專利名稱：基于振動監(jiān)測的風力發(fā)電機組故障自動診斷方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種故障診斷方法，尤其涉及一種基于振動監(jiān)測、具有自學習能力的 風力發(fā)電機組故障自動診斷方法。
背景技術：
風能是一種清潔的可再生能源，截止2009年底我國新增風電裝機容量達130億 瓦。由于風電場一般位于條件惡劣的環(huán)境中，工況極不穩(wěn)定，因此對風電機組的運行狀態(tài)進 行在線監(jiān)測，實時了解風電機組關鍵零部件的運行狀態(tài)是極其必要的。另外，改定期維護為 按需維護可大大減少風電場的維護成本。目前，已經有一些通用狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)應用到風力發(fā)電領域，但系統(tǒng)的分析和診斷 功能較薄弱，通過對測量數據進行趨勢分析，我們僅能看到其在一段時間內的總體水平；如 果發(fā)現了某些測量點的數值超出報警限值，也僅能做出一個早期故障的判斷。在CN中，2005年4月13日公開的申請?zhí)枮?2815100. 3，名稱為“風力發(fā)電設備的 預警系統(tǒng)”的已授權發(fā)明公布了一種通過安裝在風力發(fā)電設備縱槽上的SODAR系統(tǒng)檢測風 速，將測量數據傳輸到風力發(fā)電設備的控制器，依次適當改變馬達扇葉的迎角以保護整個 設備免受環(huán)境因素的破壞。此系統(tǒng)沒有涉及對風力發(fā)電機組關鍵零部件振動信號的監(jiān)測， 也不能實現故障預警和故障診斷的功能。在CN中，2009年3月25日公開的申請?zhí)枮?01393049A，名稱為“風力發(fā)電機組振 動監(jiān)測及故障診斷的方法”的發(fā)明公布了一種對風力發(fā)電機組主軸、齒輪箱、聯軸器和發(fā)電 機等部位監(jiān)測的系統(tǒng)。此系統(tǒng)通過時、頻域特征值與閾值的比較來生成預警信息，通過頻譜 分析來判斷故障類型、原因和部位。故障診斷模塊功能較薄弱。傳統(tǒng)的故障診斷方法(包 括頻域分析方法和時域分析方法)對于機械部件的分布性故障有很好的診斷效果。但當發(fā) 生局部性故障時，測得的機械振動信號會包含非平穩(wěn)或時變成分?；谄椒€(wěn)信號處理的傳 統(tǒng)方法(如頻譜分析)無法全面反映信號的時變特性，因而應用效果不太理想；且系統(tǒng)只能 對某幾種特定類型的故障進行診斷，局限了系統(tǒng)故障診斷功能的完善。
發(fā)明內容
本發(fā)明的目的在于針對現有故障診斷方法的不足，提供一種基于振動監(jiān)測的風力 發(fā)電機組故障自動診斷方法。本發(fā)明的目的是通過以下技術方案來實現的一種基于振動監(jiān)測的風力發(fā)電機組故障自動診斷方法，包括如下步驟(1)通過布置在監(jiān)測點的加速度傳感器采集原始振動信號，前置通信子系統(tǒng)完成 對傳感器輸出信號的轉換，放大和抗混疊濾波，并將采集到的信號進行存儲并定期上傳風 力發(fā)電機組的加速度傳感器布置在風電機組塔架、主軸軸承、齒輪箱前軸承、齒輪箱后軸 承、發(fā)電機前后軸承的軸向和徑向，傳感器的安裝方式使用螺紋聯接。原 始振動信號經過濾 波后，經壓縮打包上傳。中央監(jiān)控服務器也可通過FTP方式直接下載數據到服務器硬盤或存入數據庫。