CN109404226A - 用于检测旋转机器中的损坏的系统及方法 - Google Patents

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Abstract

一种用于检测旋转机器的构件中的损坏的方法包括经由一个或多个传感器收集关于构件的振动数据。该方法还包括识别指示损坏构件的至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量，以及识别排除至少一个谐波或边带系列的至少一个区域内的能量。此外，该方法包括基于指示损坏构件的至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量和排除至少一个谐波或边带系列的至少一个区域内的能量确定至少一个损坏比。此外，该方法包括至少根据至少一个损坏比来计算构件的损坏因子。此外，该方法包括将损坏因子与预定损坏阈值相比较，其中超过预定损坏阈值的损坏因子指示损坏构件。

Description

用于检测旋转机器中的损坏的系统及方法
技术领域
本公开内容大体上涉及旋转机器(rotary machine，有时也称为回转机器)，且更具体地涉及用于检测此类旋转机器中的损坏的系统及方法。
背景技术
风力被认作是目前可用的最清洁的、最环境友好的能源之一，且就此而言，风轮机(wind turbine，有时也成为风力涡轮机)已经得到增加的关注。现代风轮机通常包括塔架(tower)、发电机、变速箱、机舱、和一个或多个转子叶片。转子叶片使用已知的箔片原理(foil principle)捕获风的动能。转子叶片传送以旋转能的形式的动能，以便转动将转子叶片联接到变速箱(或如果未使用变速箱，则直接地联接到发电机)的低速主轴。例如，发电机可联接到低速主轴，使得轴的旋转驱动发电机。例如，发电机可包括高速发电机轴，其经由变速箱可旋转地联接到主轴。发电机然后将来自转子的机械能转化成电能，该电能可配置至公用电网(utility grid)。
此外，现代的风轮机包括多个高速轴承和低速轴承，以提供其各种构件的旋转。例如，低速主轴通常包括安装在其前端和后端处的一个或多个主轴承，以允许低速主轴围绕轴线旋转。此外，变速箱大体上包括变速箱壳体，其包含除经由轴和轴承连接的平行齿轮外的经由一个或多个行星托架(carrier)和轴承连接的多个齿轮(例如，行星齿轮、环形齿轮和/或太阳齿轮)，以用于将转子轴的低速、高转矩输入转换成用于发电机的高速低转矩输出。
检测风轮机(或任何旋转机器)中的损坏构件在最小化涡轮的非计划停机时间(downtime)和提高涡轮的可用性中是必不可少的。针对变速箱齿轮损坏(确切地说，环形齿轮、行星齿轮和低速中间级齿轮)的当前的检测算法并未以与健康齿轮的足够分离来一致地趋势化(trend)齿轮损坏能量。从健康到损坏的齿轮的趋势中缺乏分离导致故障构件的错误诊断，且提高了健康构件的假阳性事件的概率。故障齿轮的边带和谐波能量模式(sideband and harmonic energy pattern)的视觉检测已证明在定位损坏构件中是成功的；然而，此途径依靠频谱的一致手动检测。此检测本身是耗时的，且可导致故障构件的漏掉检测。此外，尽管已经成功地使用了手动检测方法，但此方法并未提供可扩展的选项，且导致监测效率降低。
至少出于前述原因，已经证明旋转机器的构件损坏的检测难以使用常规的检测分析和/或趋势技术来自动化。因此，本领域中将期望用于检测此旋转机器中的损坏的改进的系统及方法。
发明内容
本发明的方面和优点将在以下描述中部分地阐明，或可从描述中清楚，或可通过实践本发明理解到。
一方面，本公开内容针对一种用于检测旋转机器的构件中的损坏的方法。该方法包括经由一个或多个传感器收集关于构件的振动数据。该方法还包括识别振动数据内的至少一个低能量区域。该方法还包括识别指示损坏构件的至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量，以及识别排除至少一个谐波或边带系列的至少一个区域内的能量。此外，该方法包括基于指示损坏构件的至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量和排除至少一个谐波或边带系列的至少一个区域内的能量确定至少一个损坏比(damageratio)。此外，该方法包括至少根据至少一个损坏比来计算构件的损坏因子。此外，该方法包括将损坏因子与预定损坏阈值相比较，其中超过预定损坏阈值的损坏因子指示损坏构件。
在一个实施例中，基于指示损坏构件的至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量和排除至少一个谐波或边带系列的至少一个区域内的能量确定(多个)损坏比的步骤可包括确定指示损坏构件的至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量的平均振幅、确定排除至少一个谐波或边带系列的至少一个区域内的识别能量的平均振幅、通过将指示损坏构件的至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量的平均振幅除以排除至少一个谐波或边带系列的至少一个区域内的识别能量的平均振幅来确定至少一个振幅比、以及从至少一个振幅比减去一以获得至少一个区域损坏值。
