海上风电机组主要机械故障机理研究

宋守勇 张宁 和法利

摘 要：现阶段风能持续发展，大规模的风电机组得到了广泛的使用，因为大多数的机组都是设置在偏远的地区，所以存在较多的不确定因素，我们国家大多数的风电机组都产生了一定的问题，这样也就影响到了风力发电的安全性以及经济性。要想使得风电保持一个良好的运行状态，使其竞争力有所上升，就需要持续降低风力发电成本。在这种情况下，本文详细地分析了海上风电机组所存在的机械故障机理。

关键词：海上风电场；风电机组；机械故障；风力发电

中图分类号：TM614 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2018）17-0146-02

1 风电机组维修方案

风电场包括定位维护方案、停机维护方案以及状态检测方案，在进行定期维护的时候，需要对于系统开展周期性的检查以及维护，而且周期的长度需要按照设备的时间进行联系，并且需要正确解除风电机组。主要的优势就是停机几率比较低，而且需要确保计划能够顺利开展，在补给配件的时候比较方便。要是设备出现了磨损以及疲劳的情况，需要等到维修周期才可以进行替换。要是使用时间还没有使用完，在经过维修之后能够继续使用，但是因为进行了替换，所以出现了资源浪费的情况。不仅日粗，载重机以及维修人员所需要消耗的资金是比较多的，要是路程比较远，也会消耗较多的运输费用，而且持续往返也会消耗一定的资金。由于天气因素影响比较大，所以定期维护很难在海上风电发挥实际的效果。

风机电阻停机检修的概率比较小，要想进行停机维修，就需要在设备出现严重事故才可以开展。在进行停机维修的时候，比较容易出现较大的风险，而且需要消耗较多的停机检修时间，最主要的就是会消耗较多的供应时间。不仅如此，因为存在一定的天气影响因素，所以会造成更大的损失，在这种情况下，使用停机维修方案很难充分发挥实际的效果。

2 所存在的故障和机理

风电机组经常设置在比较偏远的风口处，而且因为存在一定的变向负荷风力作用，而且因为存在强风的以你关系以及温差的影响，所以比较容易出现故障。

风电机存在的故障是比较多的，由于风电场存在一定的差异，而且各种情况都存在一定的不同之处，所以机组的故障类型也会有所不同。在这个图中，主要就是2000-2004年之前瑞典风电场故障数据，这样能够看出，在机组中电气系统是最容易发生故障事故的部件，接着就是传感器以及叶片变桨设施。之所以出现停机情况，就是因为齿轮箱出现了问题，接着就是控制系统故障以及电气故障。通过统计能够看出，我们国家的风场齿轮箱损坏率是比较高的，这些故障包括：如图1所示。

2.1 齿轮箱故障

齿轮箱对于升速型风电机来说是比较重要的，这个设备使得风轮受到了风力作用产生动力，这些动力会传给发电机，而且会出现一定的转速。通过对于风轮以及发电机特点的分析能够看出，齿轮箱在使用的时候会受到静态负荷以及动态负荷，这样就会出现一定的故障问题。因为制造安装、操作维护以及其他各个方面存在一定的差异，所以故障的发生时间以及发生程度也会有所不同。齿轮在使用的过程中，因为齿轮制造出现问题或者是操作维护出现差错，就会出现失效的情况，主要的失效形式包括：

（1）齿轮出现失效的情况：齿面出现磨损以及擦伤的情况，而且还包括断齿等情况；（2）轴和轴系：轴失衡，还包括弯曲以及不对称的情况；（3）滚动轴承：内环，外环以及滚动体出现点蚀情况，保持架出现损坏的问题；（4）滚动轴承：内环，外环和滚动体的点蚀和疲劳剥落，保持架损坏等。

2.2 电气系统故障

风电机组的电气系统主要就是把电气设备和电网进行联系，往电网中输送电能，并且控制电能参数。现阶段设计工作主要就是借助电气设备来控制功率以及频率，这样可以产生软并网。在大功率并网型风力发电系统里面，双馈型电机转子侧变频调速恒频发电系统有着较高的性价比，现阶段得到了较多的使用。电气系统的投资占据的风电机组总投资的比例是比较小的，但是故障率却比较高。电气系统中存在着较多的部件，而且故障的种类也比较多。

2.3 发电机故障

发电机能够把旋转的机械能转化为电能，现阶段使用最多的就是双馈式异步发电机。通过分析能够看出，风机里面中的轴承、定子以及转子比较容易出现故障问题。定子以及转子故障问题含有：匝间绕组出现开路的情况，存在绕组短路情况，定子绕组连接出现问题。至于异步电机产生了故障问题包括：电气不够对称，电机损耗情况加剧，效率较低，绕组较热。不仅如此，因为油温比较高，振动比较大，而且存在杂声的情况以及绝缘损坏的情况，所以发电机也会出现问题。

