风电机组齿轮箱油检测论文

2.风力发电机组的故障风电机组主要分为三类①双馈式变桨变速机型，是目前大部分企业采用的主流机型；②直驱永磁式变桨变速机型是近几年发展起来的，是未来风电的发展方向之一；③失速定桨定速机型是非主流机型，运行维护方便。发电机是风电机组的核心部件，负责将旋转的机械能转化为电能，并为电气系统供电。随着风力机容量的增大，发电机的规模也在逐渐增加，使得对发电机的密封保护受到制约。发电机长期运行于变工况和电磁环境中，容易发生故障。常见的故障模式有发电机振动过大、发电机过热、轴承过热、转子／定子线圈短路、转子断条以及绝缘损坏等。据统计，在发电机的所有故障中，轴承的故障率为40％，定子的故障率为38％，转子的故障率为10％，其他故障占12％。根据发电机的故障特点，采用的诊断方法主要是基于转子／定子电流信号、电压信号以及输出功率信号等状态检测手段。POPA等借助定子电流和转子电流信号的时域分析得到其幅值信息，再通过FFT得到电流信号的谐波分量，最后通过判断谐波分量的变化实现对发电机3种模拟故障的识别。WATSON等借助连续小波变换，对输出功率信号进行分析，识别出了发电机转子偏心故障和轴承故障。DJUROVIC等研究了稳态状况下，短时傅里叶变换方法在发电机定子开环故障中的应用。通过对比发现，虽然基于定子电流和瞬时功率的诊断方法均可识别出故障，但瞬时功率信号中包含了更多的故障信息。发电机的转子偏心现象是轴承过度磨损或其他故障隐患的表现。基于输出电流、电压、功率等信号的检测方法是识别转子偏心故障的有效手段。此外，MOHANTY等针对多级齿轮箱研究通过解调异步发电机的电流信号来诊断齿轮箱故障。另外，BENNOLrNA等在变转速下建立了基于多项式的双馈式异步发电机线性与非线性数学模型，利用故障特征分析法检测出了转子偏心故障，但是此方法也仅能判断发电机出现故障类型，而不能准确找出故障源。YANG针对同步发电机为消除变转速的影响，提出了基于转矩和主轴转速的判断准则。模拟定子绕组线圈的短路，对发电机定子绕组电流／功率信号，先用离散小波去除噪声，再使用连续小波提取特征频率，有效地识别出了故障。3.风力发电机组叶片故障风力发电机组安装在野外比较恶劣的环境，经常处于无人值守的状态，对其运行状态的监测尤其重要。由于环境因素，机体各部件故障率较高，叶片作为风力发电机组的主要部件之一，对其故障监测十分必要，一旦出现故障，要是不及时处理，叶片就会很快的断裂。轻则造成停机，重则烧坏机组，影响正常供电，造成不可挽回的损失.风机叶片故障类型可分为裂纹、凹痕和破损等，叶片的振动形式主要包括摆振、挥舞振动、扭转振动和复合振动，叶片的故障信息通常依靠现场监测的震动信号进行反应。在风力发电机组故障中，突变信号和非平稳信号往往会伴随故障存在。理论上讲，当叶片出现裂纹时，振动信号中会伴随有较强的高频冲击波，并且这些离散的故障信号是可能存在任意频段内的。故障诊断常用方法有时域分析方法和频域分析方法，时域分析方法主要研究不同时刻信号之间的关系，对于某些有明显特征的故障信号，可做出定性分析。频域分析方法通过研究波形的谐波分量来识别多种频率成分。这两种方法都具有单一性，而小波分解方法具有局部化分析的功能，在时域和频域都能快速定位。小波分解在低频部分，可以采用宽的时间窗，频率分辨力则大大增强; 在高频部分则采用宽的时间窗，频率分辨力则会减弱。小波分解方法的这种特性非常适合非平稳信号的故障诊断。4.轴承故障检测风电机组主要零部件的可靠性研究表明，在风电机组的故障中电气和控制系统故障率最高，传动系统如齿轮箱、主轴承等故障率相对较低。但进一步的研究表明电气和控制系统的故障容易排除，停机时间短，并且也不需要吊车等辅助工具。从机组故障引发的停机时间、维护费用和是否容易造成的继发故障等角度分析，与电气和控制系统相比，机械传动系统的状态监测与预警维护更为重要。轴承是旋转机械的关键部件，也是风电机组机械传动系统的核心部件，机械传动系统的非轴承如齿轮箱、桨叶等故障，亦多是由轴承故障引起或可在轴承的运行状态中得到反映。因此对轴承的运行状态进行实时监测，对整个机械传动系统的故障诊断和运行维护具有重要的意义。风力发电机用轴承大致可以分为四类：变桨轴承、偏航轴承、传动系统轴承(主轴和变速箱轴承)和发电机轴承。