在另一个实施例中，该方法还可包括基于灵敏度因子来放大(多个)振幅比。例如，在一个实施例中，基于灵敏度因子放大(多个)振幅比的步骤可包括将(多个)区域损坏值提高到n次幂。在其它实施例中，该方法可包括对多个区域损坏值求和，且将和除以低能量区域的总数。此外，该方法可包括基于运动信息识别低能量区域。
在附加实施例中，该方法还可包括确定指示至少一个区域中的多个区域的损坏构件的至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量的和。更确切地说，在一个实施例中，确定指示至少一个区域中的多个区域的损坏构件的至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量的和的步骤可包括对多个区域中的每个的振幅求和、对来自多个区域中的每个的振幅的和求和、以及基于灵敏度因子放大和的总和。
因此，计算构件的损坏因子的步骤可包括使至少一个损坏比乘以指示损坏构件的至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量的和。在其它实施例中，该方法可包括计算对于多个时间段的损坏因子并随时间趋势化损坏因子。
在若干实施例中，例如，构件可包括齿轮或轴承。此外，在某些实施例中，旋转机器可为风轮机。
另一方面，本公开内容针对一种用于检测旋转机器的齿轮中的损坏的系统。该系统包括用于收集关于齿轮的振动数据的一个或多个传感器，以及通信地联接到一个或多个传感器的控制器。控制器配置成执行一个或多个操作，包括但不限于，识别指示损坏齿轮的至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量，以及识别排除至少一个谐波或边带系列的至少一个区域内的能量。此外，该方法包括基于指示损坏齿轮的至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量和排除至少一个谐波或边带系列的至少一个区域内的能量确定至少一个损坏比。此外，该方法包括至少根据至少一个损坏比来计算齿轮的损坏因子。此外，该方法包括将损坏因子与预定损坏阈值相比较，其中超过预定损坏阈值的损坏因子指示损坏齿轮。应理解，系统还可包括本文所述的任何附加特征和/或步骤。
又另一方面，本公开内容针对一种用于检测风轮机的齿轮中的损坏的方法。该方法包括经由一个或多个传感器收集关于齿轮的振动数据。该方法还包括识别振动数据内的至少一个低能量区域。此外，该方法包括识别指示损坏齿轮的至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量。此外，该方法包括识别排除至少一个谐波或边带系列的至少一个区域内的能量。该方法还包括比较指示损坏齿轮的至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量，以及排除至少一个谐波或边带系列的至少一个区域内的能量。此外，该方法包括至少部分地基于比较来计算齿轮的损坏因子。因此，该方法包括基于损坏因子确定齿轮中是否存在损坏。也应理解，方法还可包括本文所述的任何附加特征和/或步骤。
本发明的这些及其它特征、方面和优点将参照以下描述和所附权利要求变得更好理解。并入且构成本说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例，且连同描述用于阐释本发明的原理。
实施方案1. 一种用于检测旋转机器的构件中的损坏的方法，所述方法包括：
经由一个或多个传感器收集关于所述构件的振动数据；
识别所述振动数据内的至少一个低能量区域；
识别指示损坏构件的所述至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量；
识别排除所述至少一个谐波或边带系列的所述至少一个区域内的能量；
基于指示所述损坏构件的所述至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的所述能量以及排除所述至少一个谐波或边带系列的所述至少一个区域内的能量确定至少一个损坏比；
至少根据所述至少一个损坏比计算所述构件的损坏因子；以及
将所述损坏因子与预定损坏阈值相比较，其中超过所述预定损坏阈值的损坏因子指示所述损坏构件。
实施方案2. 根据实施方案1所述的方法，其特征在于，基于指示所述损坏构件的所述至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量和排除所述至少一个谐波或边带系列的所述至少一个区域内的能量确定所述至少一个损坏比还包括：
确定指示所述损坏构件的所述至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量的平均振幅；
