CN102155989A - 一种用于风力发电机的振动分析仪 - Google Patents

一种用于风力发电机的振动分析仪 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于风力发电机的振动分析仪,它由精密MEMS加速度传感器、光电隔离模块、串行通讯模块、继电器、参数存储器、同步模数转换器和DSP处理器构成,通过精密MEMS加速传感器采集风机的振动信息,通过同步模数转换器将振动信息转换成DSP处理器能够识别的数据,通过DSP处理器进行数据运算、分析和处理,并通过串行通讯模块实时输出当前的各种振动数据信息,通过光电隔离模块和继电器输出电气控制信号给PLC或其他后续硬件,控制风电机组对超过设定阈值的振动情况采取相应措施,本发明的耐机械冲击能力强、控制精度高、响应时间快,且能实现倾角输出和频谱输出。

Description

一种用于风力发电机的振动分析仪
技术领域
本发明涉及一种振动分析仪,尤其是一种用于采集、分析风力发电机组的振动分析仪,属于电气控制技术领域。
背景技术
风力发电机组由于安装在比较高的塔筒顶部,离地高度通常都在70米以上,风力发电机组要承受风力和机组内主轴及发电机轴的旋转动能,这些都将造成风机的振动,如果振幅过大,必将给离地如此之高的风机带来不良影响,甚至是严重破坏,所以实时监测风机振动,并在振幅超过设定阈值时及时报警和进行智能化干预就显得尤为重要,振动分析仪的作用便是完成这项工作。
现有技术的振动分析仪,都是采用ARM处理器进行数据计算和处理,ARM是一个高端的单片机,其优点是控制功能比较强,其不足之处是数学运算能力较弱,现有使用ARM处理器的振动分析仪,在数学运算和信号处理上存在不足,自身不能实现倾角计算和频谱计算功能,也无法实现对风机振动分析很有用处的倾角输出和频谱输出。同时,现有技术的振动分析仪,由于采用简单的数字输出型加速度传感器、缺少同步模数转换器等元器件,因此还存在采样效率低、双轴采集不同步、反应速度较慢,分辨率低,线性度较差等不足。
发明内容
为了克服上述不足,本发明提出一种用于风力发电机用振动分析仪,它由精密MEMS加速度传感器、光电隔离模块、串行通讯模块、继电器、参数存储器、同步模数转换器和DSP处理器构成,通过精密MEMS加速传感器采集风机的振动信息,通过同步模数转换器进行高速采样并将振动信息转换成DSP处理器能够识别的数据,通过DSP处理器进行数据运算、分析和处理,并通过串行通讯模块实时输出当前的各种振动数据信息,通过光电隔离模块和继电器输出电气控制信号给PLC或其他后续硬件,控制风电机组对超过设定阈值的振动情况采取相应措施。本发明的耐机械冲击能力强、控制精度高、响应时间快,且能实现倾角输出和频谱输出。
本发明解决其技术问题,所采用的技术方案是:一种用于风力发电机的振动分析仪,包括精密MEMS加速度传感器、光电隔离模块、串行通讯模块、继电器和参数存储器,其结构特点为:振动分析仪的计算和控制系统采用了DSP处理器,在DSP处理器的信号输入端还设置了同步模数转换器,同步模数转换器的输出端连接DSP处理器的输入端,同步模数转换器的输入端连接精密MEMS加速度传感器的输出端,精密MEMS加速度传感器的输入端采集风机的振动数据;参数存储器也连接在DSP处理器上,参数存储器与DSP处理器进行双向数据传输,DSP处理器的控制信号输出端连接光电隔离模块的输入端,光电隔离模块的输出端连接继电器的输入端,继电器的输出端连接PLC或其他后续硬件;DSP处理器的通讯信号输出端连接串行通讯模块的输入端,串行通讯模块的输出端连接风力发电机组的信号显示设备,DSP处理器将接收到的振动数据进行计算、处理和比对,然后通过串行通讯模块输出通讯信息,当比对超过设定阈值后,DSP处理器还将通过光电隔离模块和继电器输出电气控制信号。
上述用于风力发电机的振动分析仪,在DSP处理器内设置了FIR滤波器程序,该FIR滤波器程序是一个工作频率为0~0.05Hz,采样频率为4Hz的低通滤波程序,在FIR滤波程序内,设Xn为输入信号序列、输入信号序列依次为Xn、Xn-1、Xn-2、Xn-3……Xn-n,设hn序列为滤波器的系数,滤波器系数依次为h0、h1、h2、h3……hn,依次用输入信号乘以滤波器系数并求和,即Xn×h0+Xn-1×h1+ Xn-2×h2+Xn-3×h3+……+ Xn-n×hn,就得到滤波后的输出信号Yn,该FIR滤波器抑制0.05Hz以上的信号,并将0.05Hz以下的信号设为重力加速度信号Gx,设G为重力加速度9.8m/s2,设a为轴向与水平面的倾角:
