風(fēng)電機組振動監(jiān)測與故障診斷研究.pdf

1、隨著風(fēng)力發(fā)電機組(以下簡稱風(fēng)電機組、風(fēng)機)的單機容量越來越大,裝機量也逐年增加,相關(guān)的第三產(chǎn)業(yè)即風(fēng)電機組運行維護、監(jiān)測、故障診斷等將成為行業(yè)新的增長點。而風(fēng)電機組的工作環(huán)境惡劣,風(fēng)速有很高的不穩(wěn)定性,在交變負(fù)載的作用下,機組的傳動系統(tǒng)等部件最容易損壞,而風(fēng)電機組又安裝在偏遠地區(qū)且距地面甚高,維修不便,風(fēng)電機組的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷在這種情況下具有重要的意義。研究表明風(fēng)電機組傳動系統(tǒng)的振動故障在常見故障中占有較高的比重,對傳動系統(tǒng)進行狀態(tài)監(jiān)

2、測是至關(guān)重要的。目前大型商業(yè)化的風(fēng)電機組自帶有監(jiān)測控制和數(shù)據(jù)獲取(SCADA)系統(tǒng),為提高風(fēng)電場運行的穩(wěn)定性和可靠性提供了強有力的技術(shù)平臺和支撐,但是SCADA系統(tǒng)缺乏對傳動系統(tǒng)的振動監(jiān)測及相關(guān)分析。而目前SKF公司針對風(fēng)電機組振動故障監(jiān)測的系統(tǒng)雖然具有預(yù)警及報警功能,卻缺乏精確故障診斷等功能。因而論文選擇傳動系統(tǒng)為重點監(jiān)測對象,開展針對傳動系統(tǒng)的振動監(jiān)測與故障診斷研究。論文的主要工作如下:
　　 ①論文分析了傳動系統(tǒng)葉輪、齒輪

3、箱、發(fā)電機等機構(gòu)及其常見振動故障特點。風(fēng)電機組傳動系統(tǒng)振動信號受到背景噪聲的干擾,且齒輪、軸承等旋轉(zhuǎn)部件故障信號多呈現(xiàn)周期非平穩(wěn)特性。同時,由于風(fēng)速的不平穩(wěn)性,交變載荷作用到傳動系統(tǒng),又使得振動信號呈現(xiàn)高斯噪聲混雜及非線性特性。根據(jù)對傳動系統(tǒng)關(guān)鍵部件的故障及其時頻域特點分析,確定了風(fēng)電機組傳動系統(tǒng)的監(jiān)測點的位置,據(jù)此可以設(shè)置相關(guān)的振動傳感器采集關(guān)鍵部件的振動信號,對傳動系統(tǒng)進行振動監(jiān)測。
　　 ②在風(fēng)電機組振動信號預(yù)處理方面,提

4、出了一種交叉驗證優(yōu)化Morlet小波參數(shù)的消噪方法。風(fēng)電機組工作環(huán)境惡劣,振動監(jiān)測獲取的數(shù)據(jù)多包含強烈的背景噪聲,傳統(tǒng)的濾波消噪很難將噪聲和有用成分在時頻域區(qū)分開,小波消噪在此種情況下有較優(yōu)的分析效果。但小波消噪方法存在小波基選取和分解層數(shù)確定、閾值方法確定等問題,論文分析了傳統(tǒng)硬閾值方法和軟閾值方法的局限并提出了一種自適應(yīng)閾值小波消噪方法,進一步提出了交叉驗證優(yōu)化Morlet小波參數(shù)的消噪方法。利用交叉驗證法對改進Morlet小波的參

5、數(shù)進行優(yōu)化選擇并確定了最佳尺度。通過齒輪振動信號實例并對比了傳統(tǒng)的小波消噪方法,證明了該方法具有較好的消噪效果。
　　 ③針對風(fēng)電機組振動信號的周期非平穩(wěn)性特點,提出了一種基于自項窗抑制魏格納分布(WVD,Wigner-Ville distribution)交叉項的故障診斷方法。由于風(fēng)電機組旋轉(zhuǎn)部件振動信號的周期非平穩(wěn)性特點,單純的時域或頻域分析方法很難取得理想的效果,時頻分析是分析此類信號的有效方法,其中WVD的時頻分辨率和能

6、量聚集性具有無可比擬的優(yōu)勢,可用于旋轉(zhuǎn)機械的特征提取及故障診斷。但由于WVD具有交叉項的干擾,需要尋找合適的方法對其交叉項進行抑制。論文在研究WVD自項和交叉項相互關(guān)系的基礎(chǔ)上提出了一種閾值自適應(yīng)STFT(ASTFT,Adaptive Short-Time Fourier Transform)故障診斷方法,進而針對STFT自身分辨率較低的缺陷,提出了一種基于自項窗WVD的故障診斷方法。設(shè)計了自適應(yīng)自項窗函數(shù),并用其替代自項對WVD進行加

7、窗處理,可以有效地抑制交叉項,還能夠使自項能量很緊密地集中在各分量瞬時頻率的附近。通過仿真分析和振動信號分析驗證了該方法具有較好的特征提取及故障診斷效果。
　　 ④針對風(fēng)電機組振動信號非高斯非線性特點,提出了一種模糊高階譜故障診斷方法。該方法既可以消除振動信號中混疊的高斯噪聲,同時可以很好地分析非線性特性振動信號,實現(xiàn)正確的故障診斷。論文首先利用雙譜估計方法分析了不同類別下的滾動軸承的振動信號,研究表明了雙譜分布區(qū)域信息與故障類

8、別間存在映射關(guān)系,且這種映射關(guān)系不受工作轉(zhuǎn)頻影響。對雙譜估計特征值進行閾值化處理,并在此基礎(chǔ)上構(gòu)造由核圖、域圖構(gòu)造的目標(biāo)模板,通過測試樣本到目標(biāo)模板之間的距離來進行不同類別的判別。最后通過滾動軸承故障診斷實例進行測試表明測試樣本的分類都完全正確,驗證了該故障分類方法的有效性。
　　 ⑤初步研究了風(fēng)電機組振動監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)及其軟件的設(shè)計與實現(xiàn)。采用面向?qū)ο蟮木幊碳夹g(shù)進行該監(jiān)測系統(tǒng)的軟件開發(fā),并基于本文提出的方法初步開發(fā)了一套用