大型风力发电机组旋转机械的状态监测及分析

【摘 要】本文对大型风力发电机组旋转机械的状态监测进行了分析，论述了大型风力发电机组旋转机械状态监测的重要性，介绍了振动信号的采集和分析过程，以及大型风力发电机组容易出现的故障。

【关键词】大型风力发电机组；旋转机械；状态监测

大型风力发电机组通常都是位于草原、戈壁滩等广阔偏远的地区，分布的面积非常广，离监控中心的位置很远，大型风力发电机组的电子装置和发电机组又比较复杂，在这样的情况下，大型风力发电机设备就会很容易出现故障。而状态监测作为一种重要的手段，能够保障风电机组设备的正常运行，优化机组设备，在机组设备出现故障时，及时作出诊断，由此看来，对大型风力发电机组旋转机械的状态监测进行分析和研究，是非常有必要的。

1、大型风力发电机组旋转机械的状态监测

大型风力发电机组在运行的过程中，需要时刻对正在运行中的状态参数进行监测，并且将数据传感器采集到的数据进行处理，通过得出的结果对大型风力发电机组旋转机械的状态进行评估和预测，这样即使是远程控制，也可以最大程度地提高大型风力发电机组的工作效率，减少故障的产生，降低维修的费用。通常的监控系统采集到的数据是有限的，只能采集到一部分数据，例如振动量就无法采集到，这就可能会导致故障预警不准确，使设备的存在安全隐患。想要实现对大型风力发电机组全方位的控制和监测，在大型风力发电机组的监控系统中加入状态监测，是一种十分有效的方法。大型风力发电机组旋转机械的状态监测是SCADA系统的一个组成部分，结构和SCADA是一致的，都是由上、下位机等组成的，上位机在完成数据交换和传送命令的时候，要通过网关和下位机的PLC控制组相连接，PLC控制组主要包括A/D转换模块、I/O输入输出模块、CPU模块和电源模块等。整个监测系统的核心部位就是PLC控制组，程序如果想要顺利的执行，就必须要先上传到PLC控制组。PLC控制组中的A/D转换模块的主要作用就是信号转换，将采集到的信号转换成为监测系统可以识别的信号；I/O输入输出模块的输出功能就是实现操作对象命令的执行，输入功能则是将PLC控制组和各个传感器连接，进行数据的采集；CPU模块的主要功能是运算和判断；电源模块的主要作用是保持电源的稳定性，保障其它的各个模块都能正常的工作。只有各个部分之间相互配合，才能更好地对大型风力发电机组旋转机械进行状态监测。

2、旋转机械振动信号的采集

旋转机械的部件在有许多阻力的情况下，产生的响应，称之为机械振动。机械信号振动的采集要通过传感器，传感器的选择一定要准确，要选择最为恰当的，并且安装在合适的位置，通过制定的软件进行数据的采集和传递。传感器要根据所处的环境以及监测部位的振动情况来选择，传感器的灵敏度要好，抗干扰的能力要强，这样才能保障数据的可靠性。传感器在安装方面，也是需要特别注意的，如果安装的位置不恰当，不仅会影响到测量结果的准确性，还可能会导致传感器自身出现损坏。电涡流式的传感器是一种非触碰型的传感器，非常适合监测机轴的转轴相对于轴承座的振动，电涡流式的传感器有两种安装方式：①第一种方式是根据主轴的垂直和平行方向，将传感器用支架固定在轴承座的侧边；②第二种方式则是在轴承座中分面上夹角45°的位置处，垂直轴颈安装两个传感器，用支架固定。在安装的过程中，如果出现了两个传感器的位置过于靠近，则要注意防止交叉影响。其它的传感器，如压电加速传感器和磁电式速度传感器在安装方面是差不多的，都是安装在轴承座上，为了获得最佳的监测效果，也可以用螺丝将传感器牢牢地固定在机座的表面。

德国劳埃德船级社 GL 认证的在线状态检测标准，规定了几个必要的振动测试点，具体内容见表1。

在具体的发电场工作中，可以根据机组的类别和监测情况等增加测试点，使重要位置和容易出现损害的位置得到监控保障。

3、旋转机械振动信号的处理分析

在大型风力发电机组设备旋转机械测试出的振动信号，都不是单一的，通常都是两个或者更多信号形成的综合性信号，这时，就需要对振动信号进行处理，将信号的特征扩大化，这样的做法，有利于对监测设备的状态进行最为准确的判断。信号最基本的处理方法主要有频域分析、时域分析、相域分析和幅域分析：①频域分析：频域分析就是要将信号的频域机构进行确定，简单来说就是将信号中所包括的频率成分以及这些频率成分幅值的大小搞清楚。主要的内容就是通过傅立叶的变换，以频域的形式对信号进行描述，傅立叶的正逆变换、倍频分析、小波变换、三维坐标图等；②时域分析：时域分析就是信号在时间区域之内进行的变化以及分析，主要的内容包括时域平均、瞬态记录等；③相域分析：相域分析指的是对相位随时间的变化以及相位值的测量值进行分析；④幅域分析：幅域分析指的是将信号在幅值上进行处理，主要的内容包括均值计算、概率密度和概论分布函数等。当今时代，微电子计算机发展迅速，对振动信号的分析主要采用数字式分析机来完成，分析仪所进行的数字频率分析的计算工作量是非常繁重的，FFT作为一种傅立叶变换的快速算法，能够节省计算所耗费的时间。通过快速傅立叶变换，可以迅速的识别出旋转机械振动信号的振动频率。

4、结语

大型风力发电机组旋转机械的故障分析和预测方法，可以通过状态监测技术实行，利用状态监测技术把机组的状态发展和信息提供出来，通过这些信息来减少安全事故的发生。在线监测技术的优势可以预测可能发生的故障，这样就可以优化风力发电机组旋转机械的运行和使用，所以在线状态监测技术对安全生产和提高机组的经济效益有着不可忽视的重要作用。