CN103343728A - 风力发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统 - Google Patents

风力发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统 Download PDF

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安源胜
齐永强
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上海乾祺电子科技有限公司
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Abstract

本发明提供一种风力发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统,其包括,风速/发电量监测装置、温度/振动监测装置、音频监测装置和视频监测装置,其特征在于:所述风力发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统还包括与风力发电机组相连接的下位机以及与网络客户端相连的上位机。同时,利用音频和视频技术,实现对机组运行状态的远程观察。具有操作简单,可远程监控并可对故障进行远程诊断的优点。

Description

风カ发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统
技术领域
[0001] 本发明涉及一种自动监测与故障诊断系统,尤其涉及ー种风カ发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统。
背景技术
[0002] 作为ー种可再生新能源技术,风カ发电近几年在我国得到迅猛发展。至2012年底,我国累计安装风电机组53764台,装机容量已达75324.2MW,处于世界领先地位。风カ发电机组是风カ发电的关键设备,大都布置在比较偏僻的野外或海上几十米高的台架上,エ作条件非常恶劣,维修维护非常困难,一旦出现故障,如不能得到及时处理,常常会造成非常大的事故,损失十分巨大。因此,为了提高风力发电机组运行的安全可靠性和可利用率,降低维护费用,迫切需要研制开发能够实现远程在线监控风カ发电机组运行状态的监控系统和故障诊断系统。
[0003] 风カ发电机组主要包括传动链以及控制机构,传动链主要由叶片、轮毂、主轴、齿轮箱、耦合器和发电机等组成,控制机构主要由变桨系统和偏航系统等组成,机组能否正常运转关键取决于上述设备部件是否完好,其运行的健康状态可以由风速ー发电量定性地反应出来,也可以由转子及轴承的振动情况和温度等エ况參数反应出来。风カ发电机组运行有无异常也可以采用音频和视频模式直接观察、了解。
[0004] 风速ー发电量监测模式根据风速与机组发电量关系曲线,由发电量的偏差定性评估机组的运行状态。
[0005] 通过振动监测旋转设备的运行状态的研究始于上个世纪的60年代,相对成熟并已有成果应用于汽轮机、压缩机等大型旋转设备,而对风カ发电机组运转状态的监测系统和故障诊断目前还没有成熟的系统。虽然风カ发电机组在线监测系统在国外已有应用,国内也有几家在进行研究,但都是监控为主,较少或未能进行远程在线故障诊断,且监控參数偏少,未能对风カ发电机组整体进行监控,缺少综合故障诊断分析。对轴承和齿轮的故障分析判断还主要依据冲击脉冲法。
[0006] 传统的风カ发电机组监测系统一方面存在监测方式単一,不能综合监测的缺点,另ー方面,传统的风カ发电机组监测系统只能监测,但缺乏自动故障诊断系统,不能及时预警,也不能预知维修,无法实现对机组运行状态的远程观察。
发明内容
[0007] 本发明为解决上述技术中存在的监测方式単一、不能及时预警预知维修等问题,通过全面监控风カ发电机组各主要部件的转速、温度和振动情况,及时预警机组故障的发生、发展和健康状态的恶化程度,实现无人值守,预知维修的目的。同时,利用音频和视频技木,实现对机组运行状态的远程观察。
[0008] 具体的,本发明提供一种风カ发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统,其包括,风速/发电量监测装置、温度/振动监测装置、音频监测装置和视频监测装置,其特征在干:所述风カ发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统还包括与风カ发电机组相连接的下位机以及与网络客户端相连的上位机。
[0009] 所述风速/发电量监测装置通过数据通讯技术与风カ发电机组主控系统进行数据交換,获取风速与发电量数据,利用风速与发电量常态关系曲线定性监测风カ发电机组的运行状态;
