CN111412116A - 一种风机变桨轴承的失效分析方法 - Google Patents

一种风机变桨轴承的失效分析方法 Download PDF

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Abstract

一种风机变桨轴承的失效分析方法，包括以下步骤：步骤S1获取风电场内所有风电机组的运行参数数据；步骤S2筛选启机阶段的运行参数数据；步骤S3将风电场内所有风机进行分类，统计；步骤S4对单台风机的变桨电机电流进行监控；步骤S5对单台风机的叶片扭矩进行监控；步骤S6对单台风机的轴承变桨速度进行监控；步骤S7监控单台风机的3个变桨电机电流变化；步骤S8监控单台风机的3个叶片扭矩变化；步骤S9监控单台风机的3个变桨速度变化。本发明克服了现有技术的不足，通过大数据的拟合，聚类，对比等方法对变桨轴承内部损伤度进行监控。能够在轴承失效的早期探测到轴承传动链的异常，有针对性的对现场风机进行排查，给现场的维护人员以足够的准备时间。

Description

一种风机变桨轴承的失效分析方法
技术领域
本发明涉及变桨轴承的失效分析技术领域，具体涉及一种风机变桨轴承的失效分析方法。
背景技术
在风力发电机组运维过程中，变桨轴承失效现象普遍存在。随着风电机组朝着低风速、高功率的方向发展，轴承载荷也随之增加。对于轴承的设计和维护带来的挑战也愈来愈大。轴承健康度的影响，不仅决定了整个风机运行的稳定性，而且影响着整个风机的安全性。
目前风机的SCADA系统都配有与变桨轴承失效相关的报警。但是往往这种报警的触发意味着轴承失效特征明显，并且需要较长的停机时间开展轴承的维护维修工作。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种风机变桨轴承的失效分析方法，克服了现有技术的不足，设计合理，利用已有的SCADA参数，通过大数据的拟合，聚类，对比等方法对变桨轴承内部损伤度进行监控。能够在轴承失效的早期探测到轴承的损伤，给现场的维护人员以足够的准备时间来合理安排风机轴承维护的优先级别，考虑下一步的采购或运维计划，避免轴承失效带来的巨大经济损失，延长轴承的使用寿命。同时数据分析结果与现场勘察以及油脂采样化验的结果相结合，保证了轴承失效监控的准确性和可靠性。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
一种风机变桨轴承的失效分析方法，包括以下步骤：
步骤S1：使用SCADA数据源获取风电场内所有风电机组的参数数据；
步骤S2：从SCADA数据源中筛选各风电机组启机阶段的运行数据；
步骤S3：按照IEC61400-12-2，将风电场内所有风机进行分类，统计同种类别的风力发电机组在不同的风速区间内变桨电机输入电流的变化，叶片扭矩变化，开桨速度变化；
步骤S4：在每个风速区间内，将单台风力发电机组的三个变桨电机的输入电流分别与同类别机组变桨电机输入电流的统计值相比较；当其中一个变桨电机的输入电流明显偏离同类别机组变桨电机输入电流的统计值的输入电流，则触发1级报警；
步骤S5：在每个风速区间内，将单台风力发电机组的三个叶片扭矩分别与同类别机组叶片扭矩的统计值相比较；当其中一个叶片的扭矩明显偏离同类别机组叶片扭矩的统计值，则触发1级报警；
步骤S6：在每个风速区间内，将单台风力发电机组的三个叶片的开桨速度与同类别机组叶片开桨速度的统计值相比较；当其中一个叶片的开桨速度明显偏离同类别机组叶片开桨速度的统计值，则触发1级报警；
步骤S7：在每个风速区间内，将单台风力发电机组的三个变桨电机的输入电流进行对比；当其中一个变桨电机的输入电流明显偏离另外两个变桨电机的输入电流，则触发2级报警；
步骤S8：在每个风速区间内，将单台风力发电机组的三个叶片扭矩进行对比；当其中一个叶片的扭矩明显偏离另外两个叶片扭矩，则触发2级报警；
步骤S9：在每个风速区间内，将单台风力发电机组的三个叶片的开桨速度与另外两个叶片开桨速度的进行比较；当其中一个叶片的开桨速度明显偏离另外两个叶片开桨速度，则触发2级报警。
优选地，所述步骤S4具体包括：
