CN106197849A - 一种检测和诊断风力机叶轮气动不平衡的方法 - Google Patents
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Abstract
一种检测和诊断风力机叶轮气动不平衡的方法，首先对获得的叶轮径向振动幅值与同工况条件下历史数据对比，若振动幅值变化不明显，则叶轮径向振动影响系数等于0；对径向振动信号做FFT变换，若频谱中相对于叶轮转速的1倍频信号在低频段占优，且振动幅值变化明显，则径向振动影响系数等于1，否则等于0；对叶轮轴向振动数据和叶轮轮毂径向位移数据的诊断方法同叶轮径向振动数据；将得到的各影响系数值相乘，得到风力机叶轮气动不平衡发生概率，当概率等于1时，确定风力机叶轮发生了气动不平衡，只要三个影响系数中有一个为0，风力机叶轮气动不平衡发生的概率则为0；本发明能有效的区分叶轮的气动不平衡及质量不平衡，更加准确的诊断风力机叶轮的气动不平衡，提高检测和诊断风力机叶轮气动不平衡的工作效率和准确性。
Description
技术领域
本发明属于风力机叶轮气动不平衡的检测技术领域，具体涉及一种检测和诊断风力机叶轮气动不平衡的方法。
背景技术
目前常用的风力机叶轮气动不平衡的检测方法主要有两种：一种是通过在风力机主轴承处检测振动信号，通过分析振动信号来判断风力机叶轮是否存在不平衡故障。另一种是通过在叶片正下方分别对三支叶片进行拍照，通过比较三支叶片的成像是否完全一致来判断风力机叶轮是否存在不平衡故障。
风力机叶轮质量不平衡同样会引起风力机主轴承径向、轴向振动，仅通过在风力机主轴承处检测振动信号，通过分析振动信号无法区分风力机叶轮是发生了质量不平衡故障还是气动不平衡故障。
风力机叶片只有在完全无风的情况下才能保持静止，否则叶片将始终处于摆动状态，对叶片进行拍照时将无法获得可用的照片。此外无论是有风还是无风条件下，所拍摄的照片会因为成像设备、拍摄人的习惯等因素造成误差，致使不能准确判断风力机叶轮是否发生了气动不平衡故障，此种做法精度较低，可信度较差。
风力机叶轮发生气动不平衡时会引起风力机叶轮产生径向、轴向振动，并能引起风力机轴系以风力机塔筒为中心的扭转振动，而叶轮的质量不平衡不会引起上述扭转振动。上述扭转信息可以通过检测风力机叶轮轮毂水平方向的径向位移获取。将风力机叶轮径向、轴向振动以及风力机叶轮水平方向的径向位移信息结合在一起检测和诊断风力机叶轮气动不平衡能弥补现有方法的缺点。
发明内容
为了解决上述现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供一种检测和诊断风力机叶轮气动不平衡的方法，将风力机叶轮径向、轴向振动信号、叶轮相对于风力机塔筒的扭转信号分析结果结合在一起，能有效的区分叶轮的气动不平衡及质量不平衡，更加准确的诊断风力机叶轮的气动不平衡，可以提高检测和诊断风力机叶轮气动不平衡的工作效率和准确性。
为了实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：
一种检测和诊断风力机叶轮气动不平衡的方法，所述方法将风力机叶轮径向振动数据、轴向振动数据和风力机叶轮轮毂径向位移数据分析结合起来；
首先对获得的叶轮径向振动信号的振动幅值与同工况条件下的历史数据进行对比，如果振动幅值变化不明显，则叶轮径向振动影响系数等于0；对径向振动信号做FFT变换，如果频谱中相对于叶轮转速的1倍频信号在低频段占优，且振动幅值相对于同工况条件下的历史数据变化明显，则径向振动影响系数等于1，否则径向振动影响系数等于0；
采用相同的信号处理方法，对获得的叶轮轴向振动信号的振动幅值与同工况条件下的历史数据进行对比，如果振动幅值变化不明显，则叶轮轴向振动影响系数等于0；对信号做FFT变换，如果频谱中相对于叶轮转速的1倍频信号在低频段占优，且振动幅值相对于同工况条件下的历史数据变化明显。则轴向振动影响系数等于1，否则轴向振动影响系数等于0；
同理对获得的叶轮轮毂径向位移信号的位移幅值与同工况条件下的历史数据进行对比，如果位移幅值变化不明显，则叶轮位移影响系数等于0；对叶轮轮毂径向位移信号做FFT变换，如果频谱中相对于叶轮转速的1倍频信号在低频段占优，且位移幅值相对于同工况条件下的历史数据变化明显，则叶轮轮毂径向位移影响系数等于1，否则叶轮轮毂径向位移影响系数等于0；
风力机叶轮径向振动影响系数、轴向振动影响系数和风力机叶轮轮毂径向位移影响系数的值确定后，将上述各影响系数值相乘，得到风力机叶轮气动不平衡发生概率，当上述概率等于1时，可确定风力机叶轮发生了气动不平衡，只要上述三个影响系数中有一个为0，风力机叶轮气动不平衡发生的概率则为0。
所述风力机叶轮径向和轴向振动数据通过安装在风力机主轴承处的三坐标无线振动传感器来获取。
所述风力机叶轮轮毂径向位移数据通过安装在地面的非接触式激光测距仪来获取，激光测距仪发出的激光与水平线之间夹角β不大于45度。