确定排除所述至少一个谐波或边带系列的所述至少一个区域内的识别能量的平均振幅；
通过使指示所述损坏构件的至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量的平均振幅除以排除所述至少一个谐波或边带系列的所述至少一个区域内的识别能量的平均振幅来确定至少一个振幅比；以及
从所述至少一个振幅比减去一以获得至少一个区域损坏值。
实施方案3. 根据实施方案2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括基于灵敏度因子放大所述至少一个振幅比。
实施方案4. 根据实施方案3所述的方法，其特征在于，基于所述灵敏度因子放大所述至少一个振幅比还包括：
将所述至少一个振幅比升高到n次幂。
实施方案5. 根据实施方案2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对多个区域损坏值求和；以及
使所述和除以低能量区域的总数。
实施方案6. 根据实施方案5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括基于运动信息识别所述低能量区域。
实施方案7. 根据实施方案1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括确定指示所述振动数据的多个区域的损坏构件的所述至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量的和。
实施方案8. 根据实施方案7所述的方法，其特征在于，确定指示所述至少一个区域中的多个区域的损坏构件的所述至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量的和还包括：
对所述多个区域中的每个的振幅求和；
对来自所述多个区域中的每个的振幅的和求和；以及
基于灵敏度因子放大所述和的总和。
实施方案9. 根据实施方案7所述的方法，其特征在于，计算所述构件的损坏因子还包括：
使所述至少一个损坏比乘以指示所述至少一个区域中的多个区域的损坏构件的所述至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量的和。
实施方案10. 根据实施方案1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括计算对于多个时间段的损坏因子，以及随时间趋势化所述损坏因子。
实施方案11. 根据实施方案1所述的方法，其特征在于，所述构件包括齿轮或轴承中的至少一者。
实施方案12. 根据实施方案1所述的方法，其特征在于，所述旋转机器包括风轮机。
实施方案13. 一种用于检测旋转机器的齿轮中的损坏的系统，所述系统包括：
用于收集关于所述齿轮的振动数据的一个或多个传感器；
通信地联接到所述一个或多个传感器的控制器，所述控制器配置成执行一个或多个操作，所述一个或多个操作包括：
识别所述至少一个区域内的至少一个低能量区域；
识别指示损坏齿轮的所述至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量；
识别排除所述至少一个谐波或边带系列的所述至少一个区域内的能量；
基于指示所述损坏齿轮的所述至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量以及排除所述至少一个谐波或边带系列的所述至少一个区域内的能量确定至少一个损坏比；
至少根据所述至少一个损坏比计算所述齿轮的损坏因子；以及
将所述损坏因子与预定损坏阈值相比较，其中超过所述预定损坏阈值的损坏因子指示所述损坏齿轮。
实施方案14. 根据实施方案13所述的系统，其特征在于，基于指示所述损坏齿轮的所述至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量和排除所述至少一个谐波或边带系列的所述至少一个区域内的能量确定所述至少一个损坏比还包括：
确定指示所述损坏齿轮的所述至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量的平均振幅；
确定排除所述至少一个谐波或边带系列的所述至少一个区域内的识别能量的平均振幅；
通过使指示所述损坏齿轮的至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量的平均振幅除以排除所述至少一个谐波或边带系列的所述至少一个区域内的识别能量的平均振幅来确定至少一个振幅比；以及
从所述至少一个振幅比减去一以获得至少一个区域损坏值；以及
基于灵敏度因子放大所述至少一个振幅比。
实施方案15. 根据实施方案14所述的系统，其特征在于，所述一个或多个操作还包括：
对多个区域损坏值求和；以及
使所述和除以低能量区域的总数。
实施方案16. 根据实施方案15所述的方法，其特征在于，所述一个或多个操作还包括基于运动信息识别所述低能量区域。
