CN102200186A - 风力发电机组齿轮箱远程在线状态监测与故障诊断系统 - Google Patents

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Abstract

一种兆瓦级风力发电机组齿轮箱远程在线状态监测与故障诊断系统，用于故障诊断领域。其特征是该系统包括加速度传感器、数据采集器、测量节点、无线网关、信号中转站、无线信号接收器、防火墙、数据库服务器、网络服务器、诊断中心、局域网和客户终端；监测时，加速度传感器设置在风电齿轮箱的顶部，其输出端接到数据采集器的输入端，数据采集器的输出端接到测量节点的输入端，测量节点的以无线方式接到无线网关，无线网关通过信号中转站接到无线信号接收器，接收器的输出端接到数据库服务器和网络服务器的输入端，网络服务器内置诊断中心，网络服务器的输出端通过局域网接到客户终端。本发明可实时监测齿轮箱的工作状态，且操作简单、快速可靠。

Description

风力发电机组齿轮箱远程在线状态监测与故障诊断系统
技术领域
本发明涉及一套状态监测与故障诊断系统，具体是一种兆瓦级风力发电机组齿轮箱的远程在线状态监测与故障诊断系统，用于故障诊断领域。
背景技术
随着全球经济一体化的发展和人口的增长，能源的枯竭和环境的恶化已经成为了人类亟待解决的重要问题。风力发电已经成为解决世界能源问题不可或缺的重要力量，成为最具有商业化发展前景的成熟技术和新兴产业，并且有可能成为世界未来最重要的替代能源。但伴随着风电机组的广泛安装使用，风力发电机的故障成为一个不容忽视的问题。由于风电机组安装在高山、荒野、海滩、海岛等风口处，受无规律的变向变负荷的风力作用以及强阵风的冲击，常年经受酷暑严寒和极端温差的影响，使得风电机组故障频发。近年来，国内外风力发电机故障率最高的部件当数齿轮箱。我国的风场齿轮箱损坏率高达40～50％，极个别品牌机组齿轮箱更换率几乎达到100％。国外在对风力发电机各主要部件的故障统计中，齿轮箱的故障率也是居高不下，据西班牙纳瓦拉水电能源集团公司最近几年对风电机组主要部件的故障统计：由齿轮箱、发电机、叶片引起的故障是风电机组故障的主要原因，其中齿轮箱的故障发生率在逐年增高，故障百分比已超过60％，是机组中故障发生率最高的部件。加之风电机组所处自然环境交通不便，齿轮箱安装在塔顶的狭小空间内，一旦出现故障，修复非常困难，且维修成本极高，所以风电机组齿轮箱的状态监测与故障诊断是非常重要的。
目前国内外针对兆瓦级风电机组齿轮箱故障诊断系统的研究刚刚起步，现有的故障诊断系统均是应用传统的频谱分析技术进行诊断分析，仍存在着较明显的缺陷：风电齿轮箱长期工作在复杂交变载荷工况下，其振动具有非平稳和非线性的特点，而频谱分析技术应用的前提是假设信号是平稳的。因此，常规频谱分析方法处理风电机组齿轮箱振动信号，必将出现严重的“频率模糊”，从而很难甚至无法有效的进行故障诊断。
发明内容
本发明要解决的技术难题是针对当前兆瓦级风电机组齿轮箱故障诊断技术的不足，提出一种利用阶比分析和Hilbert时频谱相结合的诊断系统。该测试系统能够实时监测风电机组齿轮箱工作过程中的振动情况，及时监测设备运行状态异常及早期故障征兆，实现对风电机组齿轮箱的状态监测与早期故障诊断，具有操作简单、快速可靠等特点，能够很好的应用到生产现场的风电机组齿轮箱中。
本发明是通过以下技术方案实现的，本发明包括：加速度传感器、数据采集器、测量节点、无线网关、信号中转站、无线信号接收器、防火墙、数据库服务器、网络服务器、诊断中心、局域网和客户终端。其连接关系为：在进行齿轮箱状态监测与故障诊断时，加速度传感器设置在风电齿轮箱的顶部，加速度传感器的信号输出端接到数据采集器的输入端，数据采集器的输出端接到测量节点的输入端，测量节点的输出端以无线方式接到无线网关的输入端，无线网关通过信号中转站传接到到无线信号接收器的输入端，无线信号接收器的输出端接到数据库服务器和网络服务器的输入端，网络服务器中内置诊断中心，网络服务器的输出端通过局域网接到客户终端的输入端。
由于兆瓦级风电齿轮箱的工作条件十分恶劣，其早期故障信号非常微弱，因此，故障信号的频率信息常常被主导信号的频率信息所淹没，采用一般的加速度传感器效果不是特别理想。所以本发明中加速度传感器采用PCB 353B04加速度传感器，频率范围为0.7～11000Hz，量程为±500gpk，分辨率为0.003g，温度范围为-54℃～+121℃，重量为10.5克。测量节点采用NI WSN-3202型测量节点；无线网关采用NI WSN-9791型网关；为了适合长距离的远程监测，无线传感网络采用IEEE 802.15.4协议；诊断中心采用阶比分析和Hilbert时频谱相结合的诊断方法进行诊断。
