CN101393049A - 风力发电机组振动监测及故障诊断的方法 - Google Patents

风力发电机组振动监测及故障诊断的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种风力发电机组振动监测和故障诊断的方法，该方法包含以下步骤：A.设置监测点并布置传感器，通过传感器输出原始振动信号，通过数据采集设备完成信号存储；B.通过组件总线模块将特征值数据发送到接收模块，并存储于数据中心，或接收模块绕开组件总线模块获取原始振动信号并存储于数据中心；C.在数据中心中设置阈值曲线，特征值数据连续增长，超过阈值时，接收模块进行趋势预警，持续超过阈值时，接收模块发出状态预警；D.在分析模块中建立故障诊断模块，设置故障诊断阈值，分析模块从数据中心获取包络信号数据，通过故障诊断模块计算出故障综合评价值，故障综合评价值和故障诊断阈值进行对比，从而进行故障报警。

Description

风力发电机组振动监测及故障诊断的方法
技术领域
本发明涉及一种振动监测及故障诊断方法，尤其涉及一种应用于风力发电机组振动监测及故障诊断的方法。
背景技术：
由于国内风力发电行业起步较晚，风力发电机组的制造技术还不成熟，风力发电机组在运行阶段，通常需要专业的技术服务人员对风力发电机组进行定期检修、维护或故障处理以保证风力发电机组的可靠运行。技术服务人员需要在风力发电机组处于停机状态下，攀登到一般高度在40米至80米的风力发电机机舱使用手持式现场测试仪器采集已布监测点的数据，来进行检修。由于风电场风力发电机组数量和单台风力发电机组监测测点较多，导致技术服务人员重复性劳动而且因检修造成停机也给风电场主带来了发电量的损失。同时，数据采集完成后还需要在实验室进行数据分析，不便于风电场业主了解风力发电机组实时运行状态。
在CN中，2005年4月13日公开的申请号为02815100.3，名称为“风力发电设备的预警系统”的已授权发明公布了一种通过SODAR装置检测或收集风速数据，将数据传输到控制装置进行处理，从而调节转子叶片相对于风的迎角或节距，避免因环境因素引起的风力发电机组故障。但在现有技术中并未涉及对风力发电机组相关部位振动信号的采集，也不能通过远程监控的方式对风机相关部位的状态进行监测，更不能实现故障诊断的功能。
发明内容
为了解决上述问题，本发明以风力发电机组的关键零部件为监测对象，提供一种振动监测和故障诊断的方法。该方法，包括的步骤有，设置监测点并布置传感器，所述传感器输出反应监测点振动情况的原始振动信号，通过信号调理模块完成对所述传感器输出原始振动信号的转换，放大和抗混滤波，最后输出特征值数据到数据采集板卡，所述数据采集板卡完成对多个特征值数据的同步AD转换，通过USB总线存储在数据采集设备中，其特征在于：
A通过组件总线模块将所述特征值数据发送到接收模块，所述接收模块接收特征值数据并存储于数据中心；
B所述接收模块绕开所述组件总线模块获取原始振动信号并存储于所述数据中心。
C根据所述监测点在某一时期内不同工况下正常运行的历史数据在所述数据中心设置阈值曲线，所述特征值数据连续增长，超过阈值时，所述接收模块可进行趋势预警，所述特征值数据持续超过阈值时，所述接收模块存储并发出运行状态预警；
D在分析模块中建立故障诊断模块，在所述故障诊断模块中设置故障诊断阈值，所述分析模块从所述数据中心获取包络信号数据，通过故障诊断模块计算出故障综合评价值，所述故障综合评价值和所述故障诊断阈值进行对比，从而进行故障报警，并对特定故障找出损坏的关键零部件。
F所述组件总线模块与所述分析模块相连，在所述分析模块修改采集设置信息后，所述采集设置信息由所述组件总线模块传送至所述数据采集设备，所述数据采集设备中断采集进程，待设置修改完成后重新以新设置开始采集。
上述方法中，其特征在于，所述传感器为多个，可以通过磁性方式在所述关键零部件横向、纵向或径向进行布置。
上述方法中，其特征在于，通过网络传输的方式所述组件总线模块与所述数据采集设备进行交互。
上述方法中，其特征在于，所述数据采集设备在收到所述接收模块成功接收消息后才删除已发送数据，避免由于通讯异常中断导致的数据丢失。
上述方法中，其特征在于，所述数据中心中依据某一正常运行监测对象的实时数据设计阈值曲线。
上述方法中，其特征在于，所述数据中心也可以结合在某一时期内不同工况下正常运行监测对象的历史数据和某一正常运行监测对象的实时数据在所述数据中心中设置阈值曲线，并结合历史异常数据进行所述阈值曲线完善。
上述方法中，其特征在于，所述阈值为振动能量幅值，可以设置多个阈值。
附图说明
图1是实现本发明的结构组成方框图；
图2是说明本发明通讯协议方式的方框图；
图3是说明本发明接收模块与分析模块系统分析的方框图；
图4是本发明实现振动监测及故障诊断的流程方框图。
具体实施方式
参照图1，参照图2和参照图3，实现本发明的结构包括传感器，由信号调理模块和数据采集板卡构成的数据采集设备2，组件总线模块6，以及由接收模块3、数据中心4和分析模块5构成的分析端处理器。数据采集设备通过加速度传感器与监测对象相连，可采集原始振动信号1和转速信号。