(2)中央監(jiān)控服務器接受數據并存儲于數據庫中，在中央監(jiān)控服務器中建立故障 預警系統(tǒng)；中央監(jiān)控服務器接受振動數據并存儲于數據庫中，當前置通信子系統(tǒng)與服務器 的通信中斷時，前置通信子系統(tǒng)可保存數據直至下次恢復。中央監(jiān)控服務器成功接收數據 后，前置通信子系統(tǒng)才刪除已發(fā)送數據，避免了數據丟失。通過分析振動數據，計算時域特 征值均方根值、峰值、峭度、峰值因子，根據監(jiān)測點在同測點、同方向、同工況下正常運行的 振動統(tǒng)計值作為閾值，如果任意一個時域特征值超過事先設置的閾值，則轉入故障診斷系 統(tǒng)并發(fā)出預警信號，同時將此故障發(fā)生的時間和內容記錄到數據庫，以方便今后查閱和復 檢，另一方面將故障信息顯示到界面以提醒工作人員，根據振動數據的時域特征值，利用圖 示方法，繪制劣化趨勢圖，根據劣化趨勢安排設備的檢修計劃。(3)在數據庫中建立故障特征頻率庫計算風力發(fā)電機被測各零部件頻率特征參 數，包括主軸和齒輪箱各軸的轉頻、齒輪嚙合頻率、主軸軸承和發(fā)電機各軸承在運動學和動 力學上的特征頻率，建立故障特征頻率庫，作為故障診斷的依據。(4)在中央監(jiān)控服務器中建立故障診斷系統(tǒng)，所述故障診斷系統(tǒng)從數據庫中獲取 數據，通過小波分析、倒頻譜分析、細化譜分析等方法自動診斷故障類型、部位及程度。具體 如下(A)從數據庫中提取振動數據計算時域特征值，與閾值比較進行初步預警判斷，當 時域特征值超過預先設置的閾值時，系統(tǒng)發(fā)出報警信號，并從數據庫提取報警前后1分鐘 數據，并轉入故障診斷系統(tǒng)。(B)選取合適的小波基和小波分解級數進行小波變換，然后選擇含有故障信息的 特征頻帶進行信號重構。(C)通過對重構后的信號進行倒頻譜變換，將反映調幅和調頻信息的邊頻帶分離 出來。(D)用細化譜分析將調制邊頻帶成分的細微結構展示出來，將得到的頻譜頻率特 征與數據庫中的故障特征頻率相對應，可得到故障的類型和故障、部位及程度。(E)經運行人員現場確認故障后，系統(tǒng)將自動將此故障類型和對應的特征寫入故 障特征頻率庫。本發(fā)明的有益效果是本發(fā)明基于振動監(jiān)測的風力發(fā)電機組故障診斷方法具有對 含非平穩(wěn)和時變成分振動信號分析的能力，且該故障診斷方法具有自學習能力，可不斷完 善系統(tǒng)故障診斷功能。
圖1為前置通信子系統(tǒng)結構示意圖；圖2為本發(fā)明系統(tǒng)的結構示意圖；圖3為本發(fā)明中央監(jiān)控服務器功能結構示意圖；圖4為本發(fā)明基于振動監(jiān)測的風力發(fā)電機組故障自動診斷方法流程圖。
具體實施例方式傳統(tǒng)的故障診斷方法(包括頻域分析方法和時域分析方法)對于機械部件的分布
4性故障有很好的診斷效果。但當發(fā)生局部性故障時，測得的機械振動信號會包含非平穩(wěn)或 時變成分?；谄椒€(wěn)信號處理的傳統(tǒng)方法(如頻譜分析)無法全面反映信號的時變特性，因 而應用效果不太理想。小波分析是一種時間窗和頻率窗都可改變的時頻局部化分析方法， 特別適合于非穩(wěn)定信號的分析。例如當發(fā)生齒輪點蝕、斷齒、軸輕度彎曲以及滾動軸承的疲 勞剝落等故障時，會產生周期性的脈沖沖擊力，從而產生振動信號的調制現象，在頻譜上表 現為在嚙合頻率或固有頻率兩側出現間隔均勻的調制邊頻帶。