实施方案17. 根据实施方案13所述的系统，其特征在于，所述一个或多个操作还包括确定指示所述至少一个区域中的多个区域的损坏构件的所述至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量的和。
实施方案18. 根据实施方案17所述的系统，其特征在于，确定指示所述至少一个区域中的多个区域的损坏构件的所述至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量的和还包括：
对所述多个区域中的每个的振幅求和；
对来自所述多个区域中的每个的振幅的和求和；以及
基于灵敏度因子放大所述和的总和。
实施方案19. 根据实施方案17所述的方法，其特征在于，计算所述构件的损坏因子还包括：
使所述至少一个损坏比乘以指示所述至少一个区域中的多个区域的损坏构件的所述至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量的和。
实施方案20. 一种用于检测风轮机的齿轮中的损坏的方法，所述方法包括：
经由一个或多个传感器收集关于所述齿轮的振动数据；
识别所述振动数据内的至少一个低能量区域；
识别指示损坏齿轮的所述至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量；
识别排除所述至少一个谐波或边带系列的所述至少一个区域内的能量；
比较指示所述损坏齿轮的至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量和排除所述至少一个谐波或边带系列的至少一个区域内的能量；
至少部分地基于所述比较来计算所述齿轮的损坏因子；以及
基于所述损坏因子确定所述齿轮中是否存在损坏。
附图说明
针对本领域的技术人员的包括其最佳模式的本发明的完整且能够实现的公开内容在参照附图的说明书中阐明，在附图中：
图1示出了根据本公开内容的一个实施例的风轮机的透视图；
图2示出了根据本公开内容的一个实施例的风轮机的机舱的内部透视图；
图3示出了根据本公开内容的风轮机的传动系(drivetrain)系统的一个实施例的横截面视图；
图4示出了根据本公开内容的可包括在风轮机控制器中的适合的构件的一个实施例的框图；
图5示出了根据本公开内容的用于检测旋转机器的构件中的损坏的方法的一个实施例的流程图；
图6示出了根据本公开内容的振动数据的一个实施例的图表；以及
图7示出了根据本公开内容的没有损坏的构件的振动数据的低能量区域的图表；
图8示出了根据本公开内容的带有损坏的构件的振动数据的低能量区域的图表；
图9示出了根据本公开内容的构件的振动数据的低能量区域的图表，具体示出了损坏指示模式的提取能量；
图10示出了根据本公开内容的构件的振动数据的低能量区域的图表，具体示出了剩余能量；以及
图11示出了绘出根据本公开内容的旋转机器的健康构件、早期损坏构件和晚期损坏构件的振动数据的多个图表。
构件列表
10 风轮机
12 塔架
14 基部(Foundation)
16 机舱
18 转子
20 毂
22 转子叶片
24 发电机
25 发电机转子
26 控制器
27 发电机定子
28 传动系系统
29 发电机轴
30 主轴
31 内圈(inner race)
32 外圈(outer race)
33 滚子元件
34 变速箱
35 (多个)支承壳体
36 台板(bedplate)
37 前壳体
38 控制柜
39 主轴轴承
40 桨距驱动机构
41 主凸缘
42 俯仰轴线(pitch axis，有时也称为变桨轴线)
43 固定托架
44 变桨轴承(pitch bearing)
45 环形齿轮
46 偏航驱动机构
47 行星齿轮
48 偏航轴承
49 太阳齿轮
50 偏航轴线
52 传感器
54 传感器
56 (多个)处理器
58 (多个)存储器装置
60 通信模块
62 传感器接口
70 行星轴轴承
72 行星托架轴承
74 振动数据
76 能量
78 低能量区域
80 平均振幅
82 平均振幅
84 损坏指示模式
86 提取能量
88 剩余能量
100 方法
102 方法步骤
104 方法步骤
106 方法步骤
108 方法步骤
110 方法步骤
112 方法步骤
114 方法步骤。
具体实施方式
现在将详细参照本发明的实施例，其一个或多个实例在附图中示出。各个实例通过阐释本发明而非限制本发明的方式提供。实际上，本领域的技术人员将清楚的是，可在本发明中制作出各种改型和变型，而不会脱离本发明的范围或精神。例如，示为或描述为一个实施例的一部分的特征可结合另一个实施例使用以产生又另一个实施例。因此，期望本发明覆盖归入所附权利要求和其等同物的范围内的此类改型和变型。