偏航轴承安装在塔架与座舱的连接部，变桨轴承安装在每个叶片的根部与轮毂连接部位(除部分小功率兆瓦级以下的风力发电机为不可调桨叶，无变桨轴承外，每台风力发电机设备用一套偏航轴承和三套变桨轴承)，主轴连接轮毂和齿轮箱，都是低速重载轴承，其中偏航和变桨轴承还是不完全旋转轴承。齿轮箱为增速箱，将叶轮的低速变为输入到发电机的高转速，二者的轴承与通常的发电机组除了在使用寿命和可靠性方面要求较高，并无其他不同。目前的实际应用的风电轴承运行状态监测与故障识别的方法主要有基于数据采集与监视控制系统(SCADA，Supervisory Control And Data Acquisition)的方法，基于振动分析、润滑油检测的方法，基于声音、红外图像的方法以及多种方法相结合等方法。4．1 基于SCADA的方法对于运行状态监测，风电机组与通常的发电机组相比有自己的特点：通常的火力或水利发电机机组的单机功率比风电机组大的多，机组数目少，因此状态监测点少，而一个风电场通常几十台甚至上百台风电机组，因此需要的传感器数目和采集与通讯的数据量比通常的发电机组要大的多，增加了风电机组的成本和复杂性，也限制了监测系统的应用普及。如果能利用机组已有的SCADA数据，不装配额外的传感器获取机组轴承的运行状态，是最经济的方法。研究表明发电机的机械故障可以由感应电机的终端发电机的输出反应出来，通过对感应电机的电压、电流和功率的稳定功率谱分析，对发电机的轴承、转子的断条、气隙偏向等故障进行故障监测。对于传动轴承故障诊断，类似的研究还比较少，用对电机电流解调的方法监测多级齿轮箱的故障，用定子电机电流识别齿轮箱滚动轴承的故障，由于电流的非平稳特点，引入了小波包变换的方法。在缺少振动传感器的情况下，由SCADA参数反应的传动系统轴承的运行状态不够具体。由多所大学、咨询机构和风电机组制造商合作的欧盟项目ReliaWind’在主轴承、齿轮箱和发电机轴承处安装振动传感器，通过将每十分钟的振动平均数据和SCADA数据参数相结合判断风电机组的运行状态。4．2 基于振动的方法基于振动的方法在旋转机械和其他发电机组的故障诊断中已广泛应用，且取得了很好的效果。风电机组的发电机和齿轮箱高速轴承可以应用现有的基于振动的故障诊断技术，只是由于风电机组的负载是非平稳的变量，常用的时域和频域FFT分析方法的性能会受影响，在信号处理的方法上需要改进。而对于主轴承和齿轮箱低速轴承，由于轴承的转速低(每分钟10—30转)，计算出的故障频率低，而高通滤波器会将3Hz以下的频率过滤掉，再加上受到环境噪声的影响，使得频谱分析效果很差甚至无法进行；而在冲击故障的瞬态性问题中，由于每次故障冲击的间隔较长，使用冲击法很难准确地检测到故障信号；同时由故障点产生的冲击响应的频率较低，不能激励起较高的频率成份。以上原因限制了振动监测主轴承运行状态的效果，但可从其运行情况反映叶片的运行状态，比如识别其是否平衡，从而判断其是否遭受冰冻等事故。4．3 基于润滑油液的方法资料显示轴承的故障多于润滑不良有关，主要原因有 1)由于大气温度过低，润滑剂凝固，造成润滑剂无法到达需润滑部位而造成磨损；2)润滑剂散热不好，经常过热，造成润滑剂提前失效而损坏机械啮合表面；3)滤芯堵塞、油位传感器污染，润滑剂“中毒”而失效引起的故障有粘附磨损、腐蚀磨损、表面疲劳磨损、微动磨损和气蚀。这些磨损出现之后，轻则金属微粒会污染润滑剂，影响功率传递，产生噪音，造成齿面严重磨损或断裂，轴承内外圈或滚珠损坏，严重的使机组无法转动而彻底停机。目前的油液监测系统主要是振动齿轮箱的润滑油液，对于润滑的部件尚没有在线监测的方法。振动监测室风电轴承监测的趋势，但由于风电负载和风力的不稳定影响了传统的时域和频域FFT分析方法的效果，亟需引入新的非平稳信号的处理方法。5. 风力系统的变频器的故障的分析变频器的故障种类很多，主要有以下几类：和预先估计的结果差得很远、变频器不正确的动作行为、过电流、过电压以及电压不够等等。风力系统的变频器过电压情形指的是中间的直流回路超过电压，这会使中间直流回路滤波电容器的寿命大大减短。之所以会产生这种故障，是由于电源侧的冲击过电压。风力系统过电流故障是因为变频器负载有突然地变化，并且负载的不均匀分布，输出的还有短路这些种种缘由引起，加上逆变器过载的性能、功能极其差，因此逆变器过载故障诊断可谓是相当重要。另外，整流回路故障会因为输进的电源缺少而致使电压不够的故障发生。还有，低压穿过电网的时候变频器可能会产生故障，这也是一大研究的领域。