邊頻帶反映了故障源信息， 邊頻帶的間隔反映了故障源的頻率，幅值的變化反應了故障的程度，因此，在齒輪箱的故障 診斷中，對調制信號進行解調是一項重要的工作。倒頻譜分析將反映調幅和調頻信息的邊 頻帶分離出來；細化譜可分析調制邊頻帶的細微結構。在分析振動信號特點和各種診斷方法的基礎上，本發(fā)明提供了一種基于振動信號 的風力發(fā)電機組故障自動診斷方法。本發(fā)明的結構包括振動加速度傳感器，前置通信子系統(tǒng)，通信線路和協(xié)議，中央 監(jiān)控服務器，遠程終端。前置通信子系統(tǒng)由嵌入式PC和I/O數據采集模塊構成(如圖1所 示)，由I/O服務器、人機界面、數據庫、分析(故障預警和故障診斷)模塊構成的中央監(jiān)控 服務器(如圖3所示)。參照圖1，在現場的風電機處布置前置通信子系統(tǒng)，其中I/O數據采集模塊用于處 理加速度傳感器輸出的電壓信號，電壓被數字化后的分辨率為16位。每個通信子系統(tǒng)具有 各類通信總線的接口，包括以太網接口、USB接口、RS232接口和RS422/RS485接口。軟件平 臺采用Microsoft Windows CE或Microsoft嵌入式Windows XP。嵌入式PC還包含有4G 的內存和5T的硬盤，當數據通信中斷后，會保存數據直至下次通信恢復。前置通信子系統(tǒng) 的另一端為100M以太網接口，用光纜連接至遠程的中央監(jiān)控服務器。參照圖2，整個系統(tǒng)的通信網絡統(tǒng)一采用100M的光纖以太網，采用工業(yè)以太網交 換機，通過環(huán)形冗余實現通信網絡的冗余配置，當任意一個節(jié)點發(fā)生故障時，仍可保證系統(tǒng) 的數據傳輸，中央監(jiān)控服務器具有網絡發(fā)布功能，支持遠程終端在輸入權限后通過IE瀏覽 器訪問監(jiān)控服務器。系統(tǒng)必須根據不同操作人員的職責授予不同的使用權限。對于一般的 參觀人員，可以監(jiān)視界面，查看風電機組當前的工作狀態(tài)和運行參數；對于一般工作人員， 除了監(jiān)視界面以外，還能進行風電機組的啟動和停止等基本控制；對于高層級的管理人員， 除了基本控制以外還可以進行參數設置，報警處理等操作。參照圖3，風電場中央監(jiān)控服務器采用高性能的工業(yè)服務器，數據庫軟件為 SYBASE數據庫。中央監(jiān)控服務器的1/0服務器接受前置通信子系統(tǒng)上傳的數據并存入數據 庫，風電場的運行人員通過中央監(jiān)控服務器上的人機界面監(jiān)測整個風電場的所有風力發(fā)電 機的運行狀態(tài)。在人機界面上，利用計算機接口可輸出打印報表，還可以通過網絡發(fā)布將報 表等相關狀態(tài)信息傳送給遠程終端的有關部門查看。通過ODBC從數據庫獲取數據，應用小 波分析、倒頻譜分析、細化譜分析等方法進行故障診斷，同時通過相應的控件將分析曲線顯 示在人機界面。參照圖4，本發(fā)明基于振動監(jiān)測的風力發(fā)電機組故障自動診斷方法的流程圖，具體 步驟如下1、通過布置在監(jiān)測點的加速度傳感器采集原始振動信號，前置通信子系統(tǒng)完成 對傳感器輸出信號的轉換，放大和抗混疊濾波，并負責對采集到的信號進行存儲并定期上傳；風力發(fā)電機組的加速度傳感器布置在風電機組塔架、主軸軸承、齒輪箱前軸承、齒 輪箱后軸承、發(fā)電機前后軸承的軸向和徑向，傳感器的安裝方式使用螺紋聯接。通道的采樣 頻率高達lOKHz，數據量較大，為保證通信線路暢通，原 始振動信號經過濾波后，經壓縮打包 上傳。