大体上，本公开内容针对用于检测旋转机器(如，风轮机)中的损坏构件的系统及方法，其利用振动频谱(vibration spectrum)数据来趋势化与构件损坏相关联的模式的能量。更确切地说，本公开内容的算法生成标量值或损坏因子，其可随时间趋势化来指示旋转机器的构件中的损坏传播。例如，对于风轮机变速箱，通过降低健康构件的输出同时放大损坏构件的输出以允许在最小假阳性事件的情况下的尽可能早的自动阈值检测，本公开内容检测行星级齿轮(例如，环形齿轮、行星齿轮和太阳齿轮)以及高速平行齿轮级的损坏。损坏构件与健康构件之间的此类分离允许了设置较低阈值来警告技术人员损坏的构件。因此，本公开内容通过减少非计划停机时间、延长构件寿命、减少潜在的二次损坏和提高监测效率用于准确构件损坏检测来提高机器可用性。
现在参看附图，图1示出了根据本公开内容的风轮机10的一个实施例的透视图。尽管参照了风轮机来描述本公开内容，但应理解，本公开内容的系统和方法可适用于任何旋转机器(例如，燃气轮机、汽轮机、或用于发电的任何其它涡轮系统)。如所示，风轮机10包括从支承表面14延伸的塔架12、安装在塔架12上的机舱16、以及联接到机舱16的转子18。转子18包括可旋转的毂20和联接到毂20且从毂20向外延伸的至少一个转子叶片22。例如，在所示实施例中，转子18包括三个转子叶片22。然而，在一个备选实施例中，转子18可包括多于或少于三个的转子叶片22。每个转子叶片22可围绕毂20间隔开，以便于旋转转子18允许动能从风转变成可用的机械能，且随后转变成电能。例如，毂20可以可旋转地联接到定位在机舱16内的传动系系统28(图2)，以允许产生电能。
现在参看图2，示出了将传动系系统28收纳在其中的风轮机10的机舱16的一个实施例的简化内部视图。如所示，传动系系统28至少包括设置在机舱16内的发电机24。大体上，发电机24可联接到风轮机10的转子18，以用于从由转子18生成的旋转能生成电力。例如，转子18可包括主轴30，其联接到毂20用于与其旋转。发电机24然后可联接到主轴30，使得主轴30的旋转驱动发电机24。例如，在所示实施例中，发电机24包括发电机轴29，其经由变速箱34可旋转地联接到主轴30。然而，在其它实施例中，应当认识到，发电机轴29可直接地可旋转地联接到主轴30。备选地，发电机24可直接地可旋转地联接到主轴30。应当认识到，主轴30可大体上由定位在风轮机塔架12的顶上的支承框架或台板36支承在机舱16内。
如图1和2中所示，风轮机10还可包括机舱16内的涡轮控制系统或涡轮控制器26。例如，如图2中所示，涡轮控制器26设置在安装到机舱16的一部分的控制柜38内。然而，应认识到，涡轮控制器26可设置在风轮机10上或中的任何位置处、支承表面14上的任何位置处、或大体上在任何其它位置处。涡轮控制器26大体上可配置成控制各种操作模式(例如，启动或关闭程序)和/或风轮机10的构件。
每个转子叶片22还可包括桨距调整机构40，其配置成经由变桨轴承44使每个转子叶片22围绕其俯仰轴线42旋转。类似地，风轮机10可包括通信地联接到控制器26的一个或多个偏航驱动机构46，其中每个(多个)偏航驱动结构46构造成改变机舱16关于风的角(例如，通过接合风轮机10的偏航轴承48来使机舱16围绕偏航轴线50旋转)。
此外，如图2中所示，风轮机10还可包括用于监测其各种振动的一个或多个传感器52,54。例如，如所示，所示的传感器52,54可为变速箱传感器，其配置成监测变速箱34和/或传动系系统28的任何其它构件的振动，以便检测本文所述的一个或多个构件的损坏。因此，传感器52,54可为能够检测此振动信号的任何适合的传感器。此外，应理解，风轮机10可包括任何适合数量的传感器来用于检测此振动。
现在参看图3，示出了风轮机10的传动系系统28的详细横截面视图，以进一步绘出其各种构件。如所提及，传动系系统28至少包括发电机24和变速箱34。此外，如所示，发电机24包括发电机转子25和发电机定子27。如本领域中大体上已知，发电机转子25大体上是发电机24的可动构件，而定子27是发电机24的大体上固定构件。此外，在某些实施例中，发电机24可为双馈(doubly-fed)感应发电机(DFIG)。然而，应理解，根据本公开内容的发电机24不限于DFIG发电机，且可包括适用于对本公开内容的风轮机10供能的任何发电机。大体上，转子叶片16旋转发电机24的发电机转子25。因此，发电机转子25可以可操作地连接到毂18。因此，转子叶片16的操作旋转转子毂18，其旋转发电机转子25且因此操作发电机24。
此外，如所示，低速主轴30构造成将输入转速提供至变速箱34。例如，毂18可安装到主轴30。如所示，主轴30可包括主凸缘41，其构造成接合毂18上的匹配凸缘(未示出)以将毂18安装到主轴30。因此，在风轮机10的操作期间，转子叶片16的转速可直接地经由毂18传输至主轴30来作为输入旋转。
主轴30可延伸穿过至少一个支承壳体35或多个支承壳体35且由其支承。例如，前壳体37和(在一些实施例中)后壳体(未示出)可提供成支承主轴30。此外，壳体35可包括构造成与主轴30相互作用的一个或多个轴承39。例如，如所示，前壳体37可包括构造在其中的定位轴承39(本文中也称为主轴轴承39)，而后壳体可包括构造在其中的浮动轴承(未示出)。应理解，本公开内容不限于如上文所述那样使定位轴承和浮动轴承定位在壳体中，且附图仅为了说明性目的提供。此外，如所示，(多个)主轴轴承39可包括内圈31、外圈32、以及构造在其间的多个滚子元件33。
