基础环式风机基础振动位移周期特征研究

何兵 李嘉晖 朱新革 姚林威 黄时雨

摘 要：为了探究基础环式风机在正常运行时基础振动位移周期特征，本文介绍一种针对风机基础环的振动位移监测系统，并以某风电场——直驱式风力发电机为研究对象，连续7天对风机基础进行振动位移监测，得出基础环振动位移周期，通过统计发现两种工况下振动位移周期均成正态分布，且与轮毂转速成反相关关系。

关键词：风机基础;基础环;振动位移周期

中图分类号：TS737.7+.1     文献标识码：A       文章编号：1003-5168（2021）30-0034-03

Abstract： To explore the periodic characteristics of vibration displacement of foundation ring type wind turbine during normal operation， this paper introduces a kind of vibration displacement monitoring system for fan foundation ring， and a wind farm with direct-driven wind turbine generators is selected as the research object. The vibration displacement of fan foundation ring is monitored for 7 consecutive days， and the vibration displacement period of fan foundation ring is obtained. Through statistics， it is found that the vibration displacement period under the two working conditions is normal distribution， and is inversely correlated with the hub speed.

Keywords： wind turbine foundation; foundation ring; vibration displacement; vibration period

当前，在我国庞大的能源消耗体系中，煤炭占据重要地位。但是，隨着经济的发展和时代的进步，各种新型能源的出现使煤炭消耗量占比逐年减少，而太阳能、水能、风能等可再生能源消耗量稳步提升。近几年风电产业迅速发展，但暴露出来的问题也越来越多。

风机破坏是一个缓慢的过程，几年甚至几十年都有可能，而风机基础是风机的主要受力部件，运行时必须保证足够的强度和稳定性，所以对风机基础进行实时监测十分必要。Ping Wang等[1]认为利用无线传感器对风机结构进行实时监测是最好的方法之一，可测量应变、振动、倾斜、裂缝等;Magnus Currie等[2，3]在风机基础周围布置无线位移传感器，以实时监测风机基础在垂直方向上的位移，所提出的数据采集方法和处理架构提供了风机运行的实时信息，降低了风机运维检查成本;白雪等[4]在基础环锚固区安装一种基于振弦式应变计，从养护阶段对风机基础到正常运行阶段进行监测，该方法可识别基础缺陷并对基础损伤进行量化分析;董霄峰等[5]以海上风机为实验对象，分析风机结构在停机、正常服役、开停机和台风四种工况下的振动响应数据，对影响风机振动的关键因素进行深入讨论。

目前国内外学者针对风机叶片和塔筒的监测研究较多，而针对风机基础监测方面的研究较少。针对以上问题，本文提出一种针对基础环式风机基础振动位移监测系统，实时监测基础环的振动位移，经过数据处理后，分析基础环振动周期规律。

1 工程概况

本试验所用风机位于湖南省境内，风电场所在区域以山地为主，海拔高度在900～1 550 m，地势起伏较大，风能资源丰富。该风机为2 MW直驱式风力发电机，基本参数如下：额定电压690 V，额定转速16.83 r/min，轮毂高度80 m，叶轮直径96 m，切入风速、额定风速、切出风速分别是3 m/s、10.5 m/s、25 m/s。该风机采用基础环将上部塔筒与基础相连，基础环直径4.4 m，埋深2.0 m。

为了准确监测风机运行时基础环的整体振动位移，位移传感器在基础环周围应均匀布置。将基础环简化为平面圆模型，以舱门位置为标记起始点1，按逆时针编号规则将平面圆均匀分为16块，将八个L形传感器感应装置等间隔固定在基础环上法兰处，传感器放置在感应装置下方的塔筒底部地面。A～H号传感器装置分别对应基础环分区2～16轴号，如图1所示。监测系统原理是：风机运行时，感应装置随基础环共同运动，其正下方是一种非接触式电感位移传感器，它可以通过感应装置的相对位置测量其振动位移数据。该系统采用的传感器测量频率为0.1 s/次，量程为-5～5 mm，工作温度为-20～80 ℃。

2 监测结果分析

2.1 振动位移数据

本次试验共有8套振动位移监测设备，由图1可知，可将在基础环同一直径上的A、E点（2-10轴），B、F点（4-12轴），C、G点（6-14轴），D、H点（8-16轴）分为四组，经过数据整理后发现F点振动位移最大，该点振动位移时程如图2所示。