问题面儿太大 不予回复。

风电机组的故障率随着风电机组技术的发展而逐渐降低，但是对比于传统的发电系统，如蒸汽轮机、燃气轮机、水轮机等，风电机组的故障率还是相对较高的，其运行可靠性还有待进一步的增强和提高。总的来说，由于工作环境恶劣、载荷复杂多变，风电机组较易发生故障; 海上风电机组由于会受到风暴、波浪的影响以及盐雾的腐蚀，比陆上风电机组更加容易发生故障; 另外风电机组的故障频率也随着风电机组尺寸的增大而相应有所提高。据统计，风电机组中故障率较高的部件有电气系统、转子叶片、变桨系统、液压系统、控制系统和齿轮箱等，各个部件的故障分布如图1 所示。虽然风电机组中发生电气和控制系统的故障较为频繁，但是维修该类故障所导致的风电机组停机时间是比较短的; 传动系统上的主轴、齿轮箱、发电机等故障率较低的故障，维修时间往往比较长，其中齿轮箱故障导致的风电机组停机时间最长，不同部件（子系统）故障引起的停机维修时间如图2所示。

图1 风力发电机组中各零部件引起的故障分布

Fault distribution caused by different parts and subassemblies in wind turbine

图2 风力发电机组中各零部件故障引起的停机时间

Downtime caused by different parts and subassemblies in wind turbine

1  叶片

叶片( 桨叶) 是风电机组捕捉风能的核心部件，其工作环境恶劣，即便在风电机组正常工作时，叶片上往往承受着较高的应力，容易发生如下一些故障: 由于污染、剥落等原因引起叶片表面粗糙度的增加; 由于结构松动导致的叶片内部材料的移动、雨水通过裂纹进入叶片内部等原因导致叶片不平衡; 叶片变形、桨距控制失效等原因引起叶片空气动力学的不平衡; 疲劳、雷击等原因导致的叶片表面或内部结构出现裂纹等故障。

叶片受力产生裂纹或发生变形时，会释放出高频( 一般在1 kHz ～ 1 MHz) 的、时变的、非平稳的、瞬态的声发射信号。因此声发射检测已经被成功地应用于叶片损伤的探测与评估。由于叶片故障导致转子叶片受力不均，这些应力通过主轴传递会最终作用在机舱上，容易引起机舱的晃动，Caselitz P 等人通过在主轴上安装多个振动传感器，采集低频(0.1 ～ 10 Hz) 的振动信号，应用算法成功地分析了叶片转动不平衡等故障。

2 齿轮箱

齿轮箱是连接风电机组主轴和发电机的传动部件，其功能是将主轴上较低的转速提高到相对较高的转速，以满足发电机工作所需的转速要求。齿轮箱一般由一级行星齿轮和两级平行齿轮传动构成，其工作条件恶劣、工况复杂、传递功率大。齿轮箱中的行星齿轮、高速轴侧轴承、中间轴轴承、行星齿轮传动侧轴承以及其润滑系统较容易发生故障。风电机组运行过程中，受交变应力、冲击载荷等作用的影响，齿轮容易发生齿面磨损、齿面擦伤、点蚀、断齿等故障; 轴承容易发生磨损、滚道滑伤、滚子打滑、外圈跑圈等故障。虽然齿轮箱不是风电机组中发生故障最频繁的部件，但是由齿轮箱故障引起的停机维修时间却是最长的，而且维修费用很高。因此齿轮箱的故障诊断与预测得到了广泛的关注。Huang Q 等人通过对齿轮箱的振动信号分析，利用小波神经网络的方法成功地诊断了齿轮箱故障; 另外基于轴承温度、润滑油温度和油液磨粒等信息的分析方法也相继被提出用于齿轮箱故障的检测。