仍参看图3，如本文所述的变速箱34可为行星变速箱34。因此，变速箱34可构造成将来自主轴30的输入转速转换成输出转速。在一个实施例中，输出转速可能比输入转速更快。然而，备选地，输出转速可能比输入转速更慢。在一个实施例中，变速箱34可为单级变速箱。因此，如下文所述，输入转速可经由各种匹配齿轮的单级转换成输出转速。然而，备选地，变速箱34可为多级变速箱，且输入转速可经由各种匹配齿轮的多级转换成输出转速。
更确切地说，行星变速箱34的所示实施例包括固定环形齿轮45和多个可旋转齿轮。因此，固定环形齿轮45支承构造在其中的各种可旋转齿轮。此外，固定环形齿轮45包括各种轮轴(axes)来用于可旋转齿轮围绕其旋转。在某些实施例中，行星齿轮箱34还可包括固定环形齿轮45、一个或多个可旋转行星齿轮47和可旋转太阳齿轮49。例如，在一个实施例中，行星齿轮箱34可包括四个行星齿轮47。然而，应理解，多于或少于四个行星齿轮47在本公开内容的范围和精神内。此外，行星变速箱34中的可旋转齿轮中的每个包括多个齿轮齿(未示出)。因此，齿可啮合在一起，使得各种齿轮45,47,49接合彼此。
在若干实施例中，托架43可驱动行星变速箱34。因此，托架43和主轴30可联接，使得主轴30的输入转速被提供至托架43。例如，变速箱盘可连接托架43和主轴30，或托架43和主轴30可另外适当地连接。然而，备选地，环形齿轮45或太阳齿轮49可驱动行星变速箱34。
仍参看图3，且如所提及的，本公开内容的传动系系统28还可包括输出或发电机轴29。如所示，更确切地说，发电机轴29可与变速箱34联接，且构造成在输出转速下旋转。在特定实施例中，例如，发电机轴29可为太阳齿轮49。因此，太阳齿轮49可接合行星齿轮47，且还可从行星变速箱34朝发电机24延伸。在其它实施例中，发电机轴29可联接到行星变速箱34或其它适合的变速箱的太阳齿轮49或其它输出齿轮，使得发电机轴29可在输出转速下旋转。
此外，各种轴承39,70,72可包绕传动系系统28的各种可旋转的构件，以促进此可旋转构件的相对有效的旋转。例如，如所示，多个托架轴承70可包绕行星托架43，且多个行星轴承72可包绕行星齿轮47和/或支承太阳齿轮或太阳齿轮轴(未示出)的附加轴承。此轴承70,72可为滚子轴承，且包括布置成大体上环形阵列的各种滚子元件，或可为轴颈轴承(journal bearing)或任何其它适合的轴承。此外，如本文所述的轴承39,70,72也可称为低速轴承。
现在参看图4，示出了根据本公开内容的可包括在控制器26(或单独的控制器)内的适合构件的一个实施例的框图。如所示，控制器26可包括一个或多个处理器56和(多个)相关联的存储器装置58，其配置成执行多种计算机实施的功能(例如，执行方法、步骤、计算等，以及储存如本文公开的相关数据)。此外，控制器26还可包括通信模块60，以促进控制器26与风轮机10的各种构件之间的通信。此外，通信模块60可包括传感器接口62(例如，一个或多个模数转换器)，以允许从振动传感器52,54传输的信号转换成可由处理器56理解和处理的信号。应认识到，传感器52,54可使用任何适合的手段可通信地联接到通信模块64。例如，如图4中所示，传感器52,54经由有线连接来联接到传感器接口62。然而，在其它实施例中，传感器52,54可经由无线连接来联接到传感器接口62，如，通过使用本领域中已知的任何适合的无线通信协议。
在附加实施例中，振动传感器52,54还可联接到可或可不位于控制柜38中的单独的控制器。因此，传感器52,54可将相关信息提供至涡轮控制器26和/或单独的控制器。还应认识到，如本文使用的，用语“监测”和其变型指示风轮机10的各种传感器可配置成提供监测的参数的直接测量和/或此类参数的间接测量。因此，例如，本文所述的传感器可用于生成关于监测的参数的信号，其然后可由控制器26使用来确定状态。
如本文使用的，用语“处理器”不但是指本领域中称为包括在计算机中的集成电路，而且是指控制器、微控制器、微型计算机、可编程逻辑控制器(PLC)、专用集成电路、以及其它可编程电路。此外，(多个)存储器装置58可大体上包括(多个)存储器元件，包括但不限于，计算机可读介质(例如，随机存取存储器(RAM)、计算机可读非易失性介质(例如，闪速存储器)、软盘、光盘只读存储器(CD-ROM)、磁光盘(MOD)、数字多功能盘(DVD)和/或其它适合的存储器元件)。(多个)此存储器装置58大体上可配置成储存适合的计算机可读指令，其在由(多个)处理器56实施时，配置控制器26执行各种功能，包括但不限于，传输适合的控制信号来响应于超过如本文所述的预定阈值的距离信号实施(多个)校正动作，以及各种其它适合的计算机实施的功能。
现在参看图5，涡轮控制器26进一步配置成实施算法来检测风轮机10的构件中的一个或多个的损坏。例如，在一个实施例中，控制器26配置成实施方法100来检测风轮机10的齿轮45,47,49中的一个或多个中的损坏。因此，如所示，本公开内容的系统及方法设计成降低健康构件的输出，同时放大损坏构件的输出，以在最小假阳性事件的情况下允许尽可能早的自动阈值检测。
