摘要：在社会发展影响下，我国的科学技术水平不断体改。目前，为提高风力发电机轴承状态异常判别和故障诊断能力，保证机组可靠稳定运行，降低机组维护成本，发电机轴承采用了振动在线状态监测频谱信号的判别方法，即利用振动数据样本及特征频率分析，监测轴承运行状态。通过对轴承振动数据的分析来评定其运行状态，为轴承故障预判提供依据。
关键词：轴承;振动监测;频谱分析;故障诊断
引言
近些年，随着振动信号监测、数据分析、处理技术的不断提升，在线监测技术也随之发展，根据设备应用环境和使用条件对其运行情况进行实时监测，以提供必要的监测、识别和故障判定手段。目前，针对风电行业中广泛采用的振动在线监测手段，对机组运行状态进行实时监测，实现机组运行时的故障监控，以保障机组的可靠运行。风力发电机轴承振动信号的采集是通过振动传感器实现的，对轴承振动数据进行实时收集、处理并分析，依据监测数据的故障频率及幅值响应判定轴承的运行状况;通过运行数据的时域和频域分析，解析异常频率特征在轴承运行状态下的响应，并结合其振动响应分析它的频率特征，以实现对轴承运行状态的判定，从而实现监测发电机轴承运行状态的目的，并及时制定排查方案及处理措施，保证机组的稳定运行。
1监测与诊断的目的和意义
轴承是旋转机械的重要组成部分，同时也是旋转机械中最容易出现故障的部件之一。它具有造价较低、润滑冷却方便、运行灵敏、使用效率较高、维修便捷等优点，在机械行业应用广泛。据有关统计显示，在旋转机械故障率中有近30%的故障是由于轴承发生故障而引起的，所以，对轴承的状态监测和故障诊断进行研究势在必行。
轴承正常运行与否，对于整机的可靠性、精度以及寿命等性能有很大的影响。据有关统计显示，在旋转机械故障率中有近30%的故障是由于滚动轴承发生故障而引起的，在将故障诊断技术运用到生产中以后，事故率降低近70%，同时降低的维修费用也有近40%。
利用轴承状态监测技术可以了解轴承的使用性能，并对可能发生的故障进行早期检测，分析和预测可能发生的故障，进一步提高设备的管理水平和维修效率，经济效益十分显著。
2发电机轴承振动在线监测技术应用
2.1在线监测技术
随着风电行业的不断发展，单机功率正在逐步向大功率海上风电机组过渡，但目前陆上主流机型仍以双馈型机组为主，其占有绝大部分的市场份额。双馈型机组的典型故障主要发生在主控系统、传动系统、发电系统、电气及偏航变桨等关键设备，其中发电机作为机组的核心设备，对其进行轴承故障预判和诊断对保障机组可靠运行尤为重要。
通过在发电机驱动端和非驱动端轴承座位置处安装振动传感器，可监测轴承径向和轴向振动信号。利用振动传感器采集轴承运行时的振动信号，经数据处理获得轴承运行的特征频率参数，对比轴承运行转速条件下的各组成结构的异常特征频率，判定轴承的运行状况。发电机零部件结构和配合的复杂性，机组对中情况对轴承运行状态的影响，以及振动监测时出现的偶然因素影响，使得在线监测故障判定存在一定的难度。故此，现阶段采用的振动在线监测技术在一定程度上仅能从监测到的振动信号进行分解和提取，以进一步抽取表征故障特征的信息量，从而对发电机轴承的运行状态、故障潜在点及发生点进行识别和诊断。
2.2振动信号分析诊断法
在轴承的监测诊断方法中使用最广泛的一种方法就是振动信号分析诊断法。当轴承表面部分受损时，轴承会产生周期性的宽带脉冲激励信号。轴承振动的频谱结构可分为三类。
2.2.1低频谱(低于1kHz)，包括轴承的故障特征频率和加工误差引起的振动特征频率。对于低频段的频段谱线进行分析，可以诊断轴承的相应故障。
2.2.2中频谱(1~20kHz)，轴承表面损伤而引起的轴承的固有振动频率。一般是采用共振调节技术获得高信噪比的振动信号，从而进行轴承故障分析。