Gx=G×sin(a)
a=arcsin(Gx/G)
DSP处理器计算出a值,并通过串行通讯模块输出到人机界面显示屏上,即实现了倾角输出。
上述用于风力发电机的振动分析仪,在DSP处理器内设置了基2-FFT快速傅里叶变换算法,设置采样频率Fs为40Hz,最大信号频率Fmax与采样频率Fs根据耐奎斯特采样定律有如下关系:
Fs≥2*Fmax
由上式可知,Fmax 最大能输出20Hz的频谱频率,设X(ω)为频域信号,x(t)为输入时域采样信号,傅里叶积分变换由如下数学方式实现:
Figure 2011100588024100002DEST_PATH_IMAGE001
从上式可知,该傅里叶积分处理的是一个连续的时域信号,由于在精密MEMS加速度传感器后面设置了同步模数转换器,将加速度信号变化成了离散的数字信号,于是傅里叶变换函数变为了如下等式:
Figure 899681DEST_PATH_IMAGE002
Figure 2011100588024100002DEST_PATH_IMAGE003
在基2-FFT快速傅里叶变换算法中,设N=2k,k为正整数,利用WN的周期性和对称性,把一个N项序列,分为两个N/2项的子序列,每个N/2点DFT变换需要2次运算,再用N次运算把两个N/2点的DFT变换组合成一个N点的DFT变换,总的运算次数就变成:
N+2(N/2)2=N+N2/2
将这种“一分为二”的方法不断进行下去,直到分成两两一组的离散傅里叶运算单元,那么N点的DFT变换就只需要Nlog2N次的运算,N在1024点时,运算量为10240次,将40Hz的采样速率声场x序列,交由FFT算法进行处理,得到X频谱序列,也就实现了0~20Hz范围内的频谱输出的功能。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:由于本发明所述的用于风力发电机的振动分析仪采用了DSP处理器,该处理器比现有技术采用的ARM处理器具有更强的数学运算和信号处理能力,能实现更复杂和更高精度的算法,便于本发明在DSP处理器内置入倾角计算程序和频谱计算程序,能实现现有技术所不能实现的倾角及频谱的计算、处理和输出。
风力发电机在安装时,风机各相关组件总是存在一个固定的安装角度,在经受长期的振动后,风机可能会逐渐发生倾斜,各相关组件之间也可能逐渐发生偏移,这种倾斜和偏移对风机的正常工作是有影响的,倾斜或偏移的量大了,就会对风机产生严重破坏,但这种倾斜和偏移往往是肉眼难以识别的,本发明通过倾角输出的方式来实现对风机倾斜及相关组件偏移的监测,通过精密MEMS加速度传感器监测到重力加速度分量,并计算该分量转化成倾角的角度值,然后通过串行通讯模块将其角度值显示到人机界面上,供用户适时了解。本发明还在DSP处理器内设定了风机及各相关组件正确的倾角值,当监测到的倾角值与设定的标准值的差异超出范围时,DSP处理器还将通过光电隔离模块和继电器输出电气控制信号给PLC或其他后续硬件,以控制风电机组对超过设定阈值的倾斜或偏移采取相应措施,预防事故发生。
另外,风电机组在工作时,叶片在转动,带动主轴、变速箱、发电机等多个部件旋转,这众多的旋转部件都有各自的旋转速度,产生各自不同的频率,在正常的工况条件下,这些频率都会处在各自的频谱范围内,但当某一部件发生故障时,对应频谱的幅值或者位置就会发生改变,偏离正常的范围,所以,监测各旋转部件的频谱,对尽量发现故障、预防事故具有重要意义,本发明通过在DSP处理器内嵌入了快速傅里叶变换算法,可以精确的测量和捕捉风机中处于本发明的频谱分析范围内各部件的频谱数据,然后通过串行通讯模块将其频谱图显示到人机界面上,供用户适时了解。本发明还可以在参数存储器内设定风机各运转部件在正常运转时的频谱范围值,当监测到的频率值超出设定的频谱范围值时,预示某一部份硬件可能出现了故障,DSP处理器将通过光电隔离模块和继电器输出电气控制信号给PLC或其他后续硬件,以控制风电机组采取相应措施,预防事故发生。
附图说明
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。