如102处所示，方法100包括经由传感器52,54收集关于构件的振动数据74。更确切地说，如图6中所示，涡轮控制器26配置成经由传感器52,54收集关于齿轮45,47,49的振动数据74。此外，如所示，振动数据74可包括高能量区域76和低能量区域78。因此，参看回图5，如104处所示，方法100包括识别振动数据74内的至少一个低能量区域78。如106处所示，方法100包括识别指示损坏构件的振动数据74的至少一个低能量区域76内的至少一个谐波或边带系列的能量，包括但不限于齿轮(如，齿轮45,47,49)、轴(如，主轴30)和/或轴承39,70,72。此外，如108处所示，方法100包括识别排除至少一个谐波或边带系列的振动数据74内的能量。例如，如图6中所示，识别到两个低能量区域78，即，区域a和b。在附加实施例中，应理解，可识别到任何数量的区域，包括多于两个和少于两个区域。此外，如所示，顶部图表示出了健康构件，而底部图表示出了损坏图表。更确切地说，如图7中所示，示出了示出来自健康构件的振动数据74的低能量区域78。相比之下，如图8中所示，示出了示出来自损坏构件(即，包含本文中也称为损坏指示模式84的边带或谐波系列)的振动数据74的低能量区域78。更确切地说，图9示出了来自低能量区域78的损坏指示模式84的提取能量86，且图10示出了如由参考标号88指示的排除损坏指示模式84的提取能量86的低能量区域78。
此外，低能量区域78可使用运动信息来识别。因此，为了提取损坏构件的期望能量，控制器26配置成使用运动信息来避免来自正常操作(即，未损坏)的构件的能量含量(energy content)。此振动源通常是此设计的所有变速箱中固有的，且从因子计算除去以允许与健康和损坏构件分离。如本文所述的运动信息可包括以下中的任一：变速箱34的一个或多个齿轮的齿轮齿的数量、转速、变速箱34的行星状态(planetary state)的行星齿轮的数量、轴承39,70,72的桨距直径、轴承39,70,72的滚子元件或滚珠直径(balldiameter)、轴承39,70,72的接触角、或它们的组合。
此外，控制器26可配置成将振动数据74储存在(多个)存储器装置58中。一旦振动数据74如110处所示那样收集且可选地储存，则控制器26配置成基于指示相比于排除边带和谐波系列的(多个)区域内的剩余能量88的(多个)低能量区域78内的故障构件(例如，损坏指示模式84)的边带或谐波系列的存在确定损坏因子。例如，如图6中所示，为了确定损坏因子，控制器26可首先确定指示损坏齿轮的振动数据74内的至少一个谐波或边带系列的能量的平均振幅，以及排除损坏指示模式84的能量的平均振幅。
因此，如等式(1)中所示，控制器26然后可通过使损坏指示模式84的(多个)区域的平均振幅除以排除损坏指示模式84的能量的平均振幅来确定至少一个振幅比。
其中favg,dip,a是损坏指示模式84中的能量的区域a的平均振幅，以及favg,non-dip,a是排除损坏指示模式84的能量的区域a的平均振幅。
此外，如以下等式(2)中所示，控制器26可从每个振幅比减去一以获得至少一个区域损坏值。此外，如(多个)等式中所示，控制器可基于灵敏度因子S放大振幅比。例如，如所示，控制器26可将振幅比升高到n次幂，例如，如2、3、4等。
此外，控制器26可对多个区域损坏值求和，且将和除以低能量区域78的总数以计算损坏比。例如，在图6的所示实施例中，分别存在标为a和b的两个低能量区域78。
参看回图5，如112处所示，方法100还包括至少根据至少一个损坏比来计算构件的损坏因子。例如，在一个实施例中，控制器26可使用以下的等式(4)来从振动数据74确定多个区域的(多个)损坏指示模式84的能量的和。更确切地说，如所示，控制器26可通过对(多个)损坏指示模式84的能量的多个区域中的每个的振幅求和、对损坏指示模式84的能量的多个区域中的每个的振幅和求和，以及基于灵敏度因子S放大和的总和来确定损坏指示模式84的能量的和。
其中fi,dip是损坏指示模式84的能量的区域a中的(多个)损坏指示模式84的位置处的振动数据的振幅。
此外，方法100可使用以下等式(5)，通过使损坏比乘以(多个)损坏指示模式84能量的能量和来计算构件的损坏因子。
此外，损坏因子可以通过任何合适的因子来缩放，以产生可接受范围内的输出值，即进一步放大健康和损坏构件之间的差异。
仍参看图5，如112处所示，一旦计算损坏因子，则方法100包括将损坏因子与预定损坏阈值相比较。超过预定损坏阈值的损坏因子指示损坏构件。因此，如114处所示，如果损坏因子超过预定阈值，则控制器26可实施校正动作，或另外指示构件损坏。例如，在某些实施例中，控制器26可向操作者生成警报和/或警报信号。
在其它实施例中，控制器26还可配置成连续地计算和储存多个时间段内的损坏因子。因此，涡轮控制器26进一步配置成随时间趋势化损坏因子。此趋势化还分开健康构件与损坏构件之间的损坏因子值，以允许自动阈值检测。
