摘要：风力发电和太阳能发电是清洁能源，在发电系统中所占的比例将会越来越大。风能本身属于一种可再生的清洁类能源，具有取用不竭、无污染辐射以及节能环保等优势，故而受到了电力企业与广大群众的青睐。近年来，风力发电在我国的应用范围正在不断扩大，由于风力发电机组中所包括的旋转机械部件数量较多，因此为了进一步保证机组设备的安全性，相关部门必须要加大对旋转机械故障的关注力度，以此使损失下降到最低。基于此，笔者结合风力发电机组旋转机械比较容易出现的故障提出了几点可行性较高的整改措施，其中包括润滑油油液故障分析法、振动信号故障分析法、电子信号故障分析法等等。
关键词：风力发电；旋转机械；故障判断
引言
风能是发展最快的提供电力的能源，它取之于大自然，是可再生能源，利用风能对环境有很大的保护力度。在风力发电机组中，风轮、齿轮、发电机等相关旋转机械发挥出了十分重要的作用，如果任意一个螺旋机械出现了故障，那么将会导致整个风力发电机组无法顺利运行，从而引发严重的连锁事故。相较于其他发达国家来看，我国的风力发电行业尚处于初期的发展中阶段，因此有关于旋转机械的研究水平也相对落后，为了能够尽快的改变现状，风力发电行业中的技术人员要进一步加大对存在于风力发电机组中旋转机械故障的关注力度，从根本上提高风力发电的安全性、可靠性以及有效性。
1风力发电的现状
我国在风力发电上的研究较晚，目前为止还没有比较成熟的预测故障的技术。设备运行的成本相对较高，并且维护的成本也很高，所以对于比较大的零件定期维护是一种被广泛采用的方式。联轴器、高速轴、齿轮箱、主轴轴承以及主轴互相组成了风电机组中的转动系统。能量进行传递主要就是靠这些部件，另外还能够实现风能的转换，这些零件就是关键的零件，能够帮助实现风力发电。但是由于零件的运行状态是一种变载荷变速的模式，因此齿轮箱往往也是设置在传动系统当中的，发生故障频率最高的就是联轴器和主轴轴承，如果没有检测合格就使其运转会带来巨大的损失。风力发电机的一般使用寿命是20年，但是只是针对于风力发电机组来说的，很多时候由于情况特殊，其使用寿命还不到10年。构成风机传动链的三大部件分别为齿轮箱、发电机和主轴/轴承。齿轮箱是造成风力发电机组停机的主要原因，尤其是在这三大部件中。风能转换的关键部件就是齿轮箱，发电机得到一定的转动速度，就是通过这个非常重要的机械部件，因为它也属于传动系统中一部分，风轮捕获到的风能通过它传递给其他的部件。风力资源相对较好的位置就是海边、高山、荒漠，这个机器组通常情况下安装在此。这个机器组一旦发生故障，维修难度较大。因为自然环境比较恶劣，往往都是酷暑和严寒这样极端气候条件，同时还伴随着强烈的风力冲击。这组机器的维护资源和合理安排情况能够得到很合理的改善，当然还需要注意的就是成本的控制，这就要求新能源的不断引进，同时也为机器的检修奠定了基础。根据风力发电机的实时运行的数据，检测齿轮箱故障的发生部位以及是否存在故障主要是通过采取振动的数据，这个数据往往位于齿轮箱和轴承上。可以有效减少设备发生故障的次数，从而避免重大故障的发生，提高设备的可靠性。
2风力发电机组旋转机械的常见故障
2.1叶片故障
风力发电机组叶片的最常见故障即为叶片平衡性较差、运作疲劳、裂纹、磨损以及断裂等等。其中，叶片不平衡的主要原因是叶片的质量参差不齐，叶片的安装位置不够对称以及叶片在长时间运作后出现损坏等。在风轮旋转的过程中，主轴会由于惯性而稍稍偏离旋转轴线，由于风轮的离心惯性具有不平衡的特点，因此会导致主轴出现运行疲劳、振动以及噪声等，从而对机组的运行寿命带来严重的负面影响。另外，如果叶片出现了比较微小的裂纹，那么就可以采用看色、探伤以及超声波技术来进行故障检测；如果叶片出现的裂纹较大，那么就要通过分析振动信号或分析发电机电信号等方式来进行故障研究。
2.2主轴故障
