基于SCADA和LabVIEW数据的轴承故障诊断方法

2022-04-06娄源元

水电与新能源 2022年3期

娄源元

(北京国电思达科技有限公司，北京 100000)

随着我国可再生能源产业不断地发展，风力发电为清洁能源作出了突出贡献，其中直驱式和双馈式机组应用最为广泛，但随着发电机轴承运转时长增加，导致轴承失效常发。统计其轴承故障情况并结合轴承失效理论，得出该类轴承失效原因主要有以下四方面：轴电流、润滑不良、磨损及轴系不对中。本文利用风电场SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition)监控系统对发电机轴承运行状态进行监控分析，根据轴承信号特征，使用LabVIEW语言对风电机组发电机轴承设计了幅频域故障诊断子系统。并验证了发电机轴承故障的发生过程。

1 风电机组发电机轴承失效的主要因素

风力发电机组主要由基础、塔筒、机舱、叶轮等安装而成，其中双馈式风机的机舱传动链轴系由主轴、齿轮箱、发电机中心轴构成。变频器向发电机转子供电，在不同的风速下，通过改变转子励磁频率，保证发电机产生的电能与电网频率相同。但变频器的引入，使得轴电流腐蚀成为轴承常发故障之一，机组维护不到位引起的润滑不良、磨损及轴系不对中也是发电机轴承故障的主要原因。

1)轴电流腐蚀。双馈异步发电机组中，变频器向转子供电，转子带电后引起轴承电腐蚀也较为普遍，轴电流产生原因主要为磁力线分布不对称和转轴磁化效应[1]。

2)润滑不良和磨损失效。保证轴承正常运行的条件之一就是有良好的润滑，风力发电机组机位分散，位置偏远、环境恶劣，导致定期维护不便，随着机组长时间运行，润滑得不到保障，随着润滑油脂有效成分的流失，废油无法及时排出，势必会形成油脂板结，加快轴承的磨损。因此风电机组增加了自动润滑系统，但仍需要注意废油的及时清理。

3)轴系不对中引起的轴承失效。双馈式风力发电机组传动链传递机械能，各传动部件间构成了轴系，在组装传动链、吊装过程中存在的误差，以及后期机组运行产生的振动等原因，轴系间产生不对中的情况经常出现，引起轴承失效。因此在双馈式风电机组定期维护过程中均有对轴系对中的工作。

2 利用SCADA系统软件监控轴承运行状态

风电机组一般所处位置偏远、地域分散，所以SCADA监控系统对于风电场长期安全可靠运行发挥着重要的作用。SCADA具有风机控制、状态监测、数据采集、电量统计、风速测量、风向和部件温度监测等功能。其中轴承温度信息是判断其运行状态的重要参数之一，在发电机驱动端和后端轴承处都装有温度传感器，用以检测轴承或箱体的温度，轴承温度对载荷、转速和润滑情况比较敏感[2]，尤其是轴承失效后，轴承温度将会出现异常温升情况，因此可以通过对温度的变化分析轴承运行状态。风电机组SCADA系统中实时设置温度80℃为报警门限，95℃为故障停机阈值。图1为国产某品牌风电机组SCADA监控系统界面。

图1 SCADA监控系统界面图

上述界面为实时监控界面，还可以利用SCADA系统的数据存储和调取功能，将数据库中的温度记录调取进行数据分析，关注温度变化状态，着重观察是否有异常温升情况，为维护和检修工作制定计划。图2为发电机前端(驱动端)轴承温度时域曲线。图2中横坐标为10 min每次的采样周期数。

图2 轴承温度分析界面图

仅利用SCADA监控系统，并不能准确地判断轴承是否已经失效，因为在轴承的运行过程中，润滑不良、油脂板结，废油未及时清理等情况，也会引起轴承的温度升高。SCADA系统虽然对轴承的状态起到预警的作用，但仍需要更加准确的方法来判别轴承是否发生失效。

3 故障信号的分析方法

随着计算机和数学理论在信号处理方面应用的不断深入，时域分析、频域分析和时频域等信号分析法已相当成熟。时域分析虽然简单易懂，但缺点是不能准确地判断出故障发生位置，由于失效形式多样，时域分析对故障信号的处理能力有限；频域分析法则可以对信号进行深层次的分解，来展示振动故障情况。随着小波技术，共振解调技术，功率谱，包络谱等技术的推进，使信号诊断更加精密精确，而神经网络、专家系统、故障树等方法使得故障诊断得到更加深入的发展。