图1是本发明结构原理的示意框图;
图2是本发明的系统结构框图;
图3是本发明设置在DSP处理器内的FIR滤波器的结构框图;
图4是本发明设置在DSP处理器内的实现频谱输出功能的蝶形运算图。
具体实施方式
如图1-4所示,本发明的第一种具体实施方式为:一种用于风力发电机的振动分析仪,包括精密MEMS加速度传感器、光电隔离模块、串行通讯模块、继电器和参数存储器、DSP处理器和同步模数转换器。
本实施例的精密MEMS加速度传感器采用的基于MEMS的变容式核心的加速度计以及倾角仪芯片,该芯片能分别感知基于水平面的X通道和Y通道-1g~+1g的加速度以及-90°~+90°的倾角,带宽为28Hz,满足风电机组的常见频率范围。而该芯片具有0.0025°的倾角输出分辨率与0.0000278g的加速度输出分辨率,能满足风机振动、倾角的测量。该芯片具有模拟输出和数字输出的两种接口,其中模拟输出以2.5V为0加速度(倾角)偏移量,2V/g(90°)的灵敏度;而数字输出能够提供11位精度的数字输出。芯片内部集成温度传感器,能够自行校正温度带来的影响。该芯片能够耐受10000g的冲击,温度耐受范围为-40C~+125°C。
本实施例的同步模数转换器采用了16位同步采样芯片,能够保证在低群延迟的基础上进行多通道同步的采样保持编码操作,能保证X,Y通道信号的同步特性。采样速率可达64KS/s,数字分辨率能达到0.0000305g,基本同传感器的输出精度吻合,能够最大化的保留原始精度,该芯片具有内部的参考电压源和可编程增益放大器,通过对控制字的设定,能够适应不同量程、灵敏度的传感器,该芯片同时通过多通道缓冲串行口与处理器进行数字通讯。
本实施例的计算和控制系统采用了32位的DSP处理器,具有最高150MHz的工作频率,36K字节的内存,128K字节的FLASH空间,并带有诸如SCI、SPI、MCBSP、CAN的多种通讯总线,能够根据需求开发多种通讯方式,其中MCBSP用于和同步模数转换器做高速数据通讯,SCI用于和上位机通讯,SPI用于和参数存储器传输数据。
在本实施例中,同步模数转换器的输出端连接DSP处理器的输入端,同步模数转换器的输入端连接精密MEMS加速度传感器的输出端,精密MEMS加速度传感器的输入端采集风机的振动数据;参数存储器也连接在DSP处理器上,参数存储器与DSP处理器进行双向数据传输,DSP处理器的控制信号输出端连接光电隔离模块的输入端,光电隔离模块的输出端连接继电器的输入端,继电器的输出端连接PLC或其他后续硬件;DSP处理器的通讯信号输出端连接串行通讯模块的输入端,串行通讯模块的输出端连接风力发电机组的信号显示设备,DSP处理器将接收到的振动数据进行计算、处理和比对,然后通过串行通讯模块输出通讯信息,当比对超过设定阈值后,DSP处理器还将通过光电隔离模块和继电器输出电气控制信号。
在本实施例中,在DSP处理器内设置了FIR滤波器程序,该FIR滤波器程序是一个工作频率为0~0.05Hz,采样频率为4Hz的低通滤波程序,在FIR滤波程序内,设Xn为输入信号序列、输入信号序列依次为Xn、Xn-1、Xn-2、Xn-3……Xn-n,设hn序列为滤波器的系数,滤波器系数依次为h0、h1、h2、h3……hn,依次用输入信号乘以滤波器系数并求和,即Xn×h0+Xn-1×h1+ Xn-2×h2+Xn-3×h3+……+ Xn-n×hn,就得到滤波后的输出信号Yn,该FIR滤波器抑制0.05Hz以上的信号,并将0.05Hz以下的信号设为重力加速度信号Gx,设G为重力加速度9.8m/s2,设a为轴向与水平面的倾角:
Gx=G×sin(a)
a=arcsin(Gx/G)
DSP处理器计算出a值,并通过串行通讯模块输出到人机界面显示屏上,即实现了倾角输出。
上述用于风力发电机的振动分析仪,其特点是:在DSP处理器内设置了基2-FFT快速傅里叶变换算法,设置采样频率Fs为40Hz,最大信号频率Fmax与采样频率Fs根据耐奎斯特采样定律有如下关系:
Fs≥2*Fmax
由上式可知,Fmax 最大能输出20Hz的频谱频率,设X(ω)为频域信号,x(t)为输入时域采样信号,傅里叶积分变换由如下数学方式实现:
Figure 744664DEST_PATH_IMAGE001