步骤S4.1 从SCADA数据源中筛选出在不同风速区间内的同类风力发电机组的各个叶片在单次启机过程中的变桨电机输入电流的平均值；
步骤S4.2 在同一张图中画出目标单台风力发电机组的三个叶片在单次启机过程中的变桨电机输入电流平均值的散点图；
步骤S4.3 通过目标单台风力发电机组变桨电机输入电流平均值与同类风力发电机组变桨电机输入电流平均值的散点图进行比较，如果目标单台发电机组的个别变桨电机明显偏离同类风力发电机组的变桨电机电流的，则触发1级报警。
优选地，所述步骤S5具体包括：
步骤S5.1 从SCADA数据源中筛选出在不同风速下的同类风力发电机组的各个叶片在单次启机过程中的变桨轴承扭矩统计值；
步骤S5.2 在同一张图中画出目标单台风力发电机组的三个叶片在单次启机过程中的变桨轴承扭矩统计值的散点图；
步骤S5.3 通过目标单台风力发电机组三个叶片的变桨轴承扭矩统计值与同类风力发电机组变桨轴承扭矩统计值的散点图进行比较，如果目标单台发电机组的个别变桨轴承扭矩统计值明显偏离同类风力发电机组的，则触发1级报警。
优选地，所述步骤S6具体包括：
步骤S6.1 从SCADA数据源中筛选出在不同风速下的同类风力发电机组的各个叶片在单次启机过程中的变桨速度平均值；
步骤S6.2 在同一张图中画出目标单台风力发电机组的三个叶片在单次启机过程中的变桨速度平均值的散点图；
步骤S6.3 通过目标单台风力发电机组三个叶片的变桨速度平均值与同类风力发电机组三个叶片的变桨速度平均值的散点图进行比较，如果目标单台发电机组的个别叶片的变桨速度平均值统计值明显偏离同类风力发电机组的，则触发1级报警。
优选地，所述步骤S7具体包括：
步骤S7.1 从SCADA数据源中筛选出在不同风速区间内的目标单台风力发电机组在单次启机过程中的变桨电机输入电流的平均值；
步骤S7.2 在同一张图中画出目标单台风力发电机组的三个叶片在单次启机过程中的变桨电机输入电流平均值的散点图；
步骤S7.3 通过目标单台风力发电机组三个变桨电机输入电流平均值进行比较，如果个别变桨电机明显偏离其余变桨电机电流的，则触发2级报警。
优选地，所述步骤S8具体包括：
步骤S8.1 从SCADA数据源中筛选出在不同风速下的目标单台风力发电机组各个叶片在单次启机过程中的变桨轴承扭矩统计值；
步骤S8.2 在同一张图中画出目标单台风力发电机组的三个叶片在单次启机过程中的变桨轴承扭矩统计值的散点图；
步骤S8.3 通过目标单台风力发电机组三个叶片的变桨轴承扭矩的散点图进行比较，如果目标单台发电机组的个别变桨轴承扭矩统计值明显偏离其余变桨轴承扭矩统计值的，则触发2级报警。
优选地，所述步骤S9具体包括：
步骤S9.1 从SCADA数据源中筛选出在不同风速下的目标单台风力发电机组的各个叶片在单次启机过程中的变桨速度平均值；
步骤S9.2 在同一张图中画出目标单台风力发电机组的三个叶片在单次启机过程中的变桨速度平均值的散点图；
步骤S9.3通过目标单台风力发电机组三个叶片的变桨速度平均值进行比较，如果目标单台发电机组的个别叶片的变桨速度平均值统计值明显偏离其余叶片变桨速度平均值的，则触发2级报警
本发明提供了一种风机变桨轴承的失效分析方法。具备以下有益效果：利用已有的SCADA参数，通过大数据的拟合，聚类，对比等方法对变桨轴承内部损伤度进行监控。能够在轴承失效的早期探测到轴承的损伤，给现场的维护人员以足够的准备时间来合理安排风机轴承维护的优先级别，考虑下一步的采购或运维计划，避免轴承失效带来的巨大经济损失，延长轴承的使用寿命。同时数据分析结果与现场勘察以及油脂采样化验的结果相结合，保证了轴承失效监控的准确性和可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1 本发明的流程图；
图2 本发明针对单台目标风机变桨电机输入电流分析图；
图3 本发明针对单台目标风机变桨电机扭矩分析图；
图4 本发明针对单台目标风机变桨速度分析图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述。
本发明公开了一种风机变桨轴承的失效分析方法，具体步骤如下：