[0010] 所述温度/振动监测装置包括传感器、信号调理器和数据采集卡;所述数据采集卡包括低频数据采集卡和高速数据采集卡;所述传感器包括温度传感器、转速传感器和振动传感器;所述振动传感器在X轴与Y轴方向至少各安装8个;所述转速传感器的数量至少为2个。
[0011] 优选的,所述温度传感器为PT100温度传感器,所述转速传感器为光电转速传感器SZGB-20或霍尔转速传感器Hal-12,所述振动传感器为加速度振动传感器。
[0012] 优选的,所述音频监测装置以及所述视频监测装置分别通过在风カ发电机组的机舱安装麦克风阵列及摄像机阵列,从而获取机组运行的音频和视频数据,实现远程观察风力发电机组的运行状态。
[0013] 所述上位机与所述下位机之间可以通过光纤或网络传输数据。
[0014] 所述下位机为单片机或エ控机,所述下位机预装状态检测模块,可优选的,安装风力发电机组振动状态检测模块,对风力发电机组的各主要部件进行原始信号采样,将各类传感器取得的信号经数据转换及初步处理传送给上位机,并对采集的数据根据设定阈值,对机组运行的健康状态根据阈值进行规则分析,监控风力发电机组运行的健康状态。
[0015] 优选的,所述下位机设有监测和报警单元,所述监测和报警单元包括监测单元和报警单元,所述报警单元设有声光报警构件,所述监测単元如发现监测数据超过预先设定的阈值,则会自动分析,一旦确认发电风カ机组运行健康状态恶化或发生故障,所述报警单兀即会启动声光报警。
[0016] 所述上位机为エ控机或服务器,所述上位机安装风カ发电机组故障诊断专家模块,对风场内各风カ发电机组进行监控,采用扫描方式接收所述下位机发送上来的数据并根据时段加以存储。所述风カ发电机组故障诊断专家模块对风カ发电机组总体健康状态进行精确的分析和诊断。风カ发电机组故障诊断专家模块的故障分析采用事件触发和人工智能模式,对各风力发电机组进行精密的故障诊断。
[0017] 所述上位机也设有监测和报警单元,所述监测和报警单元包括监测单元和报警单元,所述报警单元设有声光报警构件,所述监测単元如发现监测数据超过预定的阈值,则会自动分析,确认发电风カ机组运行健康状态恶化或发生故障,所述报警单元即会启动声光报警以及文字报警。
[0018] 优选的,所述风カ发电机组故障诊断专家模块中含有的专家知识库可以进行神经网络推理和模糊诊断,其在分析轴承和齿轮振动过程中,将温度升高与振动幅度大幅増加作为轴承和齿轮出现故障的主判据,结合频谱和小波变换加以分析,确定故障部位和严重程度。
[0019] 所述下位机可単独使用,也可与所述上位机通过光纤或网络联网使用。
[0020] ー种利用上述检测与诊断系统对风力发电机组进行检测诊断的方法:[0021] (I)所述风速/发电量监测装置通过数据通讯技术与风カ发电机组主控系统进行数据交換,获取风速与发电量数据,并将相关数据通过数据总线传送至下位机。
[0022] (2)所述温度、转速及振动各类传感器对风カ发电机组的主轴承、齿轮箱、耦合器、发电机、偏航机构、机舱和塔架进行如下信号采集:所有轴承的温度;机舱温度、齿轮箱油温、发电机线圈和气隙温度;主轴转速和发电机转速;主轴轴承、齿轮箱前后端轴承和发电机前后端轴承三向振动;齿轮箱壳体、底座、偏航机构、机舱和塔架的垂直振动;所述传感器采集到的信号进入信号调理器进行处理;其中的温度信号经低频数据采集卡采集并转换为数字信号,振动信号和转速信号由高速数据采集卡同步采集并转换为数字信号;转换后的数字信号进入下位机;
[0023] (3)所述下位机通过预装状态检测模块、监测单元以及报警单元,根据预定的阈值对相关数据进行判断分析,一旦发现所采集的风カ发电机组的数据超过预定的阈值,则启动报警单元发出声光报警。
[0024] (4)所述下位机通过网络或光纤将所传感器采集的数据传送至所述上位机,所述上位机通过预装的风カ发电机组故障诊断专家模块及监测和报警单元对风カ发电机组总体健康状态进行精确的分析和诊断。故障分析采用事件触发和人工智能模式,对各风カ发电机组进行精密的故障诊断,如果发现超出预定值即启动报警单元进行声光及文字报警。所述风カ发电机组故障诊断专家模块中所包含的专家知识库可以进行神经网络推理和模糊诊断,其在分析轴承和齿轮振动过程中,将温度升高与振动幅度大幅増加作为轴承和齿轮出现故障的主判据,结合频谱和小波变换加以分析,确定故障部位和严重程度。
[0025] (5)所述音频监测装置以及所述视频监测装置分别通过在风カ发电机组的机舱安装麦克风阵列及摄像机阵列,从而获取机组运行的音频和视频数据,实现远程观察风カ发电机组的运行状态。
[0026] 本发明的优点有以下几方面:
[0027] (I)本发明通过全面监控风カ发电机组各主要部件的转速、温度和振动情况,及时预警机组故障的发生、发展和健康状态的恶化程度,实现无人值守,预知维修的目的。