从上式可知,该傅里叶积分处理的是一个连续的时域信号,由于在精密MEMS加速度传感器后面设置了同步模数转换器,将加速度信号变化成了离散的数字信号,于是傅里叶变换函数变为了如下等式:
Figure 202191DEST_PATH_IMAGE002
在基2-FFT快速傅里叶变换算法中,设N=2k,k为正整数,利用WN的周期性和对称性,把一个N项序列,分为两个N/2项的子序列,每个N/2点DFT变换需要2次运算,再用N次运算把两个N/2点的DFT变换组合成一个N点的DFT变换,总的运算次数就变成:
N+2(N/2)2=N+N2/2
将这种“一分为二”的方法不断进行下去,直到分成两两一组的离散傅里叶运算单元,那么N点的DFT变换就只需要Nlog2N次的运算,N在1024点时,运算量为10240次,将40Hz的采样速率声场x序列,交由FFT算法进行处理,得到X频谱序列,也就实现了0~20Hz范围内的频谱输出的功能。
精密MEMS加速度传感器是以2.5V作为0加速度(倾角)的偏移电压,输出的电压波形为以倾角作为低频量、加速度作为高频波形的叠加。当模块水平放置时,倾角为0°,输出波形全部为加速度波形,倾角和加速度都能得到正确的结果。考虑到现实使用环境,模块的安装不可能完全水平放置,总会存在按照倾角,甚至在有的安装点还必须垂直安装,这样输出的波形就会是一个直叠加一个低频量,在倾角的计算中,这就反应了安装倾角。设采样信号s(n)中,s(0)为第一个采样点,设差值d(0)=s(0),消除固有偏差的信号acc(0)=0,d(1)=s(1)-s(0);可得acc(1)=acc(0)+d(1),依次类推可以发现如下规律:
d(1)=s(1)-s(0),acc(1)=acc(0)+d(1)
d(2)=s(2)-s(1),acc(2)=acc(1)+d(2)
d(3)=s(3)-s(2),acc(3)=acc(2)+d(3)
…………………………
d(N)=s(N)-s(N-1),acc(N)=acc(N-1)+d(N)
通过强制把第一个采样点保存为0,而后续保存两两采样点的差值的方法,能够消除安装倾角带来的固有偏差,使得加速度(特别是较小幅度的振动)的波形变得明显。
风机在运行的过程中,风机上不同的机械部件存在一个不同固有频率,这些固有频率下的振动,会导致对应的机械部件发生共振,这种共振对风机的安全会产生较严重的危害。所以理论上我们需要在已知固有频率的基础上,设置以该固有频率为中心频率的带通滤波器,通过对同步模数转换器返回的振动幅值进行滤波就能有效地检测出该固有频率的振动幅值。
由于是在对一个无限长度的信号做有限长度的处理,这样无形中就为信号加上了矩形窗,由于矩形窗会导致频谱发生变化,带来频谱泄露。为了使能量最大程度的集中在主瓣中,我们需要对输入信号进行加窗处理。窗口函数根据需要可以选择汉宁窗,海明窗或者布莱克曼窗,本实施例的窗口函数采用汉宁窗。
本实施例采用FIR作为加速度带通滤波器、倾角低通滤波器。对于不同的中心频率的设定,我们只需要拟定一个归一化数字中心频率F0’,设归一化采样频率FS’=N*F0’(N为固定常数),这样我们只需要修改归一化采样频率FS’与实际采样频率FS的抽取比例S,就能调节滤波器的实际中心频率F0,而抽取比例的取值往往很大(FS=32kHz时,0.2Hz~5Hz的范围对应S范围为20000~800),可见5Hz时的频率误差为5/800=0.00625Hz,而0.2Hz时频率误差低至0.00001Hz,满足0.01Hz频率分辨率的要求。这样只需要一组FIR滤波系数,就能满足整个可设置F0范围的带通滤波,对于不同的通频带带宽的要求,可以设计F0相同,而级数不同的FIR滤波系数。
由于FIR为线性相位滤波器,对于某一个FIR传递函数而言,并非是一个最小相位系统,只有最小相位系统的单位冲击响应才具有最小的延迟。根据《信号与系统分析》证明,所有零点和极点都在单位圆以内的系统为因果稳定的最小相位系统。由于FIR传递函数的极点已经全部在单位圆内,只需要把FIR传递函数中的位于单位圆以外的零点映射到单位圆以内,就可以完成FIR滤波器的最小延迟化的改进。改进后的FIR传递函数并不会改变滤波器的幅频特性,而响应速度却有明显的提高。
倾角低通FIR滤波器使用类似的方式设计与改进,所不同的是角度低通滤波器采用固定的FS,以保证角度的刷新速度。
