风力发电机状态监测与故障诊断技术综述

张明

（黑龙江省哈尔滨市龙源新能源发展有限公司，黑龙江 哈尔滨 154800）

风力发电不仅仅可以满足当前比较紧缺的电力资源，并且使用风力进行发电还非常的环保，贯彻了中国可持续发展的理念，具有非常环保的作用。由于风发电机在运行的时候比较危险，所以说没有办法及时了解风力发电机在运行时候关键部件的状况，在维护风力发电机的时候一般采用事后维修或者是计划维修的方式。而风力发电机状态监测以及故障诊断可对发电机的关键部件进行监测，保障各个零部件正常运行。

一、风力发电机的机械故障监测以及诊断

机械故障包含的内容非常多，有发电机振动的幅度以及频率过大，发电机的轴承坏了，等等。机械故障信号的诊断可以通过控制发电机在运行过程中的振动、温度、转速等来实现。在监测发电机机械故障的时候还可以通过发电机在运行时候输出的电压、电流以及电阻这些方面的频率来诊断。一旦发电机振动幅度比较频繁的话，那么就有可能是因为轴承出现了故障。一般情况下轴承故障以后发电机的转动频率是正常情况才的一千多倍甚至于更高，利用振动传感器获取轴承转动的频率，然后对转动的频率进行分析就可以获得轴承故障的信号。当前在诊断轴承故障的时候采用的方法主要有峰值能量法、小波分析法、包络解调法等这几种方法。轴系不对称的故障可以通过对发电机振动的信号进行放大、过滤以后来获得故障的信号。发电机在不断的运行，而发电机的轴承在长期的运行不断地受到磨损，磨损以后温度就会升高，这样就会造成轴承变形，这样发电机就会出现转子偏心故障，该故障还可以通过监测发电机输出的电压以及电流频率。在诊断发电机转子偏心故障的时候还可以使用连续小波的方法进诊断。假如是较为轻微的机械故障在发电机运行时候，转轴就会通过振动而引起气隙振动，这样也会造成机械故障，也可以通过这个方面进行机械故障站诊断

二、监测和诊断风力发电机的电气故障信号

除了上述文章中描述的机械故障，还有电气故障信号监测以及诊断。在监测发电机电气故障的时候一般通过发电机的电子圈的温度、发电机的定子电压、发电机的定子与转子的电流等等方面进行监测，利用这些方面的监测数据，然后进行处理以后就可以得出发电机是否出现了电气故障。当前在诊断电气故障的时候一般采用电流检测法、振动检测法、磁通监测法、电流高次谐波法等等方法.当发电机出现转子、定子线圈绝缘损坏的时候就睡造成匝间短路、相间短路等等短路请况，所以说发电机的电气故障诊断需要集中短路上面。为了更好的检测发电机的状况就需要监测发电机的电压以及转子扭矩，而且还可以适当的借助大气温度以及压力等情况。发电机最经常发生的电气故障就是匝间短路，而一旦发生匝间短路以后发电机的定子电流就会失去对称性，一旦对称性打破以后，发电机就会生成一个反向的磁场，然后就会产生故障谐波分量。当前诊断匝间短路的方法也有很多，常用的有电流park 矢量轨迹、电流谐波成分等方法。但是当发电机的匝间短路的匝数比较少的时候，定子电流的变化量非常地微弱，甚至有些不明显，这个时候谐波的成分就会比较难以监测。在使用的方法中较为明显、较为好用的方法是park 矢量轨迹的方法，因为当发电机出现匝间短路的时候，park 矢量轨迹表现的最为明显，该种方法可以在最短的时间内通知你发电机出现了问题，发电机坏了。发电机坏以后表现出来特征就是温度升高、定子转流出现故障，这个时候帕克矢量轨迹的方法可以将这些变化通过轨迹表现出来，并且变现的非常清晰，大家在观察的时候也会比较容易，不至于说表现得内容大家看不明白。发电机短路不仅仅有匝间短路这一种表现形式，还有相间短路，这种短路的形式也是非常独特的，它有三种表现的形式。相间短路发生以后，发电机的温度、磁场都会发生非常明显的变化，发电机相间短路可以通过发电机的电流、温度以及振动信号等这些方面确定，常用的相间短路诊断方法是BP、EIMAN、PNN 神经网络法。这三种神经网络法经过长时间的实践以后发现各自有各自的优点。BP 神经网路法主要的优点是收敛的速度比较快，ELMAN 神经网络法的主要优点是解构非常的简单，PNN 神经网路法的优点主要是容错能力非常的强大，这三种方法各自都有各自的优点，谁也没有办法取代谁。该方法还处于研究的阶段，还没正式的投入使用，但是，该方法一旦投入使用以后一定能为发电机状态监测和诊断做出巨大的贡献。

结束语

简言之，风力发电技术是非常环保的技术，对于满足当前用电量起到了非常重要的作用。为了更好的保障风力发电的正常运行需要采用风力发电机状态监测以及故障诊断技术，将故障扼杀在摇篮里，减少故障发生的频率，提升风力发电的效率。发电机的及西厄诊断和电气诊断的方法都可以将发电机中蕴含的问题得到较好的解决。