3 风电机组状态监测以及对于故障的诊断

3.1 状态监测技术

在之前风电场主要是选择事后维修的形式，等到部件出现失效的问题才选择维修。由于装机容量的持续增加，风电场开始选择预防性维修方法，大多数的经营人员会选择定期检查测量，并且联系所存在的各种经验来评价机组的状态。不过还是存在一定的问题：第一点就是检查成本比较高，要选择停机，而且需要到机组里面；第二点就是仅仅可以选择定期评估，这样不能充分掌握设施的运行状态。现阶段因为状态监测技术以及故障诊断技术的持续进步，开始出现了一些新型的维修技术。

3.2 风力发电机组状态监测技术

风力发电机组状态监测技术包括：振动分析技术、油液监测技术、热成像技术、过程参数监视技术以及性能参数检查技术。当然也涉及到了：物理状态检测技术、应变测量技术，声学监测技术以及自我诊断技术等。通过分析能够看出，要是叶片出现了故障的情况，能够选择应变测量以及振动监测技术；在检测变桨系统的时候，可以选择参数估计的措施；对于齿轮箱的监测可以选择传感器振动分析的措施，比较常见的传感器就是加速度传感器以及位移传感器，位移传感器就是明确低速运行的状态。通过对于声发射技术的使用可以及时地解決所存在的突变问题，尤其是可以解决所存在的潜在故障。

3.3 故障诊断技术

现将诶的故障诊断技术的种类是比较多的，其中包括普通的诊断方法、数学诊断方法以及智能故障诊断措施；一般情况下，普通的诊断方法能够研究所存在的各种基础数据，而且通过和其他形式的联系，能够及时地诊断所存在的故障。数学诊断措施能够明确所选择的模式，而且会借助概率设计来进行模型诊断工作，而且也涉及到了对于各种故障的诊断。有关的智能诊断方法涉及到了模糊逻辑方法、专家系统诊断、神经网络诊断以及遗传算法诊断。

4 风电机组故障智能诊断

4.1 选择诊断方法

现阶段在诊断旋转机械故障的时候，可以选择专家系统以及人工神经网络来进行诊断。专家系统在检查旋转机械故障问题的时候，能够取得一定的效果，不过还是会遇到一定的问题，首先就是设置知识库以及验证知识库的时候不够完善；而且容错能力较低，没有一个合理的措施来检查所存在的信息。一般大型专家系统知识库在进行维护的时候是比较困难的，而且在进行诊断的时候比较容易出现一定的问题。通过比较能够看出，人工神经网络的优势明确多于专家系统。通过对于风力机故障诊断的分析能够看出，风力发电在我们国家的发展速度比较缓慢，而且最早使用的风电机组还是比较容易故障问题，有关的维修保护经验还是不夠健全。所以在监理大规模的专家库的时候，比较容易出现不完整的情况。有关的神经网络对于条件的要求也比较高，而且故障监测工作也比较简单。不仅如此，在监测风电场机组的时候，需要确保有着一定的容错能力以及实时性，而且要是检测到了故障，就需要及时地采取措施进行应对。

所以使用神经网络来开展风电故障诊断工作是一个正确的选择，不过神经网络的使用案例比较少，不过在机械故障诊断工作中得到了广泛的使用，特别是在诊断齿轮箱以及发电机的时候，存在较多的参考经验。在这种情况下，需要正确使用神经网络来设置风电机组智能诊断系统。

4.2 数据库结构

风电机组预警诊断系统有着比较完整的软件系统，而且含有训练功能以及诊断功能，并且也包括一定的辅助功能，其中包括实时诊断功能、实时监控功能、数据查询功能以及数据管理系统等。在这个系统中需要按照风电场机组的运行情况来开展诊断工作，所以也会包括远程数据库以及本地数据库。本地数据库主要就是存储神经网络训练样本，训练所得的网络模型、用户信息以及各种参数；在远程数据库里面会存储和诊断有联系的风电机组参数和诊断结果。

5 结语

现阶段风能在世界中得到了广泛的使用，不过风电机组在运行的时候还是会出现一定的故障，对于有关的企业来说，需要降低发电成本，而且需要提升机组运行的可靠性。风电机组是比较复杂的机电综合系统，现阶段主要的故障形式包括齿轮箱故障、电气系统故障以及发电机故障，而且各个故障之间会存在一定的联系，在这种情况下就需要充分掌握风电机组的运行状态，不过现阶段的故障诊断还是存在较多的问题。所以需要设置一个合理的风电机组故障诊断系统，充分研究故障信息所存在的知识，这样不仅能够及时地诊断所存在的故障，而且可以获得更多的经济效益。

参考文献

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