置信椭圆在永磁直驱同步风力发电机非平稳振动故障诊断中的应用

赵心迪，叶月光，王 贺

（1.上海电力设计院有限公司，上海 200025；2.新疆金风科技股份有限公司，新疆 乌鲁木齐 830026）

0 引言

随着科学技术的飞速发展，人类对能源的需求越来越迫切，世界能源消耗量的持续增加，使全球范围的能源危机形势愈发明显，开发可再生能源成为世界各国能源发展战略的重要举措。近年来，我国风能资源开发加速，风电产业进入高速发展期，风电作为一种新型能源在我国能源结构中所占的比例越来越大，且风力发电机也不断向大型化发展[1]。风机系统稳定性是保障风机系统正常工作的一个基本要求，永磁发电机级数多、机械直径大、转动惯量高，对变流器的工作影响较大且发电机自身又无阻尼绕组，在转速出现振荡时，机组自身不能对转矩进行阻尼，若永磁直驱机型发生非平稳振动，将对发电机寿命产生恶劣影响，甚至存在严重安全隐患。风力发电机故障诊断技术可以有效地提高机组的可靠性，降低风力发电场的运营成本，提高风力发电场的运行效率，对促进风电产业的发展以及能源结构的调整具有重要的意义。

发电机作为旋转机械，在运行中的振动和旋转转速相关，现有技术方案中，风机轴承振动预警多针对非永磁直驱风力发电机组的电机振动模式[2-7]，没有或很少涉及发电机磁场随转速变化时发生的机组振动特征。本文通过对机组在不同转速段中的振动数据进行概率密度分布特征分析，给出了机组非平稳振动时的振动特征，并将置信椭圆应用于发电机非平稳振动诊断中，保障了机组的安全运行。

1 发电机非平稳振动时的振动特征

国内某风电场1.5 MW永磁直驱同步风力发电机，当风速在5~7 m/s且转速为11~14 r/min时，该风电机组发电机产生非平稳异常振动。对机组X方向（机组头部到尾部方向）以及Y方向（站在下风向，面向机头，左右方向为Y方向）的机组振动数据进行快速傅里叶变换并变换为频域，对发电机2个方向的振动数据进行概率密度分布特征分析，可发现机组在转速11~14 r/min时，该风电机组发电机产生定子支架异常谐振。对数据进行振动特征的抓取，可以看出，X、Y这2个方向的振动密度分布正常情况下近似“圆区域”分布，出现异常时，分布的圆形发生畸变。因此，在实际运行中，可通过机组振动数据的分布特征进行风力发电机非平稳振动故障诊断。

2 置信椭圆法

本文引入ArcGIS中用于点集分布特征的分析方法——置信椭圆法[8-11]，通过机组X方向以及Y方向的振动/转速分布特征图，对图像特征进行抓取并进行预测区间构造。采用置信椭圆拟合算法可实现对振动点的方向和分布形状进行分析。置信椭圆算法原理如下：

在离散点集的原始坐标系XOY下，假设存在某一方向，所有离散点到该方向的标准差距最小，那么，该方向与原坐标轴的X方向的夹角θ就是点集的定向方向。将坐标轴进行旋转形成新的坐标系（X'O'Y'），新的坐标系坐标原点为（u，v），其中

在新坐标系下的所有点到X轴的标准差距离σy'可以表示为

当在假定的新坐标系下标准差距离最小时，则假定的坐标系的旋转角度θ就是离散点集的定向方向。对式（2）求一阶导数，可以获得最大/最小的标准差距离。

将式（3）带入式（2）中可以获得2个标准差距离，其中最大标准差距离σx'为椭圆的长轴长度，最小标准差距离σy'即为椭圆的短轴长度，θ即为坐标系的旋转方向角，也就是点集的定向方向。

3 应用与验证

采用置信椭圆法，对风机在X、Y这2个方向的振动分布进行概率密度分布特征拟合。利用拟合椭圆参数来评估振动点分布的特征是否触发告警，参数包括：椭圆率即短轴和长轴的比、椭圆面积、倾斜角等。其意义在于确定振动区域的大小和方向。报警条件设定为：轴比≤0.3，椭圆面积≥0.000 4且椭圆整体角度倾斜角为非垂直和水平分布，实现流程如图1所示。

图1 永磁直驱风机发电机置信椭圆振动特征识别实现流程

如果长短半轴完全相等，则数据分布呈现一个正圆圈，正圆振动分布表示没有任何方向特征，机组正常运行时振动分布偏向正圆或“微椭圆”分布。将方法应用于故障风机预警，拟合结果如图2—图5所示。

图2 1号故障风机秒级数据置信椭圆预警效果

图3 2号故障风机秒级数据置信椭圆预警效果

图4 3号风机秒级数据置信椭圆预警效果

图5 4号风机秒级数据置信椭圆预警效果

由图2—图5拟合结果可知，置信椭圆应用于永磁直驱同步风力发电机非平稳振动故障诊断可以实现秒级数据故障诊断，由秒级数据拟合结果与30 s采样数据对比可知，该方法对故障前期的诊断有较高精度，由数据拟合结果与1 min采样数据对比可知，该方法可实现早期故障预警，若同步采用振动抑制控制策略，将可大大减少非平稳振动导致的机组机械疲劳，避免故障进一步扩大所导致的安全隐患。

4 结论

本文依托实际故障数据，给出了永磁直驱机型风力发电机非平稳振动时的振动特征，提出了基于置信椭圆的发电机非平稳振动诊断方法，应用与验证结果验证了该模型计算方法可以应用于永磁风力发电机组非平稳振动的判定。机组正常运行时振动分布偏向正圆或“微椭圆”分布，当椭圆轴比≤0.3、椭圆面积≥0.000 4且椭圆整体角度倾斜角为非垂直和水平分布时，即可判断风机存在非平稳振动。该诊断方法的应用，可以检测到风机秒级数据特征异常，若同步采用振动抑制控制策略，可以大大减少非平稳振动导致的机组机械疲劳，避免安全隐患。