（华能阜新风力发电有限责任公司 辽宁省阜新市 123000）
摘要：风机工作中连续受到空气动力、惯性力等交变载荷的冲击，使得风轮桨叶产生不规则摆动和扭曲变形，异常振动和急剧变形将造成风机灾难性损毁，因此实时检测风机叶片整体运行状况显得尤其重要。
关键词：风机叶片；故障预测；振动方法
在能源日趋紧张的情况下，风能因具有清洁、安全、可再生的特点，成为各国开发研究的热点。在风能向电能的转换过程中，风力发电机发挥了关键的作用，一旦在运作过程中出现故障，将导致发电机组效率降低甚至停机，造成较大的经济损失;同时由于风力发电场位置偏远，给设备的维护和检修带来不便，因而采取有效手段对风力发电机进行在线实时状态监测、及时发现故障并进行维修对安全生产具有重大意义。结合目前风电场所风力发电机振动检测的需要，构建了风机叶片振动检测网络模型，开发了 1 套基于数字信号处理器平台的振动监测系统，对立体空间作用于叶片的风力大小和方向发生变化进行振动的时域和频域信号研究及分析，该系统可以及时检测出风力发电机叶片的早期故障，避免机器的严重损坏和事故发生。
1风机叶片故障预测原理
风力发电机相关振动信号是设备部件异常和故障信息的载体，在系统运行过程中，通过检测并分析振动信号中的信息并进行数据分析，可以对设备的健康状况进行评估和预测。因此，监控风机实时运行状况在风力发电场合是防止事故发生和设备维修的重要依据。工程振动量的物理参数常用位移、速度和加速度来度量。由于风机工作过程中叶片的振动频率大于0．2Hz，因此2πf＞1，这样，在位移、速度和加速度3个物理量中，风机振动物理量中加速度信号的幅值最大，加速度信号更易于测量和处理。采用加速度传感器可以测量风机叶片的加速度值a，从而反映风机叶片振动的剧烈程度;对加速度进行积分可以得到速度信号v，从而反映风机叶片振动的快慢程度;对得到的速度信号再次进行积分，可以得到风机叶片的振动位移s，反映风机叶片振动的幅度大小。根据加速度、速度和位移的分量与合成矢量，得到振动的大小和方向等信息，作为判断风机运行状况和故障预测的依据。为此，构建了1个基于三轴加速度传感器网络检测振动信息的故障预测模型，该模型网络布置如图1所示。
图1 传感器网络配置
图1中风机的3个叶片用A、B和C表示，在每个叶片上分别配置标号为1～5的5个三轴加速度传感器，沿叶片径向从叶尖至叶根均匀布置，用于检测叶片5个不同位置的三维方向振动加速度值。该模型对5个加速度信号进行分解、变换和提取，不但可以反映单个叶片工作的空间振动模态，同时对3个叶片相同位置物理量进行比较，从而反映系统的整体平衡状态是否异常，综合得出风机的综合诊断结果。
2 故障预测系统的硬件设计
2.1 传感器模块设计
在进行传感器模块设计时，首先应选择好传感器硬件。以Freescale公司的三轴加速度传感器MMA7260Q作为配置传感器硬件，可有效测量x，y，z方向上的振动加速度值。风机塔架振动信号为低频信号，MMA7260的输出带宽可由外部电容限定，以进一步降低噪声，提高分辨率。根据监测振动的需要，在风机3个叶片上从叶尖至叶根分布5个加速度传感器作为振动监测点。
2.2 信号调理模块设计
设计信号调理模块的模拟信号处理通道中，低通滤波单元为设计中的重点和关键。在进行滤波器设置时，将其设置在较高阶数范围内，并在设置巴特沃兹滤波器时使用8阶低通滤波器，型号为MAX7480。该滤波器能够有效实现对信号的抗混碟滤波，使得信号传输更具准确性。
2.3CPU模块设计
为实现对加速度传感器模拟量的有效转换，确保转换结果具备高精度和高准确率特点，在处理芯片的选取上，特选择美国TI公司研发的TMS320F2812处理器芯片。该芯片内置有12位A/D，系统设计相对紧凑，不仅运行速度快，且在数据处理上表现出强大的功能。此外，为实现杂波的有效过滤，特对振动信号进行IIR数据处理。
2.4存储器模块设计
在存储器模块的设计中，特选择Ramtron公司的FM24C16存储芯片，并以I2C方式使得该芯片与TMS320F2812之间进行有效连接。该芯片能够对风力发电机的叶片振动参数与频率进行分系，及时处理发动机叶片故障，做到事故的提前预测与防范，并对传感器编号信息和发生时间等各种信息进行有效存储，且其存储效率高、存储安全性突出，能够充分满足系统数据需求。
图2 软件流程
2.5其它系统模块设计
在继电器驱动电路设计中，特选取欧姆龙公司生产的G6B型继电器，实现供电网络断开切断电回路的功能。在转速和角度信号采集电
路的设计中，设置能够采集转速和转过角度位置的电路，确保风机运行安全。
3故障预测系统的软件设计
在系统软件设计中，需对滤波器类型选择、带通滤波器的高通截止频率等参数进行有效设置，并对低通截止频率、采集点数和增益、数字数据值等进行有效设置，确保其在系统上电和掉电后均不会发生丢失。重点对采集和标定模拟和数字信号、模拟信号的带通滤波算法等进行有效设计和处理，使得各方面符合系统运行需求，确保软件的有效运行。系统软件流程如图2所示。
4论证试验分析及其结果总结
将12极风力发电机的额定转速设置为500r/min进行论证试验和测试。试验过程中，利用IIR信号处理实现采集数据的有效处理，最终发现在5.1m/s风速状态下，单根叶片5个加速度传感器的振动幅值在θ=90°时域风垂直于叶片，且振动频率较低；当3个叶片转动到不同角度时，随振动频率不断增加，风机叶片在低频区域受到剧烈冲击，容易发生折断和断裂故障，重点是当振动频率处于4~30Hz时叶片振动最为显著。借助以上信息则能有效掌握风机运行状况和性能，实现对故障的有效预测。
结束语
提出的基于三轴加速度传感器网络的数据融合对风力发电机叶片加速度传感器网络进行振动监测，结合软件对信号进行了带通滤波、时域和频域分析处理，提取出了机械振动在低频域对风机破坏性最大的特征，改善了传统的“轴承振动检测法”间接单点监测风机故障的固有缺陷。实践表明，该系统有效实现了对风力发电机振动信号的检测和监控等功能。系统运行稳定、可靠，具有良好的经济效益和应用前景。
参考文献
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论文作者:李晓东
论文发表刊物:《电力设备》2017年第21期
论文发表时间:2017/11/28
标签：叶片论文; 风机论文; 加速度论文; 信号论文; 传感器论文; 故障论文; 系统论文; 《电力设备》2017年第21期论文;