身份证号：13020319880728xxxx
摘要：随着时代的发展，我国当前大部分的行业都在积极的进行转型，其中最为核心的内容就是能源行业的转型和发展，传统的能源行业发展类型已经不能够保证企业的全面发展，还需要进行改革，从传统能源逐渐转向新能源领域，才能确保能源行业的继续发展。在当前来看，最为合理的新能源就是风能，这种能源取得较为容易，而且成本较低，非常适合人们的使用。但是目前来看，我国大部分的风力发电厂在发电机组上都存在很大的问题，需要进行全面的改革，才能确保发电机不会出现问题。因此，本文基于从大型风力发电机组振动状态监测系统入手，全面进行大型风力发电机组故障诊断方法综述。
关键词：风力发电组；状态监测；故障诊断；振动信号；系统设计
在当前时代中，新能源成为了一个热词，大部分的电厂都在积极进行新能源发电机制的研究，从而希望能够更好的保证电厂的发展。在目前来看，我国研究最为深入的就是风力发电，这是因为风能相对来说更加容易获得，而且清洁程度更好，转换起来没有其他能源那么麻烦，在这种情况下，我国大部分电厂都在积极研发风能，希望能够更好的确保电厂发展。但是按照目前的趋势来看，风力发电机的使用是电厂的一个最大问题，由于这种机械较为新颖而且特殊，从而造成许多的发电厂都不能非常的使用和维护这种机械，从而出现了一系列的故障。针对此类情况，就需要进行全面的诊断，才能保证不会出现问题。其具体情况如下：
1 大型风力发电机组振动状态监测系统
振动状态监测量的选择必须满足能够全面监测到机组关键部件的振动的条件，风力发电机组的振动主要包括塔筒、机舱、叶片、主轴、齿轮箱、发电机的振动。其中，主轴转动引起的机舱和振动振动频率低，需采用低频加速度传感器，齿轮箱、发电机的振动采用压电式加速度传感器测量。传感器的安装分为磁座式安装和螺栓安装两种方式，两种安装方式都要求传感器安装表面平稳。为了能充分获得有效的故障信息，必须选择最合理的监测分布。在设备运行过程中，振动具有传递性，因此可以通过安装在设备表面的传感器获得设备内在的故障信息。安装在主轴径向和轴向的加速度传感器测量叶轮和塔筒振动的同时还可以测量安装在轴承座内的滚动轴承振动情况。在风电齿轮箱中，齿轮啮合、轴和轴承的转动都会产生相应的振动，而这些振动都会间接的传递到轴承上，因此只要在轴承部位对应的壳体上安装振动传感器，就可以采集到相应轴承和齿轮的振动。发电机前后轴承振动可以通过安装径向传感器测量。风力发电机组振动受风机转速影响较大，故需要在高速轴安装转速传感器。
2 故障诊断系统
2.1 风电机组主要部件的故障
风电机组在运行阶段设备的故障率很高，叶片、发电机、齿轮箱最常见。故障形式表现为风机叶片不平衡、不对中、基础薄弱、机械松动、轴弯曲、轴承故障、齿轮缺陷和破损等。
叶片是机组中最昂贵的部件，由于风力和风向变化带来气动载荷变化，叶片在运动过程中将会出现不规则的振动，引起叶片的断裂和疲劳失效。
主轴是连接轮毂和齿轮箱的关键部件，属于低速轴，其主要功能是传递驱动扭矩，将叶轮载荷传递给机舱。高速轴是连接齿轮箱和发电机的关键部件，两端采用柔性联轴器安装。低速轴和高速轴的故障主要有质量不平衡、轴弯曲、轴不对中、机械松动、动静摩擦等。
齿轮箱是风力发电机组的重要部件，其作用是将叶轮在风力下产生的动力传递给发电机，其常见的失效形式有轮齿折断、齿面点蚀、齿面胶合和擦伤、齿面磨损和塑性变形。
发电机轴承故障是发电机故障的重要原因，轴承故障主要是轴与轴承内圈、轴承外圈与端盖轴承室之间的相互传动造成的磨损。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆
2.2 故障诊断方法
故障诊断可预测机组将来的故障，实现故障预警，避免或降低故障造成的损失。目前，常用的故障诊断方法有时域分析方法、频域分析方法、小波分析方法、数据挖掘方法等。
