风力发电机故障诊断技术的研究

刘磊

（国能陕西新能源发电有限公司，陕西 西安 710000）

风力发电机组的装机容量越来越大，其结构形式也变得更加复杂，给日常维修和故障诊断增加了难度。异常振动是风力发电机运行中常见的故障类型，根据振动产生原因不同，又可分为电磁振动、机械振动等型式。依托信息技术设计一种智能、自动的振动监测系统，能够实现对发电机组振动工况的实施采集、反馈和分析，一旦监测到异常振动，立刻进行报警。除了提醒机组管理人员故障问题外，还会提供故障位置、类型，甚至智能生成处理方案，从而为发电机的故障诊断提供辅助。

1 风力发电机故障诊断流程

1.1 振动诊断

风力发电机在运行时不可避免会产生振动。在机器工况良好、各部位配合协调的情况下，振动频率均匀，振动幅度较小。而一旦发生振动故障，振动频率会变得不规律，振动幅度也会明显增加。振动监测是设备状态监测的一种形式，主要对风力发电机的振动工况进行实时收集，将收集到的振动信号，与发电机标准工况下的振动信号进行对比。如果两者匹配，则说明发电机运行良好。如果实测信号明显超过了标准值，则说明振动异常。基于此，技术人员根据该异常振动信号的采集点，开展深入分析，从而达到故障诊断的目的。基于振动参数的风力发电机故障诊断流程如图1 所示。

图1 风力发电机的振动故障诊断流程

1.2 电气参数诊断

发电机的电气系统发生故障后，必然会引起电气参数的异常变化，通过监测并分析这些异常参数，即可判定故障发生位置和故障基本类型。监测对象包括电流、电压、输出功率等。目前常用的电气参数诊断技术为：利用监测装置实时采集发电机运行中的电压信号、电流信号。同时，结合发电机实时转速，对采集到的电气参数开展傅里叶分析，对于匝间、相间短路故障，负载不均衡故障可以做到准确诊断。

1.3 温度诊断

基于电流热效应，开展温度监测的故障诊断也是发电机日常检修中常用的技术形式之一。发电机有异常工况时，往往会伴随着额外的电能损耗。而电能消耗越多，热效应也会更加明显，进而在故障发生位置表现为发电机组成构件的发热现象。通过温度实时监测，将采集到的温度信号，与发电机标准工况下各个部件的温度允许值进行对比。若实测温度在允许值以内，则说明工况良好；反之，则说明存在故障。如果设备长时间处于高温状态，除了会导致部件损坏外，还有可能导致跳闸停机，影响正常发电。因此，温度诊断也是保障风力发电机稳定运行的关键技术。

2 风力发电机振动故障分析

2.1 发电机滚动轴承振动

滚动轴承异常振动是发电机故障的常见类型。由于生产缺陷或安装误差，导致滚动轴承的表面并不光滑，存在若干条粗细不等的波纹。这样当滚动轴承在转动时，将会出现明显振动。另外，对于一些重载轴承，当使用时间达到一定年限后，内部的滚珠因为长期受到重力挤压，导致变形，滚动轴承在转动时也会发生振动。在振动时，会产生振动冲击，冲击发生频率与轴承的尺寸、滚珠的数量、轴承的转速等因素有关。可用以下公式计算：

式（1）中，f1为滚动轴承内圈冲击振动发生频率，d 为滚珠直径，D 为轴承内径，Zb为滚珠个数，φ 为接触角；式（2）中f2为滚珠冲击振动发生的频率。

2.2 发电机电磁振动

发电机运行中，定子和转子产生的磁场相互影响，并产生周期性变化的径向力。当发电机使用寿命达到一定年限后，长期受到径向力的影响，定子铁心等零件容易发生变形，进而在运行期间发生振动。定子铁心表面所受的径向力瞬时值F（θ,t）可用公式计算得出：

式（3）中，θ 为圆周角，单位为°；t 为计算径向力的时间点，单位为ms；μ0为空气磁导率，单位为%。考虑到在发电机实际运行时，b（θ,t）为正弦分布的旋转磁场，因此径向力瞬时值也可由不同阶次m 和角频率ω 来表示，计算公式为：

式（4）中，径向力的阶次（m）决定了转子所受径向振动的振型。具体又可分为4 种情况：当m=0 时，转子所受径向电磁力只与时间有关，并呈现出周期性变化。当m=1 时，转子同时受到单边磁拉力和径向电磁力的双重影响，会产生椭圆形的周期性变形。当m=2 时，转子受到正弦分布力的影响，产生多边形的周期性变形。当m>2 时，转子受力更加复杂，表现出不规则的变形。另外，相关试验还发现，径向力频率也会对转子的电磁振动产生关联影响。具体表现为当径向力频率与转子固有振动频率一致时，形成的谐振会使得铁心振动幅度明显增加，振动噪声也会更加明显。

3 发电机振动故障的诊断

在《轴中心高为56-mm 及以上电机的机械振动振动的测量、评定及限值》（GB10068-2008）中，对于电动机振动测量方法和限值作出了明确说明。其中，根据电动机尺寸、型号等，分为两个振动等级。B 级对最大轴向位移、最大径向跳动的要求更加严格。例如，同样是在转速＞1800r/min 的情况下，振动等级为A 的最大轴相对位移为65μm，而振动等级为B 的最大轴相对位移为40μm。具体情况见表1。

表1 不同振动等级下发电机轴相对位移和径向跳动限制

3.1 振动监测与故障诊断系统

该系统有3 个模块组成，分别是前端数据采集模块、集中监测模块、远程诊断模块。该系统运行时，首先由布设在风力发电机各处的前端传感器，对设备的振动信息进行实时采集。然后将采集来的振动信号，通过有线网络反馈给位于风电场升压站的集中监测系统中。将振动信号转化为电信号，由计算机对信号进行分析。若存在异常数据，则自动收集该数据的来源位置，确定故障源。最后，将故障基础信息传送到远程诊断模块，实现远程在线诊断，并为下一步开展维修提供依据。为了尽可能全面收集振动信息，要挑选合适的监测点位，其分布位置如表2所示。

表2 振动传感器的布设位置

3.2 振动状态分析

某风力发电厂共有4 台1200kW 机组，每台机组分别布置6 个振动监测点位。连续进行3 天的监测，各监测点的平均振动量如表3 所示。

表3 4 台机组各个点位振动监测数据

结合表3，可以发现A 机组整体振动较大，其中5#振动信号时域特征值的峰值达到了30.2mm/s2。该监测点是齿轮箱低速轴轴承座，故设备管理人员可针对齿轮箱低速轴轴承座展开进一步的分析，在明确故障原因后采取维修措施。

4 结论

做好风力发电机故障实时监测、科学诊断，对及时发现问题所在、保障机组稳定运行意义重大。构建故障监测与诊断系统，代替人工实现机组运行的全天候、实时化监测，精准识别故障源、及时采取维修措施，从而让风力发电机得以正常运行。