数据采集设备2与组件总线模块6相连，组件总线模块6与接收模块相连3，组件总线模6块负责处理数据采集设备2的特征值数据包的发送请求和成功发送反馈，数据包通过以太网传送至接收模块3。组件总线模块6还与分析模块5相连，用户在分析端修改采集设置信息后，所述采集设置信息由组件总线模块6传送至数据采集设备2，数据采集设备2中断采集进程，待设置修改完成后重新以新设置开始采集。数据采集设备2可直接与接收模块3相连，绕过组件总线模块6通过FTP方式下载数据文件包，包含原始抽样信号、解调包络信号和特征值数据，由于容量较大需压缩打包。该数据包发送请求和成功反馈消息仍通过组件总线模块6传输。组件总线模块6的运行机制保证了通信数据的完整性和有效性，一旦由于线路中断或数据丢失时，数据采集设备2收不到成功反馈消息，数据采集设备2确认后将重复发送丢失数据包，数据包信息靠时间唯一标识；若数据采集设备2收到成功反馈则删除缓存数据包。
接收模块3与数据中心4相连，接收模块3的原始信号、包络信号和特征值数据经解压缩整理后进入数据中心4存储。所述特征值数据持续三次以上超过阈值时，接收模块3发出运行状态预警；所述特征值数据连续增长，超过阈值时，接收模块3可进行趋势预警，将报警信息日志一并存入数据中心。
数据中心4与分析模块5相连。数据中心4是历史数据、特征值数据、风机设置信息、故障处理专家库等的存储中心。在分析模块5中建立故障诊断模块，在所述故障诊断模块中设置故障诊断阈值，分析模块5从数据中心获取包络信号数据，通过故障诊断模块计算出故障综合评价值，该故障综合评价值和故障诊断阈值进行对比，从而进行故障报警，并对应特定故障找出损坏的关键零部件。
参照图2，数据采集设备2完成一次周期采集后，发送上传请求，数据包包含在消息中，组件总线模块6将其转发至接收模块3。接收模块3收到消息开始处理，若为特征值数据包，直接解包存入数据中心；若为原始信号、包络信号和特征值数据包，则需通过FTP方式直接从数据采集设备2下载。数据中心4接收成功后，接收模块3反馈成功消息，组件总线模块6将该反馈消息发送至对应数据采集设备2，数据采集设备2收到后立即删除已成功发送数据包，释放采集空间。此外，组件总线模块6与数据采集设备2、分析模块5、接收模块3之间均有连路检查，保证线路畅通。整个通信系统保证了设备运行状态的全过程监测，为远程监测诊断系统提供可靠保障。
参照图3，通过振动加速度传感器获取机组振动7原始信号17，通道采样频率高达10KHz，长时间采集数据量较大，所以上传数据需加工处理。原始信号17经过滤波去噪后，分两条途径：1、通过解调包络模块获取包络信号8，设置信息包括带通滤波参数、低通滤波参数和频谱分析lines；2、直接抽样2.56*lines个点获取原始抽样信号。
时域特征值16的分析对象是原始信号17，特征值包括峰峰值、峰值指标、峭度、均方根值等；频域特征值12的分析对象为原始抽样振动信号，通过窄带能量组合计算得出，组合设置方式在通道设置中完成。时域特征值16和频域特征值12是接收模块3趋势报警和状态报警的分析对象，三次连续报警则被认为异常报警，五次连续正常则可恢复正常状态。特征值和报警信息存储于数据中心4，在分析端趋势分析15界面和状态监测13界面中，可以观察各监测点振动能量变化趋势，在报警显示14界面中可以掌握机组历史报警信息。在频谱分析11界面中，用户可以观察原始抽样信号和解调包络信号及其各自的相位谱、幅值谱，辅助工具有倍频、边频、峰频和带频等颜色指针。对比显示方式包括重叠对比和多窗口对比两种。在故障诊断模块9中，应首先组建常见故障综合评价值计算方法，将专家经验设计输入至系统中，根据故障信息10，最后进行故障诊断和综合报警。
参照图4，为本发明实现振动监测及故障诊断的流程方框图，数据采集模块采用步骤18以高频采集振动信号、转速信号等，按所有通道所需最大时长获取原始信息。步骤19各通道再根据各自分析频率、线数计算采样时长，进行信号按需裁减，精简数据量，然后高通滤波，除去低频干扰。步骤20若到达7分钟间隔，步骤21采集模块由原始信号计算时域、频域特征值，其中频域特征值是幅值谱窄带能量；步骤20若7分钟定时期未触发，则跳过。步骤22若到达2小时间隔，步骤23采集模块对原始信号按2.56倍线数抽样，根据带通频段、分析频率、线数解调包络；步骤22若2小时定时器未触发，则跳过。所以数据包存在三种形式：1)7分钟定时触发、2小时定时未触发，数据包仅包含时、频特征值；2)7分钟定时未触发、2小时定时触发，数据包仅包含原始信号抽样和包络；3)两个定时器同时触发，数据包则包含以上两种结果。步骤24所有数据包缓存至消息队列，等待发送。步骤25若通信正常，则传送数据包，其中含抽样和包络信号数据包通过FTP方式直接下载至数据接收模块。步骤26数据接收模块收到数据包后解包，经过阈值比较进行初步预警判断，步骤27同时将特征值数据、抽样和包络信号数据、报警信息等存入数据中心。数据中心是所有采集数据、分析结果、设置信息、报警信息的存储中心。步骤28分析端可以直观显示预警信息，通过特征值趋势分析图和状态监测图分析设备运行的健康状态。步骤29分析端复合式的游标指针功能结合特征频率数据库辅助频谱分析，故障诊断模块组合设置方式方便输入专家经验，自动判断可能故障类型和故障零部件并给出处理建议。步骤30经过成功经验的积累，故障诊断模块判断准确性将逐渐提高。
本发明所述风力发电机组的监测对象可以为主轴、齿轮箱、联轴器和发电机等部件等。本发明所述的数据采集板卡可以采用USB高速同步AD数据采集板卡。
总之，所述发明根据长期观测建立趋势分析和状态监测预警准则，根据上述两种方式检测机组实时运行健康状态，故障诊断模块能诊断出故障类型、故障原因及故障部位，并能学习故障处理方法以备下次给出处理建议。本发明的最佳实施例已被阐明，由本领域普通技术人员做出的各种变化或改型都不会脱离本发明的范围。