主轴的主要功能是将风轮扭矩转送到增速箱，在运行过程中比较容易出现磨损、断裂以及偏心等故障。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆技术人员可以采用振动信号分析、电信号分析、噪声信号分析以及湿度信号分析等方式来对主轴故障加以判断。
2.3轴承故障
轴承的常见故障为：轴承振动、轴承疲劳以及轴承磨损等等。风力发电机组旋转机械的主轴轴承需要承受十分巨大的风轮压力，如果风轮在转动过程中出现了不平衡状况，那么会导致主轴轴承的振动幅度加大，从而引发轴承疲劳与轴承磨损的情况。对于此类故障，技术人员可以采用电信号分析、振动信号分析、声发射技术以及润滑油油液检测等方式来予以诊断。
2.4发电机故障及原因
发电机主要故障类型有发电机振动过大、发电机过热、线圈短路转子断条以及绝缘损坏等。发电机故障的产生大多是由于长期运行，使各部件老化又未能及时处理而造成的绝缘老化失效、转子与定子不对称等。
2.5齿轮故障
齿轮的常见故障大致包括齿轮折断、磨损、偏心以及点蚀等等。其中，齿轮折断故障的形成原因为齿轮与滚动轴承的表面过于粗糙，齿轮胶合的形成原因是润滑选择不当，外界因素干扰过大等等。技术人员可以采用振动信号分析、噪声信号分析、电信号分析等方式来对齿轮故障进行判断。
3风力发电机组旋转机械的故障判断技术
3.1润滑油油液故障分析法
润滑油油液故障分析法所指的是通过对风力发电机组旋转机械的润滑油油液使用状态，来进一步锁定故障的类型与发生部位。润滑油油液故障分析法主要包括微粒分析与优质分析这两种技术。其中，前者所采用的是铁谱分析与光谱分析等技术方法，针对润滑油中的颗粒数量来展开技术分析，而后再针对颗粒的分布与大小进行深入研究，从而得出旋转机械的故障情况；油质分析方法所采用的是油质检测仪，通过分析润滑油是否被外界所污染，油质是否达到合格标准，以此来判断旋转机械故障的具体位置与磨损程度等等。
3.2信号故障特征提取诊断技术
采用信号故障特征提取诊断技术是通过对风力发电机组旋转机械工作过程中，振动、压力、温度、噪声、电压、电流、流量等信号的检测，进行收集与整理，再采用连续小波变换、傅里叶变换等手段对收集的信号进行处理，提取信号故障特征，然后通根据故障征兆、标准模式和判别准则对信号波形及数据信息进行诊断，判断出旋转机械故障发生的部位、类型与严重程度。而以上所提到的主轴故障、主轴轴承故障、发电机故障、齿轮故障、叶片故障等，均可采用信号故障特征提取诊断技术进行诊断。
3.3振动信号故障分析法
振动信号故障分析法所指的是通过分析振动信号的方式来诊断故障，这种故障判断方法相对传统，因此在我国的风力发电行业中发展的比较成熟。振动信号故障分析法需要利用传感器来获取振动的速度、位移以及加速度等信息数据，而后再结合实际情况来对数据信息加以分析与处理，最终得出旋转机械的故障类型与故障方位。
结语
随之我国电力行业发展速度的持续加快，风力发电的发展空间也变得愈来愈大。通过对以往风力发电机组旋转机械的故障发生数据进行分析研究后可知，通过采用科学化的故障判断方法，不仅可以有效减少不必要的资源浪费，而且还能够进一步提升我国风力发电行业的整体技术水平，从而为我国电力事业的可持续发展提供强大的力量支持。
参考文献：
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［2］赵和佳，苏建.振动检测判断风机振动异常案例分析［J］.中国设备工程，2014，（6）：57-58.
论文作者:穆儒清
论文发表刊物:《基层建设》2017年第36期
论文发表时间:2018/4/3
标签：故障论文; 齿轮箱论文; 主轴论文; 信号论文; 机械论文; 轴承论文; 叶片论文; 《基层建设》2017年第36期论文;