本发明直接测试兆瓦级风电齿轮箱工作过程中的振动信号，通过阶比分析和Hilbert时频谱相结合的诊断方法分析得出诊断结论。风力发电机工作时，若其齿轮箱发生故障，就会产生相应的故障信号，该信号由安装在齿轮箱顶端的加速度传感器拾取，然后该加速度信号被送到数据采集器中，之后再被送到分布式结构设计的测量节点，测量节点以无线方式将振动信号传输至无线网关，网关进而通过信号中转站将振动信号发送至无线信号接收器，无线信号接收器在防火墙的安全模式下将振动信号发送至数据库服务器和网络服务器，网络服务器中内置诊断中心，诊断中心采用SVD降噪方法对信号进行降噪处理，采用Hilbert时频分析、阶比分析和包络谱分析相结合的诊断方法对振动信号进行实时分析，并结合相关标准、故障特征和类似案例进行故障诊断，得出相应的诊断结论，最后诊断结论被通过局域网送到各个客户终端，显示在用户面前。
与以往风电机组齿轮箱在线监测与故障诊断系统相比，本发明的主要优点是：系统采用B/S结构进行设计，程序在服务器上运行，用户终端无需安装客户端软件，实现了显示层、功能层和数据库服务层的B/S三层结构体系，它大大的降低了用户终端的电脑负荷，减轻了系统维护与升级的成本和工作量；它能够实现不同的人员、从不同的地点、以不同的接入方式访问和操作共同的数据库，使用起来更加方便快捷；它能够实时监测风电机组齿轮箱工作过程中的振动情况，及时监测设备运行状态异常及早期故障征兆，实现对风电机组齿轮箱的状态监测与早期故障诊断，并且操作简单、快速可靠；另外，诊断中心采用的阶比分析法可将机械变速过程产生的与转速有关的振动信号有效地分离出来，同时对与转速无关的信号起到一定的抑制作用，其与Hilbert时频分析方法相结合可有效提高风电机组齿轮箱的故障诊断准确率。
附图说明
附图是本发明结构示意图。
图中：1风力发电机组；2加速度传感器；3数据采集器；4测量节点；5无线网关；6信号中转站；7无线信号接收器；8防火墙；9网络服务器；10诊断中心；11数据库服务器；12局域网；13客户终端。
具体实施方式
如图所示，本发明包括：加速度传感器2、数据采集器3、测量节点4、无线网关5、信号中转站6、无线信号接收器7、防火墙8、网络服务器9、诊断中心10、数据库服务器11、局域网12、客户终端13。其连接关系为：在进行状态监测与故障诊断时，加速度传感器2安装在齿轮箱顶端，加速度传感器2的信号输出端接到数据采集器3的输入端，数据采集器3的输出端接到分布式结构设计的测量节点4的输入端，测量节点4输出端以无线方式接到无线网关5的输入端，无线网关5的输出端通过信号中转站6接到无线信号接收器7的输入端，无线信号接收器7的输出端在防火墙的安全模式8下接到网络服务器9和数据库服务器11的输入端，网络服务器9的输出端接到诊断中心10的输入端，同时网络服务器9的输出端还通过局域网12接到各个客户终端13的输入端。
加速度传感器2采用PCB 353B04加速度传感器，频率范围为0.7～11000Hz，量程为±500gpk，分辨率为0.003g，温度范围为-54℃～+121℃，重量为10.5克。
测量节点4采用NI WSN-3202型测量节点。
无线网关5采用NI WSN-9791型网关。为了适合长距离的远程监测，无线传感网络采用IEEE 802.15.4协议。
诊断中心10采用基于B/S结构的风电机组齿轮箱状态监测与故障诊断系统。诊断中心工作过程：先采用SVD降噪方法对信号进行降噪处理，然后采用Hilbert时频分析、阶比分析和包络谱分析相结合的诊断方法对振动信号进行实时分析，最后结合相关标准、故障特征和类似案例进行故障识别，得出诊断结论。
风力发电机工作时，若其齿轮箱发生故障，就会产生相应的故障信号，该信号由安装在齿轮箱顶端的加速度传感器2拾取，然后该加速度信号被送到数据采集器3中，之后再被送到分布式结构设计的测量节点4，测量节点4以无线方式将振动信号传输至无线网关5，无线网关5进而通过信号中转站6将振动信号发送至无线信号接收器7，无线信号接收器7在防火墙8的安全模式下将振动信号发送至网络服务器9和数据库服务器11，网络服务器9中内置诊断中心10，诊断中心10采用SVD降噪方法对信号进行降噪处理，采用Hilbert时频分析、阶比分析和包络谱分析相结合的诊断方法对振动信号进行实时分析，并结合相关标准、故障特征和类似案例进行故障识别，得出诊断结论，最后诊断结论由网络服务器11通过局域网12送到各个客户终端13，显示在用户面前。

