基于大型风力发电机组齿轮箱实时故障诊断策略分析

杨金玉

摘要：本文主要分析了我国大型风力发电机组齿轮箱实时故障诊断策略，重点介绍了几种全新相应地诊断策略，这些策略不仅能够克服现有诊断方法中的不足，而且具有多种特有的优点优势。通过对大型风力发电机组齿轮箱实施故障诊断策略进行分析，希望能够帮助解决大型风力发电机组中齿轮箱的故障问题。

关键词：风力发电机组;齿轮箱故障;诊断策略

1.实时故障诊断技术概述

当前我国大型风力发电机组中齿轮箱在实际的工作当中，还存在一些问题，容易出现故障。一旦齿轮箱出现了故障，就会对整体的大型风力发电机组造成巨大的不利影响，严重阻碍和制约着大型风力发电机组发挥出其本身的价值和作用，因此，对大型风力发电机组齿轮箱实时故障进行诊断，是十分重要的，有着现实的价值和意义。文章本部分将对大型风力发电机组齿轮箱实时故障诊断技术进行概述分析。

1.1专家系统故障诊断方法

专家系统故障诊断法，即Expert System。专家系统故障诊断方法是利用当前社会中现今的计算机和网络技术，将大型风力发电机组齿轮箱中出现的故障和问题通过网络将信息数据传递到相关的专家面前，专家根据自身的专业能力素质和长期经验对齿轮箱中的故障进行分析诊断，迅速找到关键的问题，从而提出解决办法进行解决。这一方法主要应用于复杂系统中，其系统中没有精确的数学模型。专家系统故障诊断办法是一个当前应用最为广泛地一个智能故障诊断技术。具体而言，其由综合数据库、知识库、推理机、人机接口、解释系统等众多部分组成。知识库是在线形式信息库。收集和集合了相关专家学者的大量领域专业知识，是进行故障诊断的主要依靠之一。推理机是专家系统的组织及控制中心，是系统的大脑，主要通过故障信息的获取结合规则进行故障问题的匹配诊断，在匹配成功后给出诊断结果。在实际的应用，专家系统优缺点分明，在故障诊断的适应力方面还需要改进，同时太过于依赖专家的领域知识。

1.2小波分析故障诊断方法

小波分析方法主要是通过信号的处理，将信号投影到空间中，通过信号的变化进行相应故障的检测。小波分析故障诊断方法能够在多种限制因素较多的环境中对信号进行及时地检测和分析，从而寻找到齿轮箱中的故障问题。

1.3神经网络故障诊断方法

人工神经网络（Artificial Neural Network）有着多种优点优势，例如容错、自适应、自学习及处理等。这些优点给予了其很强的工程应用性。神经网络诊断系统是一个并不复杂的结构过程，其诊断的过程主要包含着两个阶段层次的内容：一是训练，也即是学习。二是诊断，也即是匹配。具体的过程如下：系统首先将学习故障样本进过神经网络训练得到相应的权值，训练完成后对诊断样本进行相应地故障诊断，实现故障的隔离分离，如图1所示。

神经网络故障诊断系统目前收到了社会中各行各業的广泛关注，成为了故障研究诊断领域的一个焦点，为故障诊断提供了另一种有效地办法和解决途径。但是其也存在着部分不足和缺点，主要为训练样本获取困难，对网络权值难以解释等。

1.4模糊逻辑故障诊断方法

模糊逻辑（Fuzzy Logic）诊断方法，是另一种故障的有效诊断方法，其基础是模糊集合，能够有效地克服由于系统本身噪声和非精确性所造成的影响，有着独特的优势。在实际的故障诊断中，通过运行合适的函数和模糊规则，进行模糊逻辑推理，达到故障诊断的效果。一般而言，模糊推理系统通常由模糊化单元、模糊规则库、反模糊化单元和模糊推理所组成构成。如图2所示。

由于模糊逻辑故障诊断方法的基础是隶属函数，隶属函数的人为构造必定有着一定的主观因素，同时选择的参数精度等多个方面的因素都会对模糊逻辑故障诊断的准确性造成一定的影响。在实际的应用中，应当同其他方法进行结合使用。

1.5故障树故障诊断方法

故障树分析（Fault Tree Analysis）是对整体系统运行安全性和可靠性分析的一种重要方法手段。一般而言，故障问题的出现并不是单一因素的，而是一层一层众多原因结果的共同和累加作用而造成的。这样就形成了一个故障树，对故障树进行逻辑分析，就能够对齿轮箱中的故障问题追根溯源找到根本性的原因，从而进行分析、诊断并加以解决。正确故障树的构建是这一方法能够进行诊断的最根本条件和最重要条件，一旦故障树结构不正确，就会极大地降低故障诊断的精确度，诊断的作用就无法得到体现和发挥。

1.6案例故障诊断方法

案例诊断方法是一种新型的诊断方法，其是由过去曾经出现过的问题和故障案例进行经验上的总结，从而帮助指导解决新问题故障的一种诊断方法。运用这一方法，对故障诊断的相关人员就提出了较高的要求，但是这一诊断方法行之有效、且效率高、诊断效果较为优秀，有着广阔的应用空间。

2.总结

总而言之，大型风力发电机组是我国在新形势下可持续发展和新能源开发应用中的一个重要组成部分内容，是风力资源开发的重要硬件保证。而齿轮箱作为大型风力发电机组中的重要结构，其一旦发生故障，将极大地影响发电机工作。对齿轮箱故障进行诊断分析，是尤为必要的。文章从此出发，对实时故障诊断的方法技术进行阐述总结，希望能够结合实际解决大型风力发电机组中齿轮箱故障问题。

参考文献：

[1]李德志，王娜.风力发电机组齿轮箱故障诊断[J].商品与质量，2016，（27）：279-279，280.

[2]王志远.风力发电机组中齿轮箱的故障诊断分析[J].通讯世界，2016，（6）：196-197.