风力发电机状态监测与故障诊断技术分析

房艳平

摘 要：为响应我们国家最新倡导的有关节能和环保的政策和要求，利用风能发电大大提高了我国电力供应的比重。风电场恶劣的运行环境增加了风力涡轮机故障的可能性。为保证风电的稳定供应，我们可以进行关与风机运行状态的监测跟诊断故障的技术，实时监测风机实时动态，增强维护跟故障诊断的效果效率，确保稳定供应电能。本文首先分析了使用风力发电机组状态监测与故障排除技术的必要性，然后阐述了如何应用风力发电机组状态监测与故障排除技术。

关键词：技术分析;故障;发电机;诊断;状态监测

风电不仅可以解决目前电力资源紧缺的问题，而且在中国实现了可持续发展的理念，并且具有非常环保的效果。由于风力发电机在运行过程中比较危险，在运行过程中无法准确判断风力发电机主要部件的状况，风力发电机的维修一般采用售后维修或计划维修。监测发电机组的实时状态跟对其的实时故障诊断可以对发电机的主要部件进行监测，保证各部件的正常运行。

1 風力发电机概述及发电机组故障特点

1.1 风力涡轮机

风力发电机主要是指通过风力发电机将风能和电能进行转换，利用电磁感应原理，转换后的电能通过调压操作传输到用户中心跟电网。经过这些年的相关发展，我国风力发电机组的建设也日趋完善，而传统的恒速恒频电机逐渐改进，采用新的技术和设备对风力发电机组进行升级和改进。而出现了新的变速恒频的技术它可以引入变流技术，结合风速变化调节动态调节风机叶轮的转速，使风力发电机组保持相对恒定的输出频率。变速恒频技术也可以用来保证风力发电的质量，因此变速恒频技术在我国风电并网系统中也得到了非常广泛的应用。

1.2 发电机组故障特征

风电场通常位于偏远地区和高山，在风力变化不定、自然环境恶劣、外载荷不确定等相关因素的变化下，风机内部部件发生故障的概率非常高。常见的设备故障包括变速箱、发电机和逆变器。例如，风力发电机的故障主要是由发电机过热引起的、运行振动过大和温度过高引起的。而这些容易出现的故障主要因为轴承的损坏、定子绕组的绝缘磨损和转子平衡引起。因此，有必要采用一种有效的方法来监控运行状态，并对不同的故障和部件进行故障诊断。

2 风力发电机组常出现的故障

2.1 双馈感应的发电机组相关故障

定子与转子：绕组接地、匝间短路、相间短路、绝缘电阻低、绝缘烧毁、转子电桥断线、电缆引线断线、烧坏等;轴承：轴承烧损、轴承振动、轴承噪音等。冷却系统：冷水机故障，冷却风扇故障、进出口温度偏差等，滑环碳刷系统：环火、滑环损坏、碳刷烧毁等;整机：三相电磁场不对称、气隙偏心、相电流谐波分量增大、电机损耗增大、振动异常、噪音过大等。此外，润滑油（脂）泄漏、自动注油器故障、编码器故障、机内异物等也是发电机的常见故障。

2.2 直驱永磁的发电机相关故障说明

由于转子的永磁结构，存在磁钢脱落、磁钢失去磁力等缺陷。除了滑环碳刷系统没有故障外，其他故障与上述常见故障类似。你提到了双馈感应发电机。

2.3 失效分析

绕组故障会在短期内引起大电流，导致温度急剧上升，同时三相绕组不对称，在绕组中容易产生谐波分量。轴承故障会导致转子偏心和振动。而定子绕组中的间隙偏心感应出相应的谐波电流。冷却系统故障导致温度异常升高。滑环碳刷系统故障增加接触电阻或断开励磁回路，导致励磁磁场失效，定子绕组不能产生感应电势，磁体气隙失效，磁电势不平衡，感应电势改变定子绕组。机器中的异物会导致过度振动和过度噪音。即使是定子和转子的扫描也会导致电压、电流、效率和损耗的变化。

