浅谈一种风力发电机组 在线振动监测系统的开发

张健

（北京国电思达科技有限公司，北京 100039）

我国幅源辽阔，风资源充足，作为清洁能源，风能的利用成为节能减排低碳可持续发展的重要战略组成，近年来风力发电等新能源产业得到大力的发展，据国家能源局发布统计数据显示，截至2019年底，风电总装机2.1亿千瓦，年发电量4057亿千瓦时，占全部发电量的5.5%。

受风能分布影响，风电场大多分布在自然环境相对复杂的地域，高热、高寒、高海拔、风沙、盐雾等运行环境都会对机组部件造成严重影响，随着运行时间增长，风力发电机组的一些复杂的机械部件极容易被损坏，产生较大的经济损失。为此，降低各部件的故障率，提升风电机组的可利用率，通过一些技术手段检测机组运行状态、在故障发生早期阶段监测到异常状况，及时跟踪部件损坏程度，制定维护检修计划，避免设备严重损坏所造成的备件成本增加与大部件更换时设备停工损失已成为一种趋势。

风力发电机组传动部件常用的观测指标有温度、噪声、振动等，进行振动数据分析可发现早期故障，判断传动部件内部故障发生位置及严重程度，同时也可预测故障发展趋势并通过实时监测数值变化推断何时更换故障部件，具有较高的实用价值，因而越来越多的被利用到风电机组的监测中。早期开发的离线便携式振动监测设备可用于运行机组的定期检查与故障部件的振动诊断，可满足基本的振动观测需求，但由于不具备实时观测功能，数据存储及分析过程较为繁琐，因而采用具有实时监测及数据智能分析预警功能的CMS在线振动监测系统成为当前普遍的需求。

1 风电机组传动链振动的特性

风力发电机组传动系统主要包含主轴、增速齿轮箱、发电机等部件，运行时所承受动态载荷较为复杂，受载荷冲击、装配不当、过载、不对中、润滑不当、灰尘及腐蚀等影响，其使用寿命往往小于设计寿命。故障主要集中发生在齿轮、轴承、转动轴中，常见形式有：齿轮的啮合振动、齿轮的固有频率振动、齿轮磨损引起的振动、齿轮或轴承局部异常引起的振动。

2 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。具体网络拓扑结构如图1所示。

图1 在线振动系统网络拓扑结构图

2.1 信号采集单元

每台风力发电机组安装8个不同频段的加速度振动传感器与一个电感式接近开关，振动传感器信号经过信号调理器后输出直流电压信号，由ADC转换器进行模拟量到数字量的转换，数据采集器控制ADC转换器进行数据采集，采样频率由控制程序进行设定。接近开关信号接入数据采集器的编码器通道，测量电机转速，所有测量信号均接入风电场SCADA监控网络。振动采集单元具体结构如图2所示。

图2 振动信号采集单元结构图

（1）振动传感器

振动传感器选用压电式IEPE/ICP振动加速度传感器，具有测量精度高、安装可靠、信号传输距离远、环境适应能力强等特点，本设计所选用振动传感器性能满足如下要求：①通频传感器灵敏度100mV/g，标准应用范围50g，低频传感器灵敏度500mV/g，应用范围10g；②频率范围：0.5～10kHz；③量程：不小于0～10g；④防护等级：IP65。具体选型结果及安装位置见表1。

表1 振动传感器选型

（2）信号调理器

设计选用2个XK343L型加速度传感器信号调理器，通过BNC及2针MIL-C5015接头电缆连接振动传感器，为振动传感器提供4mA恒流源供电电流，具有硬件滤波、去偏置电压、抗混叠功能，同时可输出差分电压信号。单个XK343L信号调理器具有4个通道，24VDC恒流供电电压，低频下限0.08Hz，高频上限1～100kHz，默认设置为30kHz，输出电压增益为1～100，默认设置为1。

（3）转速传感器

选用BESM18EI型电感式接近开关，安装在齿轮箱高速轴侧，用来测量电机转速，信号接入数据采集器的增量式编码器测速接口。

（4）ADC转换器

采用基于AD7606芯片的8通道16位ADC同步模拟量数据转换器，所有通道都具有高达200kSPS的采样率，搭载二阶抗混叠模拟滤波器，带8档数字滤波器过采样功能，输出接口通过8080并行方式接入数据采集器GPIO接口。

（5）数据采集器

数据采集器选用STM32F429BIT6/LQFP-208型ARM微处理器，主频为180MHz，板载通用GPIO接口、MicroSD数据卡存储接口、RS232串行通讯接口（SP3232）、CAN2.0通讯接口（SN65HVD230）、100M以太网传输接口（DM9000）。通过C语言编程实现以下功能：8通道1Hz频率的数据连续并行采样、8通道小于20kHz的自定义频率1分钟定时数据采样、采集器离线时MicroSD卡数据存储、以太网TCP/IP数据传输、编码器通道转速采集、与风机主控PLC CAN模块通讯传输风电机组功率、温度等附加信息。数据采集器使用100米CAT6型网线接入风机底部监控柜的线路交换机，将所采集的信号发送到SCADA监控网络。

2.2 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。

图3 实时数据监控界面

图4 历史数据指标分析界面

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PostgreSQL 12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。

2.3 远程数据诊断中心

远程数据诊断中心通过防火墙VPN方式接入风电场的监控网络，主机具备使用Web网页连接访问数据库，导出历史数据、录波数据的功能，振动分析专家可使用专业分析软件对数据进行诊断分析，检验自动分析结果的准确性，及时生成监测报告，保证设备安全运行。

3 结语

本文所开发的振动监测系统为机组良好运行提供了另一种可靠的监测方式，对于机组的运行状态，尤其是对传动链大机械部件的运行状况趋势的监测分析具有优秀的预报、诊断功能。为设备正常运行提供保障，提供精细化的设备管理依据，减少非计划停机，提高设备可利用率，延长机组使用寿命。