[0028] (2)利用音频和视频技木,实现对机组运行状态的远程观察,并且操作简单。
[0029] (3)本发明采用多重模式监控风カ发电机组运行状态,通过检测风速与发电量,定性监测风カ发电机组工作状态。
[0030] (4)本发明通过对风カ发电机组的主轴承、齿轮箱、耦合器、发电机、偏航机构、机舱和塔架等主要部件信号的采集和分析处理,采用神经网络推理和模糊诊断技木,实现对风カ发电机组监控状态的智能监控,及时发现机组故障产生的部位及发展趋势。
[0031] (5)本发明通过声光和文字闪烁方式进行报警;通过音频和视频模式,实现对风カ发电机组运行状态实时远程观察。从而预防风カ发电机组出现严重故障,保障风カ发电机组的安全平稳运行,提高风カ发电机组的运行质量。
附图说明
[0032] 图1为本发明的监测模式示意图;
[0033] 图2为本发明的结构原理示意图;
[0034] 图3为本发明的振动监测原理示意图;[0035] 图4为本发明的传动链测点布置图;
[0036] 图5为本发明的典型配置图。
具体实施方式
[0037] 如图1至图3所示,风カ发电机组10主要包括传动链以及主控系统11,传动链主要包括叶片、轮毂、主轴、齿轮箱、耦合器和发电机,主控系统11主要包括变桨系统和偏航系统。
[0038] 具体的,本发明提供一种风カ发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统,其包括,风速/发电量监测装置1、温度/振动监测装置2、音频监测装置3和视频监测装置4,风カ发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统还包括与风カ发电机组相连接的下位机6以及与网络客户端相连的上位机7。
[0039] 风速/发电量监测装置I通过数据通讯技术与风カ发电机组主控系统进行数据交换,获取风速与发电量数据,利用风速与发电量常态关系曲线定性监测风力发电机组的运行状态。
[0040] 温度/振动监测装置2包括传感器20、信号调理器21和数据采集卡22 ;传感器20包括温度传感器201、转速传感器202和振动传感器203 ;振动传感器203在X轴与Y轴方向至少各安装8个;转速传感器202的数量至少为2个。
[0041] 优选的,温度传感器201为PT100温度传感器,转速传感器202为光电转速传感器SZGB-20或霍尔转速传感器Hal-12,振动传感器203为加速度振动传感器。在ー个具体实施例中,温度传感器201为8个、转速传感器202为2个和振动传感器203为16个。
[0042] 音频监测装置3以及视频监测装置4分别通过在风カ发电机组的机舱安装麦克风阵列30及摄像机阵列40,从而获取机组运行的音频和视频数据,实现远程观察风カ发电机组10的运行状态。
[0043] 上位机7与下位机6之间可以通过光纤或网络8传输数据。
[0044] 下位机6为单片机或エ控机,下位机6预装状态检测模块60,可优选的,安装风カ发电机组振动状态检测模块,对风力发电机组的待检测部件进行原始信号采样,将传感器2取得的信号经数据转换及初步处理传送给上位机,并对采集的数据根据设定阈值,对机组运行的健康状态根据阈值进行规则分析,监控风カ发电机组10运行的健康状态。
[0045] 优选的,下位机6设有监测和报警单元,监测和报警单元包括监测单元61和报警単元62,报警单元62设有声光报警构件,监测单元61如发现监测数据超过预先设定的阈值,则会自动触发软件分析,确认发电风カ机组运行健康状态恶化或发生故障,报警单元62即会启动声光报警。
[0046] 上位机7为エ控机或服务器,上位机7安装风カ发电机组故障诊断专家模块70,对风场内各风カ发电机组进行监控,采用扫描方式接收下位机6发送上来的数据并根据时段加以存储。风カ发电机组故障诊断专家模块70对风カ发电机组10总体健康状态进行精确的分析和诊断。故障分析采用事件触发和人工智能模式,对各风カ发电机组10进行精密的故障诊断,如果发现超出预定值即进行声光及文字报警。
[0047] 上位机7也设有监测和报警单元,监测和报警单元包括监测单元71和报警单元72,报警单元72设有声光报警构件,监测单元71如发现监测数据超过预先设定的阈值,则会自动触发软件分析,确认发电风カ机组运行健康状态恶化或发生故障,报警单元72即会启动声光报警以及文字报警。
[0048] 优选的,风カ发电机组故障诊断专家模块70所包含的专家知识库可以进行神经网络推理和模糊诊断;风カ发电机组故障诊断专家模块70在分析轴承和齿轮振动过程中,将温度升高与振动幅度大幅増加作为轴承和齿轮出现故障的主判据,结合频谱和小波变换加以分析,确定故障部位和严重程度。