3 风力发电机中对于状态监测跟故障诊断技术的应用

3.1 齿轮箱故障诊断跟状态监测

齿轮箱是连接风力发电机组主轴和发电机的重要部件。其内部结构和受力情况复杂，特别是工况和载荷变化时，失效概率增大。由于齿轮箱的故障，对齿轮箱的状态进行监测非常重要。风电机组故障率高，维护费用高，停机造成发电损失。齿轮和轴承是齿轮箱中常见的缺陷零件。牙齿断裂、牙面疲劳和粘连是常见的牙体缺损。磨损、孔洞、裂纹和表面裂纹是轴承常见的失效形式。所有类型的故障都会影响齿轮。箱子运转正常。随着风电机组规模的扩大，对变速箱的性能要求越来越高，因此必须保证变速箱的安全可靠运行。齿轮箱状态监测通常采用振动监测和温度监测。振动监测主要是用振动计检测并记录齿轮箱的振动频率，然后将实测的实际运行数据与设计数据进行比较，找出齿轮。框中每个组件的运行状态。由于故障特征频率是判断齿轮和轴承状态的一个重要指标，时域信号统计可以对齿轮箱的优点和原因进行预诊断，并对其进行快速傅立叶变换和功率谱的测量。用于再次确认初步诊断。

3.2 叶片健康监测与故障诊断

风力机的叶片主要吸收风能，长期暴露在外会对叶片造成很大的损伤。叶长一般为30-40m。在运行过程中，颤振会导致叶片疲劳开裂。在近岸海域，当叶片受到海水腐蚀时，阵风和雷电也是影响叶片安全运行的重要因素。对叶片的材质、质量和体积都有严格的要求，以保证叶片的安全运行。当叶片发生故障时，不仅会损坏叶片，还会威胁到整机的安全。虽然叶片的健康监测和故障诊断主要通过应力应变测量来实现，但由于叶片材料和工作环境的影响，对应力应变传感器有一定的要求。光纤光栅传感器具有抗静电电磁干扰、抗腐蚀、体积小、使用寿命长等优点，更适合于叶片应力和变形的检测，对预测叶片的使用寿命具有重要作用。声发射检测和红外成像检测也可以结合起来，弥补光纤光栅传感器的不足。

3.3发电机状态监测和故障诊断

发电机是风力发电机组的关键部件，其主要功能是将机械能转化为电能。运行工况和电磁环境的长期变化，以及装置尺寸的扩大，在一定程度上增加了发电机的密封保护，往往导致发电机的过度振动和过热。轴承和转子/定子线圈短路故障、轴承故障、定子故障和转子故障占很大比例。发电机状态监测和故障诊断主要监测转子/定子电流信号、电压信号和输出功率信号。通过对电流信号进行时域分析，得到幅值信息，进而确定谐波含量。确定发电机故障类型。

3.4监控其他组件的健康状态并诊断错误

电气系统也是风电机组的重要组成部分。风力发电机组通过变频器和其他电气设备将电能传输到电网，并相应地控制电气系统。电气系统的常见故障主要有短路、过压、过流、过热等。任何故障都可能损坏发电机。根据电气系统的故障特点，性能参数检测方法主要用于监测输出电压、电流、功率、温度等数据，然后与标准值进行比较，确定电气系统的状态。液压传动的状态监测与故障诊断主要是通过油液监测来检测润滑油和液压油中的微粒。液压系统的故障可以通过形状、粒度、状态和状态来判断。颗粒物应采取相应的防治措施。

结束语：

风力发电机的工作状况直接影响着人们的生活质量。预计风力发电机组状态监测和故障诊断技术将在未来得到推广。

参考文献：

[1]张明.风力发电机状态监测与故障诊断技术综述[J].魅力中国，2020（24）：460.

[2]王志远.风力发电机状态监测与故障诊断技术分析[J].科技创新与应用，2020（9）：158-159.