步骤S1：使用SCADA数据源获取风电场内所有风电机组的参数数据；
步骤S2：从SCADA数据源中筛选各风电机组启机阶段的运行数据；
步骤S3：按照IEC61400-12-2，将风电场内所有风机进行分类，统计同种类别的风力发电机组在不同的风速区间内变桨电机输入电流的变化，叶片扭矩变化，开桨速度变化；
步骤S4：在每个风速区间内，将单台风力发电机组的三个变桨电机的输入电流分别与同类别机组变桨电机输入电流的统计值相比较；当其中一个变桨电机的输入电流明显偏离同类别机组变桨电机输入电流的统计值的输入电流，则触发1级报警；
步骤S5：在每个风速区间内，将单台风力发电机组的三个叶片扭矩分别与同类别机组叶片扭矩的统计值相比较；当其中一个叶片的扭矩明显偏离同类别机组叶片扭矩的统计值，则触发1级报警；
步骤S6：在每个风速区间内，将单台风力发电机组的三个叶片的开桨速度与同类别机组叶片开桨速度的统计值相比较；当其中一个叶片的开桨速度明显偏离同类别机组叶片开桨速度的统计值，则触发1级报警；
步骤S7：在每个风速区间内，将单台风力发电机组的三个变桨电机的输入电流进行对比；当其中一个变桨电机的输入电流明显偏离另外两个变桨电机的输入电流，则触发2级报警；
步骤S8：在每个风速区间内，将单台风力发电机组的三个叶片扭矩进行对比；当其中一个叶片的扭矩明显偏离另外两个叶片扭矩，则触发2级报警；
步骤S9：在每个风速区间内，将单台风力发电机组的三个叶片的开桨速度与另外两个叶片开桨速度的进行比较；当其中一个叶片的开桨速度明显偏离另外两个叶片开桨速度，则触发2级报警。
在本发明实施例中，通过统计触发轴承不同等级报警的数据个数。分布在高级别报警的数据越多，代表轴承更换要求越急迫。
进一步地，本申请的步骤S4中轴承电机电流监控具体包括：
步骤S4.1 从SCADA数据源中筛选出在不同风速区间内的同类风力发电机组的各个叶片在单次启机过程中的变桨电机输入电流的平均值；
步骤S4.2 在同一张图中画出目标单台风力发电机组的三个叶片在单次启机过程中的变桨电机输入电流平均值的散点图；
步骤S4.3 通过目标单台风力发电机组变桨电机输入电流平均值与同类风力发电机组变桨电机输入电流平均值的散点图进行比较，如果目标单台发电机组的个别变桨电机明显偏离同类风力发电机组的变桨电机电流的，则触发1级报警。
进一步地，本申请的步骤S5中叶片扭矩监控具体包括：
步骤S5.1 从SCADA数据源中筛选出在不同风速下的同类风力发电机组的各个叶片在单次启机过程中的变桨轴承扭矩统计值；
步骤S5.2 在同一张图中画出目标单台风力发电机组的三个叶片在单次启机过程中的变桨轴承扭矩统计值的散点图；
步骤S5.3 通过目标单台风力发电机组三个叶片的变桨轴承扭矩统计值与同类风力发电机组变桨轴承扭矩统计值的散点图进行比较，如果目标单台发电机组的个别变桨轴承扭矩统计值明显偏离同类风力发电机组的，则触发1级报警；
进一步地，本申请的步骤S6中轴承变桨速度监控具体包括：
步骤S6.1 从SCADA数据源中筛选出在不同风速下的同类风力发电机组的各个叶片在单次启机过程中的变桨速度平均值；
步骤S6.2 在同一张图中画出目标单台风力发电机组的三个叶片在单次启机过程中的变桨速度平均值的散点图；
步骤S6.3 通过目标单台风力发电机组三个叶片的变桨速度平均值与同类风力发电机组三个叶片的变桨速度平均值的散点图进行比较，如果目标单台发电机组的个别叶片的变桨速度平均值统计值明显偏离同类风力发电机组的，则触发1级报警。
进一步地，本申请的步骤S7具体包括：
步骤S7.1 从SCADA数据源中筛选出在不同风速区间内的目标单台风力发电机组在单次启机过程中的变桨电机输入电流的平均值；
步骤S7.2 在同一张图中画出目标单台风力发电机组的三个叶片在单次启机过程中的变桨电机输入电流平均值的散点图；
步骤S7.3 通过目标单台风力发电机组三个变桨电机输入电流平均值进行比较，如果个别变桨电机明显偏离其余变桨电机电流的，则触发2级报警。
进一步地，本申请的步骤S8具体包括：
步骤S8.1 从SCADA数据源中筛选出在不同风速下的目标单台风力发电机组各个叶片在单次启机过程中的变桨轴承扭矩统计值；