2.2 SCADA数据

利用SCADA数据识别风机服役状态、诊断风机故障是近几年风机领域研究的热点[6]，它的优势是不需要额外的监测实验，也没有额外的费用支出[7]。从风场SCADA数据库中提取本次试验时间段内的风机运行数据，F1号风机在试验阶段的轮毂转速情况为：在0～20 000 s时段，轮毂转速从0 r/min阶段上升至16 r/min，为轮毂转速的不稳定阶段;在20 000～28 000 s时段，轮毂转速基本稳定在高转速（15～17 r/min）。试验时段F1号风机风速时程情况为：在0～20 000 s时段，风速由0 m/s线性增长至额定风速10.5 m/s，为风速的不稳定阶段;在20 000～28 000 s时段，风速基本保持额定风速（10.5 m/s）。由轮毂转速和风速时程可知，当风速由0逐渐增加至额定风速时，轮毂转速由0逐渐增加至额定转速，说明风速与轮毂转速呈正相关关系。

2.3 基础环振动位移周期分析

监测系统在采集信号时不可避免地会受到环境的干扰，形成噪声，给原始数据信号帶来一定的误差，如何有效地去除噪声信号是后续进行数据分析的关键。小波理论的出现，可以很好地解决信号噪声问题，它利用数学原理在滤除噪声的同时最大限度地保留了数据的原始特征[8]，是小波分析在信号处理技术应用的重要领域[9]。本文使用小波滤波原理对F1号风机基础环4-12轴F点振动位移数据进行去噪处理，振动位移信号在不断地波动，通过计算各个波峰所对应的时间序号，作差后即可得到峰值时间点对应振动位移周期。由图3可知，在0～20 000 s时段，振动位移周期较分散，波动幅度大;在20 000～28 000 s时段，振动位移周期较集中，波动幅度小。

为了更加深入地了解基础环振动位移周期与轮毂转速之间的关系，现结合风机轮毂转速和风速，将F点振动位移数据阶段分为两种工况。工况Ⅰ为时段0～20 000 s，轮毂转速由0 r/min上升至16 r/min（不稳定阶段）;工况Ⅱ为时段20 000～28 000 s，轮毂转速保持额定转速16.83 r/min（稳定阶段）。

统计各工况时段基础环振动位移周期大小的分布情况后发现，工况Ⅰ振动位移周期符合正态分布，主要集中在2.5～5.5 s，周期大小以4.2 s集中;工况Ⅱ振动位移周期符合正态分布，主要集中在3～3.4 s，周期大小以3.2 s集中。由两种工况结果对比可知，轮毂转速保持额定时，基础环振动位移周期在3.2 s左右;轮毂转速越大，基础环振动位移周期越小。

3 结论

通过分析基础环4-12轴F点振动位移周期并与SCADA数据中的轮毂转速和风速对比，得出结论：

①基础环式风机基础振动位移监测系统能实时监测基础环的振动位移;

②风机轮毂转速与风速呈正相关关系;

③在两种不同工况下，基础环振动位移周期均呈正态分布;

④基础环振动位移周期与轮毂转速呈反相关关系。

参考文献：

[1] WANG P，YAN Y，TIAN G Y，et al. Investigation of wireless sensor networks for structural health monitoring[J]. Journal of Sensors. 2012， 156329.

[2] MAGNUS C， DR M S， QUAIL D F. De ve lopment of a robust structural health monitoring system for wind turbine foundations[J]. Proceedings of Asme. 2012： 859-867.

[3] CURRIE S T. Structural health monitoring for wind turbine foundations[J]. Proceedings of the Institution of Civil Engineers， 2013： 162-169.

[4] 白雪，何敏娟，马人乐，等.风力发电塔预埋塔筒基础健康监测[J].太阳能学报.2017（7）：1979-1986.

[5] 董霄峰，练继建，王海军.海上风机结构振动监测试验与特性分析[J].天津大学学报（自然科学与工程技术版），2019（2）：191-199.

[6] YANG W， TAVNER P J， CRABTREE C J， et al. Wind turbine condition monitoring： technical and commercial challenges[J]. Wind energy （Chichester， England），2014（5）： 673-693.

[7] 张帆，刘德顺，戴巨川，等.一种基于SCADA参数关系的风电机组运行状态识别方法[J].机械工程学报，2019（4）：1-9.

[8] 谢杰成，张大力，徐文立.小波图象去噪综述[J].中国图象图形学报，2002（3）：3-11.

[9] 潘泉，孟晋丽，张磊，等.小波滤波方法及应用[J].电子与信息学报，2007（1）：236-242.