李效龙,郝 莉
(1.南京高精齿轮集团有限公司,江苏 南京 210000;2.中科南京移动通信与计算创新研究院,江苏 南京 210000)
风力发电机是将风能转化为机械能,再将机械能转化为电能的一种装置。增速齿轮箱是风力发电机组主要的变速和能量传递部件,它将叶轮受风力作用旋转而产生的动力传递给发电机发电,同时将叶轮输入的很低的转速转变为满足发电机所需的转速,其传动系统可看作是一种受无规律变向载荷的风力作用及强阵扭矩冲击的变载荷条件下工作的低速、重载齿轮传动[1-2]。由于机组安装在高山、荒野、海滩、海岛等风口处的偏远地带,常年经受酷暑严寒和极端温差的影响,加之所处自然环境交通不便,且增速齿轮箱安装在塔顶的狭小空间内,距地面几十米或百余米高,维护困难,故障频发。一个拥有20 年寿命的风力发电机,其运行、维护和零部件的更换至少要花费其总发电收入的10%~15%,其中,增速齿轮箱的故障发生百分比已超过60%,是机组中故障发生率最高的部件[3-4]。增速齿轮箱价格昂贵、生产和修理周期长,保持其良好运行状态对风电机组的稳定运行意义重大。建立自主知识产权的风电设备制造技术和运用传感器网络化信息集成技术开发故障诊断集成信息系统对风电机组增速齿轮箱进行状态监测和远程故障诊断具有实用价值。
针对大型并网机组多台风电机之间和单台风电机的故障信息须集成到统一的系统平台,本系统为提高其运行水平进行了研究和设计。系统总体的物理结构如图1 所示。
图1 系统总体物理结构
系统结构从总体上分为3 个层次:数据采集、状态监测和远程故障诊断。数据采集层主要是根据增速齿轮箱的结构和故障机理分析,采用振动、温度等传感器对风电机增速齿轮箱进行布点监测,并运用数据采集硬件与软件对数据进行采集和处理,监测风电机齿轮箱的运行状态;状态监测层是基于局域网的风电机增速齿轮箱运行状态监控层。通过对监测数据的分析和预测来掌握增速齿轮箱的运行状态,保证机组安全稳定的运行;远程故障诊断层是基于浏览器对机组运行的故障数据通过Internet 进行远程传输并诊断。
软件系统的设计是故障诊断信息的核心,采用统一的系统界面,提供对多台风电机组增速齿轮箱的状态监测,故障诊断和设备维修。软件系统轴承故障诊断的界面图如图2 所示,上面是系统的4 个功能模块,左侧是每个功能模块的树形子模块,每个子模块都采用下拉式菜单窗口,并以汉字的形式提供各个功能的选择。右侧是诊断数据和图像显示区,通过详情的查看,可以看到故障图谱。通过图谱上方下拉式菜单的选择,可以查看不同的故障图像。下面图谱是基于实验室22kW 的风电机实验平台齿轮箱高速端轴承测试得出的频谱图,图中清晰的显示出轴承振动的特征频率。
图2 风电机齿轮箱轴承故障诊断界面
软件系统采用B/S(浏览器/服务器)设计模式、Windows Sever 2003 系统平台和服务器应用程序组(包括数据交换模块、数据存储模块和Web 发布模块)。系统程序集中在Web 服务器上运行,无须安装客户端软件,实现表示层、功能层和数据库服务层的B/S三层体系结构。同时,运用ASP 网络技术、SQL 2005 数据库系统,进行集成开发,并能够以数字界面和图像界面的形式显示齿轮箱的运行状态。用户只要拥有权限,便可以通过浏览器登录到系统的主页查看和诊断大型并网风电机组齿轮箱的运行状况。
软件系统为一个网络应用服务系统,故障诊断信息集成系统功能模块,如图3 所示,主要包括:基本信息模块、状态监测模块、故障诊断模块和设备维修模块,每个模块又分成多个子系统。