在本实施例中,滤波器是根据已知的机械部件的固有频率,来确定滤波器的中心频率,这样能很准确地知道这个频率下的振动幅度,采用FFT快速傅立叶变换,对一个离散时间序列做频谱分析。设FFT运算长度定为1024点,这样在FS=40Hz的情况下,频谱分析范围为0~20Hz,频谱输出点数为512点,频谱分辨率为(40/2)/(1024/2)=0.0391Hz。
在本实施例中,采用了MODBUS-RTU作为外部串行通讯协议,采用了协议中进行寄存器读写操作的03、04、16功能号作为模块已定义功能号。其中03功能用于读取用户参数,04功能用于读取振动、角度、频谱等运算结果,16功能号用于用户参数写入操作。

Claims (3)

1.一种用于风力发电机的振动分析仪,包括精密MEMS加速度传感器、光电隔离模块、串行通讯模块、继电器和参数存储器,其特征在于:振动分析仪的计算和控制系统采用了DSP处理器,在DSP处理器的信号输入端设置了同步模数转换器,同步模数转换器的输出端连接DSP处理器的输入端,同步模数转换器的输入端连接精密MEMS加速度传感器的输出端,精密MEMS加速度传感器的输入端采集风机的振动数据;参数存储器也连接在DSP处理器上,参数存储器与DSP处理器进行双向数据传输,DSP处理器的控制信号输出端连接光电隔离模块的输入端,光电隔离模块的输出端连接继电器的输入端,继电器的输出端连接PLC或其他后续硬件;DSP处理器的通讯信号输出端连接串行通讯模块的输入端,串行通讯模块的输出端连接风力发电机组的信号显示设备,DSP处理器将接收到的振动数据进行计算、处理和比对,然后通过串行通讯模块输出通讯信息,当比对超过设定阈值后,DSP处理器还将通过光电隔离模块和继电器输出电气控制信号。
2.根据权利要求1所述的一种用于风力发电机的振动分析仪,其特征在于:在DSP处理器内设置了FIR滤波器程序,该FIR滤波器程序是一个工作频率为0~0.05Hz,采样频率为4Hz的低通滤波程序,在FIR滤波程序内,设Xn为输入信号序列、输入信号序列依次为Xn、Xn-1、Xn-2、Xn-3……Xn-n,设hn序列为滤波器的系数,滤波器系数依次为h0、h1、h2、h3……hn,依次用输入信号乘以滤波器系数并求和,即Xn×h0+Xn-1×h1+ Xn-2×h2+Xn-3×h3+……+ Xn-n×hn,就得到滤波后的输出信号Yn,该FIR滤波器抑制0.05Hz以上的信号,并将0.05Hz以下的信号设为重力加速度信号Gx,设G为重力加速度9.8m/s2,设a为轴向与水平面的倾角:
Gx=G×sin(a)
a=arcsin(Gx/G)
DSP处理器计算出a值,并通过串行通讯模块输出到人机界面显示屏上,即实现了倾角输出。
3.根据权利要求1所述的一种用于风力发电机的振动分析仪,其特征在于:在DSP处理器内设置了基2-FFT快速傅里叶变换算法,设置采样频率Fs为40Hz,最大信号频率Fmax与采样频率Fs根据耐奎斯特采样定律有如下关系:
Fs≥2*Fmax
由上式可知,Fmax 最大能输出20Hz的频谱频率,设X(ω)为频域信号,x(t)为输入时域采样信号,傅里叶积分变换由如下数学方式实现:
Figure 2011100588024100001DEST_PATH_IMAGE001
从上式可知,该傅里叶积分处理的是一个连续的时域信号,由于在精密MEMS加速度传感器后面设置了同步模数转换器,将加速度信号变化成了离散的数字信号,于是傅里叶变换函数变为了如下等式:
Figure 2011100588024100001DEST_PATH_IMAGE003
在基2-FFT快速傅里叶变换算法中,设N=2k,k为正整数,利用WN的周期性和对称性,把一个N项序列,分为两个N/2项的子序列,每个N/2点DFT变换需要2次运算,再用N次运算把两个N/2点的DFT变换组合成一个N点的DFT变换,总的运算次数就变成:
N+2(N/2)2=N+N2/2
将这种“一分为二”的方法不断进行下去,直到分成两两一组的离散傅里叶运算单元,那么N点的DFT变换就只需要Nlog2N次的运算,N在1024点时,运算量为10240次,将40Hz的采样速率声场x序列,交由FFT算法进行处理,得到X频谱序列,也就实现了0~20Hz范围内的频谱输出的功能。
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