Claims (7)

1、一种风力发电机组振动监测和故障诊断的方法，包括的步骤有，设置监测点并布置传感器，所述传感器输出反应监测点振动情况的原始振动信号，通过信号调理模块完成对所述传感器输出原始振动信号的转换，放大和抗混滤波，最后输出特征值数据到数据采集板卡，所述数据采集板卡完成对多个特征值数据的同步AD转换，通过USB总线存储在数据采集设备中，其特征在于：
A通过组件总线模块将所述特征值数据发送到接收模块，所述接收模块接收特征值数据并存储于数据中心；
B所述接收模块绕开所述组件总线模块获取原始振动信号并存储于所述数据中心；
C根据所述监测点在某一时期内不同工况下正常运行的历史数据在所述数据中心设置阈值曲线，所述特征值数据连续增长，超过阈值时，所述接收模块可进行趋势预警，所述特征值数据持续超过阈值时，所述接收模块存储并发出运行状态预警；
D在分析模块中建立故障诊断模块，在所述故障诊断模块中设置故障诊断阈值，所述分析模块从所述数据中心获取包络信号数据，通过故障诊断模块计算出故障综合评价值，所述故障综合评价值和所述故障诊断阈值进行对比，从而进行故障报警，并对特定故障找出损坏的关键零部件。
F所述组件总线模块与所述分析模块相连，在所述分析模块修改采集设置信息后，所述采集设置信息由所述组件总线模块传送至所述数据采集设备，所述数据采集设备中断采集进程，待设置修改完成后重新以新设置开始采集。
2、按照权利要求1所述方法，其特征在于，所述传感器为多个，通过磁性方式在所述关键零部件横向、纵向或径向进行布置。
3、按照权利要求2所述方法，其特征在于，通过网络传输的方式所述组件总线模块与所述数据采集设备进行交互。
4、按照权利要求1或权利要求3所述方法，其特征在于，所述数据采集设备在收到所述接收模块成功接收消息后才删除已发送数据，避免由于通讯异常中断导致的数据丢失。
5、按照权利要求4所述方法，其特征在于，所述数据中心中依据某一正常运行监测对象的实时数据设计阈值曲线。
6、按照权利要求4所述方法，其特征在于，所述数据中心结合在某一时期内不同工况下正常运行监测对象的历史数据和某一正常运行监测对象的实时数据在所述数据中心中设置阈值曲线，并结合历史异常数据进行所述阈值曲线完善。
7、按照权利要求5或权利要求6所述方法，其特征在于，所述阈值为振动能量幅值，可以设置多个阈值。
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