图3 软件系统功能模块结构
基本信息模块通过各种数据显示风电机增速齿轮箱主要零件的基本情况,用户可以通过此模块详细地了解齿轮箱的结构参数信息、应用参数信息和零件储备信息。
风电机组工作环境恶劣,运行工况随风速变化,风轮转速以及零部件承受的载荷也随时发生变化,极易造成增速齿轮箱零部件出现故障甚至损坏。齿轮和轴承的故障是增速齿轮箱的主要故障,对齿轮和轴承的运行状态的监测就是通过齿轮和轴承的振动特征参数和振动图像与标准阈值对比,判断齿轮箱中齿轮和轴承是否存在故障,若存在故障,则保存故障数据,发出报警信号。
1)振动特征参数是由有效值、均值、方根幅值、K 因子、峰值、峭度、峰值因子、峭度因子、脉冲因子、裕度因子和波形因子组成。这些参数是进行振动信号幅域处理常用的指标。其中有效值、均值、方根幅值、K 因子和峰值为有量纲参数指标,而峭度、峰值因子、峭度因子、脉冲因子、裕度因子和波形因子为无量纲参数指标[5]。不同的参数反映齿轮和轴承不同的失效形式,参数的综合应用才能真实地反映出齿轮和轴承的运行状况。
2)振动图谱由时域波形图、包络线图、频谱图、功率谱图、倒频谱图、包络谱图和相关解调谱图组成[6]。基于不同的滤波范围,从不同的角度监测了增速齿轮箱的运行状态。
故障诊断是远程诊断专家基于齿轮箱的结构和故障机理,参考典型故障,分析增速齿轮箱的故障诊断特征参数和故障诊断图像。根据图谱中齿轮箱零部件的故障特征频率成分以及有关频率成分处幅值的大小,精确诊断出齿轮箱的故障类型、故障位置和故障的严重程度,找出故障原因,并给出诊断结论。
1)故障诊断特征参数就是状态监测中保存的故障数据,不同的参数代表各自的故障信息。根据诊断参数数值的大小和标注阈值比较,清晰地判断出故障类型、故障位置及其严重程度。
2)故障诊断图像是状态监测中保存的故障图谱。诊断专家在故障诊断特征参数的基础上,通过综合分析时域波形图和频域波形图中故障信号的时间、频率和幅值的变化情况,并与齿轮和轴承的特征频率对比,确定故障情况和故障的发展趋势。
3)故障诊断结论是远程诊断给出的齿轮箱故障诊断建议,详细地说明了故障部件的基本信息、运行参数特征、诊断方法、故障原因、故障现象、故障发展趋势和维修建议。
4)历史故障查询是对设备故障诊断结论的查询。用户可以通过故障的查询,掌握故障诊断知识和机组的故障情况,增强故障诊断的能力。
设备维修是基于增速齿轮箱结构和专家诊断结论通过对机组维修而得出的维修结论。设备维修可以遏制故障的进一步发展,避免重大事故发生,对设备故障做到心中有数。
1)历史维修输入系统是维修人员对设备维护内容的记录。设备维修人员通过对设备的检查、维护,对存在的故障问题进行处理,保障设备安、稳、长、满、优地运行。
2)历史维修查询系统是用户对设备维修记录的查询。用户通过对故障情况的学习和总结,可有效地掌握设备的运行规律,加强设备运行调控。
基于网络技术、数据库开发技术、故障诊断理论和实验模拟平台,研究了风力发电机故障诊断技术,提出了分布式层次化的设计思想,开发了以时域参数分析、时域谱分析和频谱分析为基础的风电机增速齿轮箱的故障诊断信息系统。B/S 的结构设计,方便系统功能的维护和升级;模块化的设计思想有利于系统功能的扩展。振动特征参数、振动图像的双监测和故障特征参数、故障图谱的双诊断,保证了故障诊断的准确性和有效性,实现了设备运行状态的网络化、安全化、专业化和科学化管理。该信息系统的研究与原型系统的开发,对研究大型并网机组远程故障诊断、提高诊断信息集成度和机组运行水平,都具有较好的应用价值。