3.1 信号的时域分析

时域信号分析时对信号最直接的分析描述方法，反应了信号的幅值随时间变化的特性，对信号幅值进行处理，用以获取有量纲和无量纲特征参数信息，信号的幅域分析常用特征参数有均值、均方根、方差、峭度、峭度系数和裕度系数等。其中峭度系数、裕度系数在检测冲击脉冲类故障时有比较好的效果，有统计资料表明，使用峭度系数和均方根值(RMS)共同检测，故障诊断成功率可达到95%以上[3]。

3.2 信号的频域分析

信号分析最重要、常用的就是频域分析法。当轴承零件上产生了失效后，在运行过程中因碰撞而产生高频冲击振动，产生冲击力的脉冲宽度一般很小，因力的频谱与脉冲时间成反比，则其频谱范围较大，可以在很宽的频率范围内激励轴承-传感器系统的固有振动，根据这一特征选用合适的加速度传感器，进而将故障冲击引起的衰减放大。冲击脉冲法(SPM)和共振解调法(IFD)正是利用上述原理来对滚动轴承进行状态监控和故障诊断。

冲击脉冲法诊断的思路为用冲击脉冲值的绝对分贝(dBsv)减去背景分贝(dBi)得到标准分贝(dBn)，即dBn= dBsv- dBi，通过标准分贝进而判断滚动轴承状态。若

0≤dBn≤20 dB，正常状态；

20 dB≤dBn≤35 dB，轴承有初期损伤；

35 dB≤dBn≤60 dB，轴承出现较重损伤[4]。

共振解调法对信号进行一系列的滤波、解调等处理，得到轴承的特征信号频谱，通过对照轴承的特征频率，进而判断轴承是否发生损伤及其损伤部位。

4 程序设计

程序设计分以下几个步骤。

1)确定特征频率和背景分贝。通过分析这些特征频率能够非常快速地知道风机轴承发生异常情况下的故障特征频率，对于故障诊断来说是一个非常有效的手段[5]，通过计算背景分贝确定标准分贝。特征频率，背景分贝程序图见图3。

图3 特征频率，背景分贝程序图

2)信号滤波。采用一个用中心频率与传感器谐振频率相同的带通滤波器去除信号中的干扰成分，将信号中的固有振动分离出来。在LabVIEW语言中可以使用两种方法实现对信号的滤波，即通过滤波模块或小波包变换实现。滤波程序图见图4。

图4 滤波程序图

3)冲击脉冲法和共振解调法程序实现。使用冲击脉冲法确定滚动轴承的失效程度，使用共振解调法确定故障发生的部位。

冲击脉冲诊断方法程序设计主要包含以下四个信号处理步骤：带通滤波、包络检波、振动信号的加速度值转化为分贝值变换和冲击脉冲幅值分析。原始时域信号经过一个带通滤波模块之后进入包络检波；包络检波包括两个模块：一个Hilbert变化模块和一个直角坐标到极坐标变换模块，完成的运算是实信号和其Hilbert变换构成解调信号；而后通过加速度值与分贝值转化模块得出冲击脉冲值，最后进行幅值分析。

共振解调法的程序设计与冲击脉冲法的带通滤波、包络检波设计相同，信号分解后进入了一个Hilbert变化模块和一个直角坐标到极坐标变换模块，完成的运算是实信号和其Hilbert变换构成解调信号；而后通过一个低通滤波器；最后作谱分析。

5 故障实例分析

某风电场安装国产2.0 MW双馈式风力发电机组，发电机前后轴承为SKF宽游隙的深沟球轴承6 334 M/C3H。某日现场通过SCADA系统监控风机运行情况，发现XY200风机发电机轴B温度过高，92℃报警停机，现场开具工作票后上塔进行检查，发现发电机冷却风扇和轴承润滑泵均工作正常，pt本身无问题，用手接触后轴附近，明显感觉温度偏高，维护人员检查轴B排油盒发现，排出的废油发黑，有板结颗粒。然后对轴承进行排油，并重新加注新油脂，恢复风机运行，直至轴B温度达到95℃风机再次停机。使用SCADA监控系统调取该台风机轴承温度的历史数据分析如图5所示，轴承在采样点横坐标为397的采样周期内(采样周期为10 min)，轴承温度从27℃上升至63℃，判断此时轴承已出现异常状态，风机运行期间虽有轴承温度高于80℃的报警情况，但因未到故障停机温度，运行人员未加以关注，直至达到停机温度，风机故障停机。

图5 轴承温度分析图

利用Lab VIEW轴承故障诊断程序进行分析，轴承参数：节圆直径D=265 mm，滚动体直径d=55.56 mm，滚动体个数n=8，接触角α=0°。发电机转速N=1 780 r/min。设置采样频率12 kHz。采样点数1 024。计算得出轴承外圈故障特征频率为183.56 Hz。使用冲击脉冲法和共振解调法分析轴承信号如图6，图7所示。