可相对于图11来进一步理解本公开内容的优点。更确切地说，如所示，振动数据74的第一排或顶排代表健康构件，振动数据74的第二排代表早期损坏构件，且振动数据74的第三排代表晚期损坏构件。构件损坏穿过整个频谱增大损坏指示模式能量，因此将损坏指示模式能量与正常操作(高能量区域)外的非损坏指示模式能量相比较，提供了旋转机器的损坏构件与健康构件之间的较大差异。因此，如所示，损坏指示模式能量80的平均振幅与剩余能量82的平均能量之间的差异对于健康构件较小，且在构件变得受损时增大。
本书面描述使用了实例来公开本发明，包括最佳模式，且还使本领域的任何技术人员能够实施本发明，包括制作和使用任何装置或系统，以及执行任何并入的方法。本发明的可取得专利的范围由权利要求限定，且可包括本领域的技术人员想到的其它实例。如果此类其它实例包括并非不同于权利要求的书面语言的结构元件，或如果它们包括与权利要求的书面语言无实质差别的等同结构元件，则期望此类其它实例在权利要求的范围内。

Claims (10)

1.一种用于检测旋转机器的构件中的损坏的方法，所述方法包括：
经由一个或多个传感器收集关于所述构件的振动数据；
识别所述振动数据内的至少一个低能量区域；
识别指示损坏构件的所述至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量；
识别排除所述至少一个谐波或边带系列的所述至少一个区域内的能量；
基于指示所述损坏构件的所述至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的所述能量以及排除所述至少一个谐波或边带系列的所述至少一个区域内的能量确定至少一个损坏比；
至少根据所述至少一个损坏比计算所述构件的损坏因子；以及
将所述损坏因子与预定损坏阈值相比较，其中超过所述预定损坏阈值的损坏因子指示所述损坏构件。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于指示所述损坏构件的所述至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量和排除所述至少一个谐波或边带系列的所述至少一个区域内的能量确定所述至少一个损坏比还包括：
确定指示所述损坏构件的所述至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量的平均振幅；
确定排除所述至少一个谐波或边带系列的所述至少一个区域内的识别能量的平均振幅；
通过使指示所述损坏构件的至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量的平均振幅除以排除所述至少一个谐波或边带系列的所述至少一个区域内的识别能量的平均振幅来确定至少一个振幅比；以及
从所述至少一个振幅比减去一以获得至少一个区域损坏值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括基于灵敏度因子放大所述至少一个振幅比。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述灵敏度因子放大所述至少一个振幅比还包括：
将所述至少一个振幅比升高到n次幂。
5. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对多个区域损坏值求和；以及
使所述和除以低能量区域的总数。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括基于运动信息识别所述低能量区域。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括确定指示所述振动数据的多个区域的损坏构件的所述至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量的和。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，确定指示所述至少一个区域中的多个区域的损坏构件的所述至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量的和还包括：
对所述多个区域中的每个的振幅求和；
对来自所述多个区域中的每个的振幅的和求和；以及
基于灵敏度因子放大所述和的总和。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，计算所述构件的损坏因子还包括：
使所述至少一个损坏比乘以指示所述至少一个区域中的多个区域的损坏构件的所述至少一个区域内的至少一个谐波或边带系列的能量的和。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括计算对于多个时间段的损坏因子，以及随时间趋势化所述损坏因子。
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