CN106918452A - 一种基于振动的双馈异步发电机滑环装置故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于振动的双馈异步发电机滑环装置故障诊断方法，步骤包括：采用尼高数据采集仪、直流电压源、PC信号处理机搭建振动信号采集系统结构；对滑环面滑环振动信号进行采样；根据小包波分解原理对所获取的振动信号进行四层小包波分解，得到16个子频带；采用基于小波能量谱的方法，对经小包波4层分解后不同频带下的振动信号进行能量统计分析；根据能量集中频段判断电枢滑环的运行工况，即正常运行、滑环面整体划痕性损伤故障、滑环面局部浅表性损伤故障以及滑环面环圈圆度损伤故障四种运行工况。该方法能够实现滑环运行状态的实时在线监测，且振动信号对故障的反应很灵敏，同时该诊断方法的工程实践性，易于推广应用。
Description
技术领域
本发明属于发电机的技术领域，特别涉及一种基于振动的双馈异步发电机滑环装置故障诊断方法。
背景技术
电刷滑环系统是大型双馈异步风力发电机重要的动静转换设备，对发电机的稳定运行起着至关重要的作用。然而,运行中的滑环装置接触面损伤故障时常发生，例如滑环面整体划痕、局部浅表性损伤、环圈圆度破坏等故障，会导致发电机运行紊乱，造成巨大的经济损失。所以，对电机滑环装置的故障诊断方法研究刻不容缓。
滑环接触面损伤后，会导致多种故障现象，如火花放电、电气量值变化、局部过热等。日本学者通过天线来接收由电刷滑环间的火花导致的无线电波，从而监测故障火花强度和等级。西班牙学者针对异步电机滑环火花，提出了一套放电火花故障的诊断系统，该监测系统采用统计学的方法记录由火花释放出的电磁脉冲干扰的峰值，采集相关数据进行分析对比，可以有效监测电刷滑环间火花故障。德国学者最早将电气谱监测法应用到电刷滑环间火花监测上，发电机电刷和换向器之间的电流泄露将导致在换向电流中产生高频脉冲分量，验证了时域中的电流信号与火花光信号有很强的关联性，频域中的电流高频脉冲幅值与电刷火花的强度也有很强的关联性。日本学者对汽轮发电机电刷和滑环系统的运行特性进行了深入研究，分析了影响电刷和滑环系统运行的两个因素：电刷压力和电刷构造，指出电刷火花与电刷和滑环间的接触电压相关性很强，根据接触电压波形的峰值可以判断电刷火花的等级和数量。德国学者从电气量的角度，通过分析双馈异步发电机电刷滑环不稳定接触故障前后的转子电流频谱，对电刷滑环系统进行故障诊断。最早提出研究运行中电刷瞬时温度的文章中综合考虑电刷的摩擦系数、尺寸、电流密度、接触压力、接触压降等多方面因素，通过公式推导得出电刷温升的计算公式，来诊断其运行工况。美国学者用热电偶嵌入法测量了电刷与滑环接触面的摩擦温度，以此来监测电刷滑环的运行性能。中国学者从电刷滑环装置运行温度的角度来分析判断其运行状况，具有一定工程实践价值。
综上，电刷滑环系统的火花监测、温度监测及电气量诊断技术虽有较多研究，但大都缺乏一定的灵活性、准确度及有效性，且实践难度较大，工程应用价值低。尤其对于滑环面局部浅表性损伤，故障特征不明显，上述方法无法有效进行监测与诊断。
发明内容
发明目的：针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种灵活度更高、更加准确更加效性，且实践难度小的基于振动的双馈异步发电机滑环装置故障诊断方法。
技术方案：为解决上述技术问题，本发明提供一种基于振动的双馈异步发电机滑环装置故障诊断方法，包括以下步骤：
步骤一：采用双馈异步发电机电刷滑环系统、振动传感器、信号采集模块和PC处理模块构成振动信号采集系统结构；
步骤二：通过信号采集模块对滑环面滑环振动信号进行采样，采样频率取10kHz，采样点数取4000个；
步骤三：根据小包波分解原理对所获取的振动信号进行四层小包波分解，得到16个子频带；
步骤四：采用基于小波能量谱的方法，对经小包波4层分解后不同频带下的振动信号进行能量统计分析得到能量分布信息；
步骤五：根据能量集中频段判断电枢滑环的运行工况，即正常运行、滑环面整体划痕性损伤故障、滑环面局部浅表性损伤故障以及滑环面环圈圆度损伤故障四种运行工况。
进一步的，所述步骤一中搭建振动信号采集系统的具体步骤如下：首先将振动传感器的感应探头安装在电刷支撑架的表面，然后将振动传感器的另一端输出接口与尼高数据采集仪连接，最后尼高数据采集仪通过网络传输线与PC处理机连接，其中振动传感器通过直流电压供电。
进一步的，所述步骤五中对于四种故障判断的具体步骤如下：当测量的频段在0-937.5Hz时可判断电枢滑环正常运行，当测量的频段在0-312.5Hz时可判断滑环面整体划痕性损伤故障，当测量的频段在937.5-1562.5Hz时可判断滑环面局部浅表性损伤故障，当测量的频段在625-1250Hz时可判断滑环面环圈圆度损伤故障。
进一步的，所述信号采集模块为尼高数据采集仪。