2.2.3高频谱(超过20kHZ)，是指的轴承损坏造成的影响超过20kHZ频率能量分布,主要包括信号包含超过20kHZ高频部分。高频信号分析通常作为诊断初期轴承故障最常用的一种方法。
2.3轴承振动信号特征频率
轴承是由滚动体、保持架和内外圈结构件组成。在轴承运转过程中，会触发各组成结构件的频率响应，当某部分发生局部缺陷时，在其一次旋转运动过程中就会发出相应的冲击信号。不同结构件的频率特征因其结构及材质特性而不同，即为轴承各部分的特征频率。轴承的频率特征依据其结构特性通常在较低频率1000Hz以内。通常，发电机在运行过程中通过监测轴承振动信号，将信号数据进行过滤分析，识别故障特征频率，对应轴承运行的频谱特征，以评判轴承运行状态。
针对目前主流的2MW机组，采用较多的是双馈异步风力发电机，它存在两种轴承结构形式，即三轴承结构和两轴承结构。三轴承结构是在驱动端配置圆柱滚子轴承和深沟球轴承各一个，非驱动端配置一个圆柱滚子轴承;两轴承结构是指发电机驱动端和非驱动端均采用深沟球轴承。通常驱动端为定位端，非驱动端为浮动端。这两种轴承结构形式在2MW双馈异步风力发电机上均有应用，其中以三轴承结构形式相对较多。依据轴承特征频率计算并结合德国FAG公司轴承样本对应型号的特征频率，表1列举了一种2MW双馈异步风力发电机三轴承结构的FAG轴承的故障特征频率数据。
表1与60r/min相关的轴承基本特征频率
3滚动轴承的振动特征分析方法
3.1特征参数分析法
特征参数分析法在轴承振动特性分析中起着重要的作用。特征参数分析法只需几个指标就能分析出轴承的运行状态，因此这种方法使用方便，分析结果简单，特征参数法还有对轴承状态进行分析无需历史记录的优点。轴承特性参数分析与诊断中常用的参数包括RMS、峰值等各种时域特性参数和重心频率等频域参数。时域和频域参数主要用于一些最基本的诊断，使用其中之一参数分析有时会得不到准确的诊断结果。因此，在实践中应该进行合理的利用，以获得良好的效果。
3.2包络法
包络法具有能同时识别同一轴承多种故障的特点，极大的提高了诊断的准确性。当轴承表面局部损伤时，在运行的过程中要撞击接触表面并产生冲击脉冲力。由于冲击力具有较宽的频带，这其中也会包含其他部件的固有频率，则会引起振动测量系统的共振。所以，被测振动加速度信号包括很多载波共振频率及其上的故障特征频率和谐波分量。
通常我们会选择谐振频率作为中心，此时细微的故障信号就会借助高幅值的谐振频段传递出来使得我们能够使用仪器捕捉到。不然高频低幅轴承故障信号经过多个界面的反射衰减后，就会变得难以被提取。利用低通滤波器可以得到调制信号的包络信号，然后利用快速傅里叶变换(FFT)得到包含故障特征频率及其倍频分量的低频包络信号。包络信号的频谱分析可以方便地诊断轴承故障。这一过程也称为共振解调。
结语
利用振动监测技术对风场发电机轴承进行实时监测，能够在一定程度上及时准确地评定轴承的运行状态，为轴承故障预判提供了依据。同时，该技术的应用与发展，能够较大程度上提高风力发电机轴承状态异常判别和故障诊断能力，解决发电机轴承早期故障问题，避免出现重大损失，降低机组维护成本，保证机组可靠稳定运行。
参考文献:
[1]VDI3834风力发电机及其组件机械振动的测量和评估.德国工程师协会.
[2]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):328－333．
论文作者:钱成,杨勇
论文发表刊物:《电力设备》2019年第13期
论文发表时间:2019/11/12
标签：轴承论文; 频率论文; 故障论文; 特征论文; 信号论文; 机组论文; 在线论文; 《电力设备》2019年第13期论文;