风力发电机状态监测测得的信号都是非确定的随机信号和非平稳的信号，无法用精确的数学表达式表达，只能用数理统计和离散数字信号处理的数学方法进行阐述。时域分析只能粗略地判断设备是否有故障，不能明确故障发生的类型和故障部位。
频谱分析是故障诊断最常用的方法，时域信号经过傅里叶变换得到频域信号，通过在数据库中建立故障特征频率库，包括主轴和齿轮箱各轴的转频、轴承特征频率、齿轮啮合频率，从频率的异常变化来诊断机组的故障部位、原因及严重程度。
3.大型风力发电机组故障诊断发展趋势
3.1科技化发展趋势
在当前来看，我国大部分的风力发电机组出现故障的时候，都是采用较为传统的检查方式，这些检查方式本身就存在非常大的问题，想要更好的解决这些问题，那么就需要采用更加先进的手段，才能确保故障诊断的准确性。因此笔者认为应该进行科技化的发展。其中科技化主要指两个方面，首先是检测设备的科技化。当前的许多检测设备虽然也是科技化的设备，但是目前来看，这些设备的科技化程度还是不够高，存在很大的问题，因此就需要在这个基础之上进行全面的设备升级，保证设备能够最大程度的符合当前时代的需求。尤其是一些关键性的技术，必须率先做出突破，才能保证其不会出现任何的问题。其次就是自动化的检测流程，当前的检测流程还是不够自动化，存在非常大的问题，许多的环节都需要人工来完成，这就大大的降低了检测的效率，因此全自动化将是一个重要的发展前提。
3.2人才集中化发展趋势
人才也是困扰风力发电相关内容发展的一个主要原因，这是因为人才在很大的程度上代表这智慧，只有智慧达到标准，才能确保企业更好的发展。在当前来看，人才的主要招揽手段可以有两个方面：第一个方面就是进行常规的招聘，这是一个非常好用的手段，而且能够最大程度的确保人才大量的涌入，但是这种办法会造成人才的质量稂莠不齐，很多时候都出现人才不能够满足当前需求的情况。基于此类情况就有了第二种办法，也就是校企合作制度，可以充分的利用学校的人才培养能力，来制造出一批专业的人才，这样才能确保其不会出现任何的问题，而且非常适合当前的时代需求。但是这种方法太慢，需要电厂等待一定的时间，才能完成。同时还需要注意的是，这种培养要具备一定的超前性，只有真正的达到超前，才能确保其满足时代的需求。否则，当前社会日新月异，如果人才继续学习老旧知识，将会造成人才依旧无法满足时代需求的情况，这种情况对于电厂而言得不偿失，问题非常严重。
4 结语
风力发电是当前时代中的一个电厂发展趋势，这个趋势中，风能成为了电能的基础能源，人们可以通过风力发电机进行能源的使用和转换。但是目前来看，我国大部分的电厂在风能的使用上都存在非常大的问题，其主要的原因就在于，大部分的电厂都是刚刚开始进行风能的使用，从而对一些新能源的使用方式存在一定的误区，这就造成了风能发电机的损坏是较为严重的，经常会出现一系列的故障，为了能够更好的确保风能发电机的运转，那么就必须要有一套完整的风能发电机诊断系统，这样才能确保其不会出现任何的问题，这也是当前的核心办法。因此本文提出了上述内容，希望能够让各大发电厂有所参照，从而更好的进行风力发电，确保我国的电力实业更好的发展，让人们更加放心的使用电能，从而推动社会的发展，经济的繁荣和人类文明的进步。
参考文献：
[1]谢源，焦斌.风力发电机组状态监测系统与故障诊断方法研究现状[J].上海电机学院学报，2010，13（6）.
[2]陈云花.基于振动测试的大型风力发电机组运行状态监测研究[D].内蒙古科技大学，2009.
[3]李效龙.大型风力发电机组机械故障诊断信息系统研究[D].燕山大学，2011.
论文作者:孙兴朋,杨昊,张继威
论文发表刊物:《电力设备》2018年第35期
论文发表时间:2019/5/27
标签：齿轮箱论文; 故障论文; 发电机论文; 风能论文; 电厂论文; 轴承论文; 故障诊断论文; 《电力设备》2018年第35期论文;