进一步的，所述PC处理模块为PC信号处理机。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明能够实现滑环运行状态的实时监测；振动信号对故障的反应很灵敏，该诊断方法的工程实践性较强，易于推广应用；计算出振动信号能量集中的频率带，可以准确地对故障类型进行识别和诊断，此方法清晰、直观、有效。
附图说明
图1为本发明的总体流程图；
图2为图1中振动信号采集系统结构图；
图3.为实施例中运行工况1时测取的振动信号时域波形；
图4为实施例中运行工况2时测取的振动信号时域波形；
图5为实施例中运行工况1时小波包四层分解后各频段的重构信号；
图6为实施例中运行工况2时小波包四层分解后各频段的重构信号；
图7为实施例中运行工况1和工况2的滑环面振动信号能量占比分布图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，进一步阐明本发明。
本发明采用的技术方案包括以下步骤：
如图1所示，本发明提供的基于振动的双馈异步发电机滑环装置故障的诊断方法，包括以下步骤：
步骤1，振动传感器感应探头安装在电刷支撑架表面上，双馈异步发电机滑环故障诊断装置，采用尼高数据采集仪、直流电压源、PC信号处理机搭建振动信号采集系统，振动信号采集系统结构图如图2所示；
步骤2，对滑环面滑环振动信号进行采样，取两种运行工况的电刷滑环系统振动信号进行储存和滤波，并用Matlab数学分析软件读取数据并进行相应处理。采样频率取10kHz，采样点数取4000个。如图3所示是运行工况1时测取的振动信号时域波形；如图4所示是运行工况2时测取的振动信号时域波形
步骤3，根据小包波分解原理，利用MATLAB软件进行编程，选用db3小波基对所获取的振动信号进行四层小包波分解，得到16个子频带，如图5和6所示分布是运行工况1和工况2时小波包四层分解后各频段的重构信号，如下表1给出了振动信号经小包波四层分解后每层所表示的频率带范围；
表1四层小波包分解后各频段频带
步骤4，采用基于小波能量谱的方法，对经小包波4层分解后不同频带下的振动信号进行能量统计分析，如图7所示是分布运行工况1和工况2的滑环面振动信号能量占比分布图，其中频率序列和各节点相对应；
步骤5，根据能量集中频段判断电枢滑环的运行工况，即正常运行、滑环面整体划痕性损伤故障、滑环面局部浅表性损伤故障以及滑环面环圈圆度损伤故障四种运行工况。当能量集中在0-937.5Hz时可判断电枢滑环正常运行，当能量集中在0-312.5Hz时可判断滑环面整体划痕性损伤故障，当能量集中在937.5-1562.5Hz时可判断滑环面局部浅表性损伤故障，当能量集中在625-1250Hz时可判断滑环面环圈圆度损伤故障。因此从图7可以判断工况1为正常运行状态，工况2为滑环面整体划痕性损伤故障状态。
以上所述仅为本发明的实施例子而已，并不用于限制本发明。凡在本发明的原则之内，所作的等同替换，均应包含在本发明的保护范围之内。本发明未作详细阐述的内容属于本专业领域技术人员公知的已有技术。
Claims (5)
1.一种基于振动的双馈异步发电机滑环装置故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：采用双馈异步发电机电刷滑环系统、振动传感器、信号采集模块和PC处理模块构成振动信号采集系统结构；
步骤二：通过信号采集模块对滑环面滑环振动信号进行采样，采样频率取10kHz，采样点数取4000个；
步骤三：根据小包波分解原理对所获取的振动信号进行四层小包波分解，得到16个子频带；
步骤四：采用基于小波能量谱的方法，对经小包波4层分解后不同频带下的振动信号进行能量统计分析得到能量分布信息；
步骤五：根据能量集中频段判断电枢滑环的运行工况，即正常运行、滑环面整体划痕性损伤故障、滑环面局部浅表性损伤故障以及滑环面环圈圆度损伤故障四种运行工况。
2.根据权利要求1所示的一种基于振动的双馈异步发电机滑环装置故障诊断方法，其特征在于，所述步骤一中搭建振动信号采集系统的具体步骤如下：首先将振动传感器的感应探头安装在电刷支撑架的表面，然后将振动传感器的另一端输出接口与尼高数据采集仪连接，最后尼高数据采集仪通过网络传输线与PC处理机连接，其中振动传感器通过直流电压供电。
3.根据权利要求1所示的一种基于振动的双馈异步发电机滑环装置故障诊断方法，其特征在于，所述步骤五中对于四种故障判断的具体步骤如下：当测量的频段在0-937.5Hz时可判断电枢滑环正常运行，当测量的频段在0-312.5Hz时可判断滑环面整体划痕性损伤故障，当测量的频段在937.5-1562.5Hz时可判断滑环面局部浅表性损伤故障，当测量的频段在625-1250Hz时可判断滑环面环圈圆度损伤故障。
4.根据权利要求1至3之一所示的一种基于振动的双馈异步发电机滑环装置故障诊断方法，其特征在于，所述信号采集模块为尼高数据采集仪。
5.根据权利要求4所示的一种基于振动的双馈异步发电机滑环装置故障诊断方法，其特征在于，所述PC处理模块为PC信号处理机。
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