Claims (5)

1.一种风力发电机组齿轮箱远程在线状态监测与故障诊断系统，包括：加速度传感器(2)、数据采集器(3)、测量节点(4)、无线网关(5)、信号中转站(6)、无线信号接收器(7)、防火墙(8)、网络服务器(9)、诊断中心(10)、数据库服务器(11)、局域网(12)、客户终端(13)，其特征在于：在进行状态监测与故障诊断时，加速度传感器(2)安装在齿轮箱顶端，加速度传感器(2)的信号输出端接到数据采集器(3)的输入端，数据采集器(3)的输出端接到分布式结构设计的测量节点(4)的输入端，测量节点(4)输出端以无线方式接到无线网关(5)的输入端，无线网关(5)的输出端通过信号中转站(6)接到无线信号接收器(7)的输入端，无线信号接收器(7)的输出端在防火墙(8)的安全模式下接到网络服务器(9)和数据库服务器(11)的输入端，网络服务器(9)的输出端接到诊断中心(10)的输入端，同时网络服务器(9)的输出端还通过局域网(12)接到各个客户终端(13)的输入端，采用Hilbert时频分析与阶比分析相结合的诊断方法对信号进行处理，得到相应的诊断结果。
2.如权利要求1所述的风力发电机组齿轮箱远程在线状态监测与故障诊断系统，其特征是，加速度传感器(2)采用PCB 353B04加速度传感器，频率范围为0.7～11000Hz，量程为±500gpk，分辨率为0.003g，温度范围为-54℃～+121℃，重量为10.5克。
3.如权利要求1所述的风力发电机组齿轮箱远程在线状态监测与故障诊断系统，其特征是，测量节点(4)采用NI WSN-3202型测量节点。
4.如权利要求1所述的风力发电机组齿轮箱远程在线状态监测与故障诊断系统，其特征是，无线网关(5)采用NI WSN-9791型网关，无线传感网络采用IEEE802.15.4协议。
5.如权利要求1所述的风力发电机组齿轮箱远程在线状态监测与故障诊断系统，其特征是，诊断中心(10)采用基于B/S结构的风电机组齿轮箱状态监测与故障诊断系统，诊断中心工作过程：先采用SVD降噪方法对信号进行降噪处理，然后采用Hilbert时频分析、阶比分析和包络谱分析相结合的诊断方法对振动信号进行实时分析，最后结合相关标准、故障特征和类似案例进行故障识别，得出诊断结论。
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