步骤S8.2 在同一张图中画出目标单台风力发电机组的三个叶片在单次启机过程中的变桨轴承扭矩统计值的散点图；
步骤S8.3 通过目标单台风力发电机组三个叶片的变桨轴承扭矩的散点图进行比较，如果目标单台发电机组的个别变桨轴承扭矩统计值明显偏离其余变桨轴承扭矩统计值的，则触发2级报警
进一步地，本申请的步骤S9具体包括：
步骤S9.1 从SCADA数据源中筛选出在不同风速下的目标单台风力发电机组的各个叶片在单次启机过程中的变桨速度平均值；
步骤S9.2 在同一张图中画出目标单台风力发电机组的三个叶片在单次启机过程中的变桨速度平均值的散点图；
步骤S9.3通过目标单台风力发电机组三个叶片的变桨速度平均值进行比较，如果目标单台发电机组的个别叶片的变桨速度平均值统计值明显偏离其余叶片变桨速度平均值的，则触发2级报警。
针对同一个单台目标风机，如图2所示的单台目标风机变桨电机输入电流分析图可以看出，单台目标风机的变桨电机1的驱动电流值高于变桨电机2和变桨电机3的驱动电流。如图3所示的单台目标风机变桨电机扭矩分析图可以看出，单台目标风机的变桨电机1的扭矩值高于变桨电机2和变桨电机3的扭矩值，如图4所示的单台目标风机变桨速度分析图可以看出，单台目标风机的变桨电机1的速度相较于变桨轴承2和变桨电机3的速度较慢，由此可以怀疑变桨1内部状况有问题。根据轴承相关报警信息，安排现场维护人员上机勘察。在轮毂中，现场维护人员分别对三个变桨轴承进行单独调桨。结果发现变桨轴承1在运行的过程中有明显异响，而变桨轴承2，3的运行过程中比较平稳，未发现异响现象。
另外本发明还可以将上述大数据分析模型推广到整个风场，并且根据单台变桨轴承健康状况的监督结果，将变桨轴承的损坏程度进行等级分类预测。从而实现整个风场变桨轴承更换优先级别的排序。这样可以帮助现场运维人员以及整个公司进行备品备件安排以及资产链的管理。具体方法变桨轴承的损坏程度等级分类从两个维度进行。
第一，可根据上述方法所收集的数据的偏离度进行。例如根据变桨电机电流偏离整场变桨电机电流中位数的程度，对轴承报警触发作相应分级。偏离中位数越远，报警触发等级越高，轴承更换要求越急迫。
第二，可根据上述方法所收集的数据的分散度进行。例如，在整个检测时间段内，统计触发轴承不同等级报警的数据个数。分布在高级别报警的数据越多，代表轴承更换要求越急迫。
根据大数据分析的结果结合现场相应的环境参数（例如：季节/温度），实现数据的实时迭代，针对不同的报警级别，制定相关的根本原因分析，提出相应的解决方案。从而不仅仅提高了现场故障排查的效率和现场风机的可利用率，同时还为新产品的研发或者风机技改提供了相应的数据支持。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种风机变桨轴承的失效分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：使用SCADA数据源获取风电场内所有风电机组的参数数据；
步骤S2：从SCADA数据源中筛选各风电机组启机阶段的运行数据；
步骤S3：按照IEC61400-12-2，将风电场内所有风机进行分类，统计同种类别的风力发电机组在不同的风速区间内变桨电机输入电流的变化，叶片扭矩变化，开桨速度变化；
步骤S4：在每个风速区间内，将单台风力发电机组的三个变桨电机的输入电流分别与同类别机组变桨电机输入电流的统计值相比较；当其中一个变桨电机的输入电流明显偏离同类别机组变桨电机输入电流的统计值的输入电流，则触发1级报警；
步骤S5：在每个风速区间内，将单台风力发电机组的三个叶片扭矩分别与同类别机组叶片扭矩的统计值相比较；当其中一个叶片的扭矩明显偏离同类别机组叶片扭矩的统计值，则触发1级报警；
步骤S6：在每个风速区间内，将单台风力发电机组的三个叶片的开桨速度与同类别机组叶片开桨速度的统计值相比较；当其中一个叶片的开桨速度明显偏离同类别机组叶片开桨速度的统计值，则触发1级报警；
步骤S7：在每个风速区间内，将单台风力发电机组的三个变桨电机的输入电流进行对比；当其中一个变桨电机的输入电流明显偏离另外两个变桨电机的输入电流，则触发2级报警；
步骤S8：在每个风速区间内，将单台风力发电机组的三个叶片扭矩进行对比；当其中一个叶片的扭矩明显偏离另外两个叶片扭矩，则触发2级报警；