[0049] 下位机6可単独使用,也可与上位机7通过光纤或网络联网使用。
[0050] 下面对本风カ发电故障监测与诊断系统的工作原理做进ー步详细描述:
[0051] (I)风速/发电量监测装置I通过数据通讯技术与风カ发电机组主控系统进行数据交換,获取风速与发电量数据,并将相关数据通过数据总线9传送至下位机6。
[0052] (2)如图4所示,温度、转速及振动各类传感器20对风カ发电机组10的主轴承、齿轮箱、耦合器、发电机、偏航机构、机舱和塔架进行如下信号采集:所有轴承的温度;机舱温度、齿轮箱油温、发电机线圈和气隙温度;主轴转速和发电机转速;主轴轴承、齿轮箱前后端轴承和发电机前后端轴承三向振动;齿轮箱壳体、底座、偏航机构、机舱和塔架的垂直振动;传感器20采集到的信号进入信号调理器21进行处理;其中的温度信号经低频数据采集卡采集并转换为数字信号,振动信号和转速信号由高速数据采集卡同步采集并转换为数字信号;转换后的数字信号进入下位机6 ;
[0053] (3)下位机6通过预装状态检测模块60、监测单元61以及报警单元62,根据预先设定的阈值对相关数据进行判断分析,如发现所采集的风カ发电机组的数据超过预先设定的阈值,则启动报警单元62发出声光报警。
[0054] (4)下位机6通过网络或光纤将所传感器采集的数据传送至所述上位机7,上位机7通过预装的风カ发电机组故障诊断专家模块70及监测和报警单元71及72对风カ发电机组总体健康状态进行精确的分析和诊断。故障分析采用事件触发和人工智能模式,对各风力发电机组进行精密的故障诊断,如果发现超出预定值即进行声光及文字报警。风カ发电机组故障诊断专家模块70中所包含的专家知识库可以进行神经网络推理和模糊诊断,其在分析轴承和齿轮振动过程中,将温度升高与振动幅度大幅増加作为轴承和齿轮出现故障的主判据,结合频谱和小波变换加以分析,确定故障部位和严重程度,并将检测与诊断结果通过网络12上传至客户端13。
[0055] (5)所音频监测装置3以及视频监测装置4分别通过在风カ发电机组的机舱安装麦克风阵列及摄像机阵列30及40,从而获取机组运行的音频和视频数据,实现远程观察风力发电机组的运行状态。
[0056] 如图5所示,为本系统的典型配置图,下位机6与风カ发电机10连接,监测风カ发电机组10各部件的运行状态,如发现超出预定值则会发出警报,上位机6通过网络(路由器)8将数据传送至上位机7、企业用户14及远程用户15,上位机7通过因特网12将数据传送至客户端13。客户端13的数量可以根据需要増加或減少。
[0057] 本发明的优点有以下几方面:
[0058] (I)本发明通过全面监控风カ发电机组各主要部件的转速、温度和振动情况,及时预警机组故障的发生、发展和健康状态的恶化程度,实现无人值守,预知维修的目的。
[0059] (2)利用音频和视频技木,实现对机组运行状态的远程观察。[0060] (3)本发明采用多重模式监控风カ发电机组运行状态,通过检测风速与发电量,定性监测风カ发电机组工作状态。
[0061] (4)本发明通过对风カ发电机组的主轴承、齿轮箱、耦合器、发电机、偏航机构、机舱和塔架等主要部件信号的采集和分析处理,采用神经网络推理和模糊诊断技木,实现对风カ发电机组监控状态的智能监控,及时发现机组故障产生的部位及发展趋势。
[0062] (5)本发明通过声光和文字闪烁方式进行报警;通过音频和视频模式,实现对风カ发电机组运行状态实时远程观察。从而预防风カ发电机组出现严重故障,保障风カ发电机组的安全平稳运行,提高风カ发电机组的运行质量。
[0063] 所属技术领域的技术人员应当理解:在不脱离本发明的基本原理的情况下,可以对本发明进行各种修改、润饰、组合、补充或技术特征的替换,这些等同替换方式或明显变形方式均落入本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种风カ发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统,其包括,风速/发电量监测装置、温度/振动监测装置、音频监测装置和视频监测装置,其特征在于:该监测与故障诊断系统还包括与风カ发电机组相连接的下位机以及与网络客户端相连的上位机;所述上位机与所述下位机能够通过光纤或网络传输数据。
2.根据权利要求1所述的ー种风カ发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统,其特征在于:所述下位机为单片机或エ控机,所述下位机预装有状态检测模块,能够实现各种数据的实时采集,并对采集的数据根据设定预定的阈值进行规则分析,监控风力发电机组运行的健康状态。