3 电机( 发电机或电动机)

双馈发电机和永磁同步发电机在目前的风力发电机组技术中广泛被使用。其中双馈式风力发电机组的转速较高，其额定转速为1 500 r /min，因此机组中需要齿轮箱用于增速，这样使得机组重量较重，另外发电机的高速运转存在着一定的噪声污染; 电机为异步发电机，变流器连接转子，变流器功率可以双向流动，通过转子交流励磁调节实现变速恒频运行，机组的运行范围很宽，在额定转速60% ～ 110%的范围内都可以获得良好的功率输出。

直驱式风力发电机组由风轮直接耦合电机转子工作，电机转速较低，一般为每分钟几十转。直驱式风力发电机组一般采用永磁同步电机，电机启动转矩较大，定子绕组经全功率变流器接入电网，机组运行范围较宽，但发电机结构复杂、直径较大、成本较高。除了发电机以外，电动机也广泛地应用于风电机组的偏航、变桨等系统中。

电机的故障通常分为电气故障和机械故障。电气方面故障有绕组短路、断路、过热、三相不平衡等。机械故障有轴承过热、损坏，定、转子间的气隙异常，转轴磨损变形等。通过对振动、电流、温度等信号的分析，可实现对电机故障的检测。

4 偏航、变桨和刹车系统

偏航系统主要有两个功能:

1) 使风力发电机组跟踪风向;

2) 由于跟踪风向容易使得从机舱内引出的电缆发生缠绕，当缠绕过多时，偏航系统可用于解除电缆缠绕的问题。

变桨系统的作用是当风速改变时，通过控制叶片的角度来改变风电机组获得空气动力的转矩，实现功率控制; 当风速过高或风电机组故障时，调整叶片到顺桨状态，实现制动。偏航和变桨系统工作较为频繁，偏航和变桨轴承承受的扭矩较大，偏航轴承部分裸露在环境中，容易受到沙尘侵害，盐（水） 雾腐蚀等影响而发生故障。变桨轴承由于其不完全旋转的工作特点，容易发生润滑不良的问题，导致轴承磨损等故障。刹车系统用于防止转子叶片旋转过快，以及当风电机组其他部件发生故障时，实现风电机组的停机。由于摩擦片磨损、受力过大等原因，刹车系统也较容易发生故障。液压系统由于具有单位体积小、动态响应好、传动力大、扭矩大等优良特点，在风电机组的偏航、变桨和刹车系统中都发挥着重要的作用。液压回路相互干涉，使其故障机理复杂，失效模式多样。液压系统常见的故障有液压油污染、漏油、电磁阀、溢流阀故障、液压泵故障、油液过热、异常振动和噪声等。

5 变流器和变压器

随着风电机组单机容量的增加，电气系统能否可靠运行变得越来越重要。据统计资料表明，电气系统是风电机组中故障发生率最高的子系统，电气系统故障在风电机组所有的故障中约占比20%。虽然由电气故障引起的风电机组停机时间不长，但电气系统频繁发生故障，同样会导致高昂维修成本。随着风电机组容量的进一步提高，电气系统的故障频率也会随着增加。

电气系统的故障通常指由于过压、过流、过热、振动、湿度过大等原因所导致的电容、印刷电路板或功率半导体器件（如MOSFET 和IGBT） 等电子元器件的失效。它们的失效分别占了电气系统零部件故障中的30%、26%和21%。

6 控制系统和传感器

风力发电机组的控制系统在偏航、桨距调节、电缆解绕、保护等方面发挥着重要的作用。控制系统中通常包含了各类传感器、控制器和执行机构，经由传感器将各类信号采集并传送至控制器，进行分析处理和逻辑运算，通过执行机构控制和保护风电机组的各个子系统，保障风电机组在安全、可靠、优化的状态下工作。

风力发电机组中安装了各式各样的传感器，如风速仪、风向标、速度解码器、位置编码器、温度传感器、压力传感器、振动传感器、偏航传感器等。由于工作环境恶劣，传感器的故障率较高。有统计资料表明，在风力发电机组中，14% 以上和40% 以上的风电机组故障分别是由传感器本身和传感器相关系统的故障引起的。

除了传感器外，控制系统的其他故障可分为硬件故障和软件故障。硬件故障包括控制板电路故障、伺服机构故障等。软件故障表现为系统出现偶发性的死机、不动作等问题，通常由于设计不合理、内存溢出等原因所导致的，通过重新启动控制系统等动作可消除该类故障。