本发明和现有技术相比，具有如下优点：
1、将风力机叶轮径向、轴向振动信号、叶轮相对于风力机塔筒的扭转信号分析结果结合在一起，能有效的区分叶轮的气动不平衡及质量不平衡，能更加准确的诊断风力机叶轮的气动不平衡故障。
2、通过三坐标无线传感器能同步获取风力机叶轮轴向、径向方向的振动信息，通过非接触式激光测测距仪能方便快捷的获取风力机叶轮轮毂径向位移数据信息，提高了工作效率。
总之，本发明将风力机叶轮径向、轴向振动信号、叶轮相对于风力机塔筒的扭转信号分析结果结合在一起，能有效的区分叶轮的气动不平衡及质量不平衡，能更加准确的诊断风力机叶轮的气动不平衡，可以提高检测和诊断风力机叶轮气动不平衡的工作效率和准确性。
附图说明
图1为本发明方法流程图。
图2为风力机叶轮轮毂径向位移数据测量示意图。
具体实施方式
以下结合附图及具体实施例，对本发明作进一步的详细描述。
如图1所示，本发明一种检测和诊断风力机叶轮气动不平衡的方法，将风力机叶轮径向振动数据、轴向振动数据和风力机叶轮轮毂径向位移数据分析结合起来；首先对获得的叶轮径向振动信号的振动幅值与同工况条件下的历史数据进行对比，如果振动幅值变化不明显，则叶轮径向振动影响系数等于0；对径向振动信号做FFT变换，如果频谱中相对于叶轮转速的1倍频信号在低频段占优，且振动幅值变化明显，则径向振动影响系数等于1，否则径向振动影响系数等于0；采用相同的信号处理方法，对获得的叶轮轴向振动信号的振动幅值与同工况条件下的历史数据进行对比，如果振动幅值变化不明显，则轴向振动影响系数等于0；对信号做FFT变换，如果频谱中相对于叶轮转速的1倍频信号在低频段占优，且振动幅值变化明显。则轴向振动影响系数等于1，否则轴向振动影响系数等于0；同理对获得的叶轮轮毂径向位移信号的位移幅值与同工况条件下的历史数据进行对比，如果位移幅值变化不明显，则位移影响系数等于0；对叶轮轮毂径向位移信号做FFT变换，如果频谱中相对于叶轮转速的1倍频信号在低频段占优，且位移幅值变化明显，则叶轮轮毂径向位移影响系数等于1，否则叶轮轮毂径向位移影响系数等于0；风力机叶轮径向振动影响系数、轴向振动影响系数和风力机叶轮轮毂径向位移影响系数的值确定后，将上述各影响系数值相乘，得到风力机叶轮气动不平衡发生的概率，当上述概率等于1时，可确定风力机叶轮发生了气动不平衡，只要上述三个影响系数中有一个为0，风力机叶轮气动不平衡发生的概率则为0。
作为本发明的优选实施方式，所述风力机叶轮径向和轴向振动数据通过安装在风力机主轴承处的三坐标无线振动传感器来获取。
作为本发明的优选实施方式，所述风力机叶轮轮毂径向位移数据通过安装在地面的非接触式激光测距仪来获取，激光测距仪发出的激光与水平线之间夹角β不大于45度，如图2所示，确保能获取有效的叶轮轮毂径向位移数据信息。
Claims (3)
1.一种检测和诊断风力机叶轮气动不平衡的方法，其特征在于：所述方法将风力机叶轮径向振动数据、轴向振动数据和风力机叶轮轮毂径向位移数据分析结合起来；
首先对获得的叶轮径向振动信号的振动幅值与同工况条件下的历史数据进行对比，如果振动幅值变化不明显，则叶轮径向振动影响系数等于0；对径向振动信号做FFT变换，如果频谱中相对于叶轮转速的1倍频信号在低频段占优，且振动幅值相对于同工况条件下的历史数据变化明显，则径向振动影响系数等于1，否则径向振动影响系数等于0；
采用相同的信号处理方法，对获得的叶轮轴向振动信号的振动幅值与同工况条件下的历史数据进行对比，如果振动幅值变化不明显，则轴向振动影响系数等于0；对信号做FFT变换，如果频谱中相对于叶轮转速的1倍频信号在低频段占优，且振动幅值相对于同工况条件下的历史数据变化明显，则轴向振动影响系数等于1，否则轴向振动影响系数等于0；
同理对获得的叶轮轮毂径向位移信号的位移幅值与同工况条件下的历史数据进行对比，如果位移幅值变化不明显，则位移影响系数等于0；对叶轮轮毂径向位移信号做FFT变换，如果频谱中相对于叶轮转速的1倍频信号在低频段占优，且位移幅值相对于同工况条件下的历史数据变化明显，则叶轮轮毂径向位移影响系数等于1，否则叶轮轮毂径向位移影响系数等于0；
风力机叶轮径向振动影响系数、轴向振动影响系数和风力机叶轮轮毂径向位移影响系数的值确定后，将上述各影响系数值相乘，得到风力机叶轮气动不平衡发生概率，当上述概率等于1时，可确定风力机叶轮发生了气动不平衡，只要上述三个影响系数中有一个为0，风力机叶轮气动不平衡发生的概率则为0。
2.根据权利要求1所述的检测和诊断风力机叶轮气动不平衡的方法，其特征在于：所述风力机叶轮径向和轴向振动数据通过安装在风力机主轴承处的三坐标无线振动传感器来获取。
3.根据权利要求1所述的检测和诊断风力机叶轮气动不平衡的方法，其特征在于：所述风力机叶轮轮毂径向位移数据通过安装在地面的非接触式激光测距仪来获取，激光测距仪发出的激光与水平线之间夹角β不大于45度。
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