步骤S9：在每个风速区间内，将单台风力发电机组的三个叶片的开桨速度与另外两个叶片开桨速度的进行比较；当其中一个叶片的开桨速度明显偏离另外两个叶片开桨速度，则触发2级报警。
2.根据权利要求1所述的一种风机变桨轴承的失效分析方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：
步骤S4.1 从SCADA数据源中筛选出在不同风速区间内的同类风力发电机组的各个叶片在单次启机过程中的变桨电机输入电流的平均值；
步骤S4.2 在同一张图中画出目标单台风力发电机组的三个叶片在单次启机过程中的变桨电机输入电流平均值的散点图；
步骤S4.3 通过目标单台风力发电机组变桨电机输入电流平均值与同类风力发电机组变桨电机输入电流平均值的散点图进行比较，如果目标单台发电机组的个别变桨电机明显偏离同类风力发电机组的变桨电机电流的，则触发1级报警。
3.根据权利要求1所述的一种风机变桨轴承的失效分析方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括：
步骤S5.1 从SCADA数据源中筛选出在不同风速下的同类风力发电机组的各个叶片在单次启机过程中的变桨轴承扭矩统计值；
步骤S5.2 在同一张图中画出目标单台风力发电机组的三个叶片在单次启机过程中的变桨轴承扭矩统计值的散点图；
步骤S5.3 通过目标单台风力发电机组三个叶片的变桨轴承扭矩统计值与同类风力发电机组变桨轴承扭矩统计值的散点图进行比较，如果目标单台发电机组的个别变桨轴承扭矩统计值明显偏离同类风力发电机组的，则触发1级报警。
4.根据权利要求1所述的一种风机变桨轴承的失效分析方法，其特征在于：所述步骤S6具体包括：
步骤S6.1 从SCADA数据源中筛选出在不同风速下的同类风力发电机组的各个叶片在单次启机过程中的变桨速度平均值；
步骤S6.2 在同一张图中画出目标单台风力发电机组的三个叶片在单次启机过程中的变桨速度平均值的散点图；
步骤S6.3 通过目标单台风力发电机组三个叶片的变桨速度平均值与同类风力发电机组三个叶片的变桨速度平均值的散点图进行比较，如果目标单台发电机组的个别叶片的变桨速度平均值统计值明显偏离同类风力发电机组的，则触发1级报警。
5.根据权利要求1所述的一种风机变桨轴承的失效分析方法，其特征在于，所述步骤S7具体包括：
步骤S7.1 从SCADA数据源中筛选出在不同风速区间内的目标单台风力发电机组在单次启机过程中的变桨电机输入电流的平均值；
步骤S7.2 在同一张图中画出目标单台风力发电机组的三个叶片在单次启机过程中的变桨电机输入电流平均值的散点图；
步骤S7.3 通过目标单台风力发电机组三个变桨电机输入电流平均值进行比较，如果个别变桨电机明显偏离其余变桨电机电流的，则触发2级报警。
6.根据权利要求1所述的一种风机变桨轴承的失效分析方法，其特征在于，所述步骤S8具体包括：
步骤S8.1 从SCADA数据源中筛选出在不同风速下的目标单台风力发电机组各个叶片在单次启机过程中的变桨轴承扭矩统计值；
步骤S8.2 在同一张图中画出目标单台风力发电机组的三个叶片在单次启机过程中的变桨轴承扭矩统计值的散点图；
步骤S8.3 通过目标单台风力发电机组三个叶片的变桨轴承扭矩的散点图进行比较，如果目标单台发电机组的个别变桨轴承扭矩统计值明显偏离其余变桨轴承扭矩统计值的，则触发2级报警。
7.根据权利要求1所述的一种风机变桨轴承的失效分析方法，其特征在于：所述步骤S9具体包括：
步骤S9.1 从SCADA数据源中筛选出在不同风速下的目标单台风力发电机组的各个叶片在单次启机过程中的变桨速度平均值；
步骤S9.2 在同一张图中画出目标单台风力发电机组的三个叶片在单次启机过程中的变桨速度平均值的散点图；
步骤S9.3通过目标单台风力发电机组三个叶片的变桨速度平均值进行比较，如果目标单台发电机组的个别叶片的变桨速度平均值统计值明显偏离其余叶片变桨速度平均值的，则触发2级报警。
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