3.根据权利要求2所述的ー种风カ发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统,其特征在于:所述下位机安装风カ发电机组振动状态检测模块,对风カ发电机组的各待检测部件进行信号采样,将各类传感器取得的信号经数据转换及初歩处理传送给所述上位机,对机组运行的健康状态根据预定的阈值进行规则分析,当数据超过预定的阈值时即进行声光报警。
4.根据权利要求1所述的ー种风カ发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统,其特征在于:所述上位机为エ控机或服务器,所述上位机安装有风カ发电机组故障诊断专家模块,对风场内各风カ发电机组进行监控,采用扫描方式接收所述下位机发送上来的数据并根据时段加以存储;所述风カ发电机组故障诊断专家模块对所述风カ发电机组总体健康状态进行精确的故障分析和诊断;所述故障分析采用事件触发和人工智能模式,对所述风カ发电机组进行精密的故障诊断并及时报警。
5.根据权利要求2所述的ー种风カ发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统,其特征在于:所述下位机和所述上位机均设有监测和报警单元,所述监测和报警单元一旦发现监测数据超过所述预定的阈值,则会自动进行故障分析,并通过所述报警単元进行报警。
6.根据权利要求5所述的ー种风カ发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统,其特征在干:所述下位机的报警单元以声和光方式发出报警,所述上位机的报警单兀以声、光和文字闪烁三种方式同时在显不器上发出报警。
7.根据权利要求1所述的ー种风カ发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统,其特征在于:所述风速/发电量监测装置通过数据通讯技术与风カ发电机组主控系统进行数据交換,获取风速与发电量数据,利用风速与发电量常态关系曲线定性监测风力发电机组的运行状态;所述温度/振动监测装置包括传感器、信号调理器和数据采集卡;所述数据采集卡包括低频数据采集卡和高速数据采集卡;所述传感器包括温度传感器、转速传感器和振动传感器;所述音频监测装置以及所述视频监测装置分别通过在风カ发电机组的机舱安装麦克风阵列及摄像机阵列,获取机组运行的音频和视频数据,实现远程观察风カ发电机组的运行状态。
8.根据权利要求1所述的ー种风カ发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统,其特征在于:所述下位机可単独使用,也可与所述上位机通过光纤或网络联网使用。
9.ー种利用前述任ー权利要求所述的ー种风カ发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统的监测与诊断方法,其特征在于:包括以下步骤,(1)所述风速/发电量监测装置通过数据通讯技术,与所述风カ发电机组进行数据交换,获取风速与发电量数据,并将相关数据通过数据总线传送至所述下位机; (2)所述温度/振动监测装置的温度、转速及振动传感器对风カ发电机组的主轴承、齿轮箱、耦合器、发电机、偏航机构、机舱和塔架进行如下信号采集:所有轴承的温度;机舱温度、齿轮箱油温、发电机线圈和气隙温度;主轴转速和发电机转速;主轴轴承、齿轮箱前后端轴承和发电机前后端轴承三向振动;齿轮箱壳体、底座、偏航机构、机舱和塔架的垂直振动;所述传感器采集到的信号进入信号调理器进行处理;其中的温度信号经所述低频数据采集卡采集并转换为数字信号,振动信号和转速信号由所述高速数据采集卡同步采集并转换为数字信号;转换后的数字信号进入下位机; (3)所述下位机通过预装状态检测模块、监测单元以及报警单元,根据预先设定的阈值对相关数据进行判断分析,一旦发现所采集的风カ发电机组的数据超过预定的阈值,则启动报警单元发出声光报警; (4)所述下位机通过网络或光纤将所传感器采集的数据传送至所述上位机,所述上位机通过预装的风カ发电机组故障诊断专家模块及监测和报警单元对风カ发电机组总体健康状态进行精确的分析和诊断;故障分析采用事件触发和人工智能模式,对各风力发电机组进行精密的故障诊断,如果发现超出预定阈值即进行声光及文字报警;所述风カ发电机组故障诊断专家模块中所包含的专家知识库可以进行神经网络推理和模糊诊断,其在分析轴承和齿轮振动过程中,将温度升高与振动幅度大幅増加作为轴承和齿轮出现故障的主判据,结合频谱和小波变换加以分析,确定故障部位和严重程度; (5)所述音频监测装置以及所述视频监测装置分别通过在风カ发电机组的机舱安装麦克风阵列及摄像机阵列,从而获取机组运行的音频和视频数据,实现远程观察风力发电机组的运行状态。·
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