风力发电机组旋转机械的故障判断探讨

申凯

（营口职业技术学院，辽宁 营口 115000）

风力发电机组旋转机械的故障判断探讨

申凯

（营口职业技术学院，辽宁 营口 115000）

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。

风力发电；旋转机械；故障判断

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 国内外风力发电机组旋转机械故障技术的研究

（1）国外研究。目前，一些发达国家在针对风电机组的旋转机械故障技术进行研究时，将重点放到了发电机组、齿轮以及叶片中，所采用的主要故障诊断方式为，针对由发电机组所给出的电子信号展开全方位分析，根据分析结果来得出故障的具体所在方位。例如，通过分析发电机所输出的功率信号频率，进一步分析转子是否处于平衡状态、气动力是否处于对称状态；再例如，通过分析转子的信号频谱，进一步分析发电机机组的定子与转子是否处于对称状态等等。

（2）国内研究。通过上文中的介绍可知，我国的风力发电行业起步时间较晚，因此有关于发电机组旋转机械故障判断技术的研究比较局限，研究目标大致锁定在齿轮箱。国内的相关技术人员主要是通过分析旋转机械在运作时所发出的振动信号，以此来确定故障的所在位置，准确率较低。

2 风力发电机组旋转机械的常见故障

（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）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。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。

（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。

（4）发电机故障。发电机的常见故障为定子与转子的不对称、定子线圈、绝缘老化等等。技术人员在判断发电机故障时，可以优先考虑分析发电机电的信号、温度信号等，此外也可以通过开展绝缘试验的方式来进一步诊断发电机故障。

（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

（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。

（2）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。

截止到目前为止，比较常用的振动信号分析法包括时域分析、频谱分析、包络分析等。首先，时域分析所指的即为对时域振动信号站直接分析，具有操作简单且便于理解等优势，如果信号中表现出了十分明显的简谐、周期以及脉冲成分时，那么所得出的故障判断结果将更加可靠；其次，频谱分析所指的是针对频域中的原信号分布展开分析，它的直观性更强，因此能够直观地看到信号的组成形式；最后，包络分析所指的是针对存在于信号中的共振波形展开分析，经常被应用到齿轮、轴承等旋转机械部件的故障判断中。

（3）电子信号故障分析法。电子信号故障分析法所指的是针对由发电机组所输出的电流、电压以及电子信号来展开分析，此种故障分析方法比较常用于现代工业领域中，例如核能发电厂、涡轮机械工业等等。基于此种情况，电子信号故障分析法在我国同样拥有十分丰富的实践应用经验。此种故障分析方法首先会对电子信号的频谱展开全面分析，在此基础之上再根据信号的频谱特征以及相关的数据来做出诊断，将故障的发生方位与类型确定出来。

4 结语

综上所述，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。

［1］王闯，李玲君，陈宏，等.基于频谐频段的旋转机械运行状态评价方法［J］.机床也液压，2014，（19）：137-140.

［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.

［3］李忠平，刘杰中，苏边茹.旋转机械不平衡故障自愈调控方法研究［J］.中国设备工程，2014，（6）：156-157.

Discussion on Fault Judgment of Rotating M achinery for W ind Turbine

SHEN Kai
（Yingkou Vocational and Technical College，Yingkou，Liaoning 115000，China）

Wind energy itself belongs to a kind of renewable clean energy，with inexhaustible，pollution-free radiation and energy saving and environmental protection and other advantages，so it is popuplar in the power companies and the masses of all ages.In recent years，the scope of application of wind power in China is expanding,due to a large number of rotary power components in the wind turbine，so in order to further ensure the safety of the unit equipment，the relevant departments must pay more attention to the rotating machinery failure in order to minimize the loss.Based on this，combining with the wind turbine rotating machinery more prone to the failure,the author puts forward several feasible solutions to the rectification，including lubricating oil failure analysis，vibration signal failure analysis，electronic signal failure analysis，etc.

wind power generation；rotating machinery；fault judgment

TM315

A

2095-980X（2017）06-0041-02

2016-05-30

申凯（1982-），男，吉林农安人，硕士，工程师，主要研究方向：机械设计，风力发电。