中央監(jiān)控服務器也可通過FTP方式直接下載數據到服務器硬盤或存入數據庫。2、中央監(jiān)控服務器接受數據并存儲于數據庫中，在中央監(jiān)控服務器中建立故障預 警系統(tǒng)；中央監(jiān)控服務器接受振動數據并存儲于數據庫中，當前置通信子系統(tǒng)與服務器的 通信中斷時，前置通信子系統(tǒng)可保存數據直至下次恢復。中央監(jiān)控服務器成功接收數據后， 前置通信子系統(tǒng)才刪除已發(fā)送數據，避免了數據丟失。通過分析振動數據，計算時域特征 值均方根值、峰值、峭度、峰值因子，根據監(jiān)測點在同測點、同方向、同工況下正常運行的振 動統(tǒng)計值作為閾值，如果任意一個時域特征值超過事先設置的閾值，則轉入故障診斷系統(tǒng) 并發(fā)出預警信號，同時將此故障發(fā)生的時間和內容記錄到數據庫，以方便今后查閱和復檢， 另一方面將故障信息顯示到界面以提醒工作人員，根據振動數據的時域特征值，利用圖示 方法，繪制劣化趨勢圖，根據劣化趨勢安排設備的檢修計劃。3、在數據庫中建立故障特征頻率庫；計算風力發(fā)電機被測各零部件頻率特征參數，包括主軸和齒輪箱各軸的轉頻、齒 輪嚙合頻率、主軸軸承和發(fā)電機各軸承在運動學和動力學上的特征頻率，如軸承內環(huán)通過 頻率、軸承外環(huán)通過頻率、軸承滾動體通過頻率、軸承保持架頻率、各特征頻率四階以內倍 頻、各齒輪及軸承的固有頻率等等，建立故障特征頻率庫，作為故障診斷的依據。4、在中央監(jiān)控服務器中建立故障診斷系統(tǒng)，所述故障診斷系統(tǒng)從數據庫中獲取數 據，通過小波分析、倒頻譜分析、細化譜分析等方法自動診斷故障類型、部位及程度。4. 1、從數據庫中提取振動數據計算時域特征值(均方根值、峰值、峭度、峰值因 子)，與閾值比較進行初步預警判斷，當時域特征值超過預先設置的閾值時，系統(tǒng)發(fā)出報警 信號，并從數據庫提取報警前后1分鐘數據，并轉入故障診斷系統(tǒng)；4. 2、選取合適的小波基和小波分解級數進行小波變換，然后選擇含有故障信息 (沖擊脈沖成分)的特征頻帶進行信號重構；4. 3、通過對重構后的信號進行倒頻譜變換，將反映調幅和調頻信息的邊頻帶分離 出來；4. 4、用細化譜分析將調制邊頻帶成分的細微結構展示出來，將得到的頻譜頻率特 征與數據庫中的故障特征頻率相對應，可得到故障的類型和故障、部位及程度。例如齒輪發(fā)生斷齒時，齒輪箱箱體的振動信號將出現如下特征均方根值和峭度 有較大幅度的增加；以齒輪嚙合頻率及其諧波為載波頻率，齒輪所在軸轉頻及其倍頻為調 制頻率的嚙合頻率調制，調制邊頻帶寬而高，細化譜出現齒輪所在軸的轉頻和多次高階諧 波；以齒輪各階固有頻率為載波頻率，齒輪所在軸轉頻及其倍頻為調制頻率的齒輪共振調 制頻率調制，調制變頻帶寬而高。4. 5、經運行人員現場確認故障后，系統(tǒng)將自動將此故障類型和對應的特征寫入故 障特征頻率庫。由此可見，系統(tǒng)可自動實現風電機關鍵部件運行情況的故障預警和故障診 斷，并且系統(tǒng)具有自學習功能，可實現不斷的自我完善。
權利要求
