经过对风电机组发电机状态的长期监测，最终形成一个完整机组部件故障数据库，为进一步采用FEMA故障诊断方案确定发电机故障来源奠定基础。

三、 监测系统数据管理与分析

监测系统的数据处理包括数据管理部分与数据分析程序，其中数据管理涉及程序管理和权限管理功能，数据分析程序主要对测试数据进行时域特征参数统计和频域分析处理，利用分析结果，与相关标准和机组当前工作信息一起，对机组发电机健康状况进行识别。该系统结构详见图6。

图3 在线监测系统功能概览

图4 某风电场监测体系

图5 监测系统工作原理

图6 监测系统数据处理程序结构

结语

对风电机组发电机进行实时在线监测，及时掌握发电机的健康状态，是进行有效运维的前提。本文利用声发射信号和振动信号监测相结合的方法，设计了风电机组发电机在线监测系统技术方案，进一步将通过现场试验来评估该系统的工作可靠性。

（作者单位：北京鉴衡认证中心有限公司）