一種基于振動監(jiān)測的風力發(fā)電機組故障自動診斷方法，其特征在于，包括如下步驟(1)通過布置在監(jiān)測點的加速度傳感器采集原始振動信號，前置通信子系統(tǒng)完成對傳感器輸出信號的轉換，放大和抗混疊濾波，并將采集到的信號進行存儲并定期上傳風力發(fā)電機組的加速度傳感器布置在風電機組塔架、主軸軸承、齒輪箱前軸承、齒輪箱后軸承、發(fā)電機前后軸承的軸向和徑向，傳感器的安裝方式使用螺紋聯接。原始振動信號經過濾波后，經壓縮打包上傳。中央監(jiān)控服務器也可通過FTP方式直接下載數據到服務器硬盤或存入數據庫。(2)中央監(jiān)控服務器接受數據并存儲于數據庫中，在中央監(jiān)控服務器中建立故障預警系統(tǒng)；中央監(jiān)控服務器接受振動數據并存儲于數據庫中，當前置通信子系統(tǒng)與服務器的通信中斷時，前置通信子系統(tǒng)可保存數據直至下次恢復。中央監(jiān)控服務器成功接收數據后，前置通信子系統(tǒng)才刪除已發(fā)送數據，避免了數據丟失。通過分析振動數據，計算時域特征值均方根值、峰值、峭度、峰值因子，根據監(jiān)測點在同測點、同方向、同工況下正常運行的振動統(tǒng)計值作為閾值，如果任意一個時域特征值超過事先設置的閾值，則轉入故障診斷系統(tǒng)并發(fā)出預警信號，同時將此故障發(fā)生的時間和內容記錄到數據庫，以方便今后查閱和復檢，另一方面將故障信息顯示到界面以提醒工作人員，根據振動數據的時域特征值，利用圖示方法，繪制劣化趨勢圖，根據劣化趨勢安排設備的檢修計劃。(3)在數據庫中建立故障特征頻率庫計算風力發(fā)電機被測各零部件頻率特征參數，包括主軸和齒輪箱各軸的轉頻、齒輪嚙合頻率、主軸軸承和發(fā)電機各軸承在運動學和動力學上的特征頻率，建立故障特征頻率庫，作為故障診斷的依據。(4)在中央監(jiān)控服務器中建立故障診斷系統(tǒng)，所述故障診斷系統(tǒng)從數據庫中獲取數據，通過小波分析、倒頻譜分析、細化譜分析等方法自動診斷故障類型、部位及程度。
2.根據權利要求1所述基于振動監(jiān)測的風力發(fā)電機組故障自動診斷方法的流程圖，其 特征在于，所述步驟(4)具體如下(A)從數據庫中提取振動數據計算時域特征值，與閾值比較進行初步預警判斷，當時域 特征值超過預先設置的閾值時，系統(tǒng)發(fā)出報警信號，并從數據庫提取報警前后1分鐘數據， 并轉入故障診斷系統(tǒng)。(B)選取合適的小波基和小波分解級數進行小波變換，然后選擇含有故障信息的特征 頻帶進行信號重構。(C)通過對重構后的信號進行倒頻譜變換，將反映調幅和調頻信息的邊頻帶分離出來。(D)用細化譜分析將調制邊頻帶成分的細微結構展示出來，將得到的頻譜頻率特征與 數據庫中的故障特征頻率相對應，可得到故障的類型和故障、部位及程度。(E)經運行人員現場確認故障后，系統(tǒng)將自動將此故障類型和對應的特征寫入故障特 征頻率庫。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于振動監(jiān)測的風力發(fā)電機組故障自動診斷方法，通過加速度傳感器采集原始振動信號，前置通信子系統(tǒng)完成數據存儲和上傳，中央監(jiān)控服務器接收數據并存儲于數據庫。該方法還需在數據庫中建立故障特征頻率庫，作為故障診斷的依據。本發(fā)明的方法可自動實現風力發(fā)電機組關鍵零部件故障預警和故障診斷，通過不斷更新故障特征頻率庫來實現該方法的自學習能力，從而不斷完善故障診斷功能。
文檔編號G01H17/00GK101858778SQ20101018585
公開日2010年10月13日 申請日期2010年5月28日 優(yōu)先權日2010年5月28日
發(fā)明者包哲靜, 孟濬, 王超, 鄭軍, 郭艷平, 顏文俊 申請人:浙江大學