CN112328659B - 一种风力发电机组液压变桨系统故障诊断方法 - Google Patents

Abstract

一种风力发电机组液压变桨系统故障诊断方法，采用各类型传感器收集风力发电机组液压变桨系统的流量和压力参数数据，并将流量和压力参数数据发到变桨控制器PLC；由变桨控制器PLC根据设定的流量阈值和压力阈值逻辑判断各类型传感器发送的流量和压力参数数据，并进行比较分析，诊断出系统故障的液压元件。本发明通过收集的大数据对各液压元件使用进行故障诊断，可以及时发现各液压元件的运行情况，且采用变桨控制器PLC根据设定的流量阈值和压力阈值逻辑判断各类型传感器发送的流量和压力参数数据进行比较分析，具有诊断准确、及时，可以实时对个部件进行检测，实现智能化运维。

Description

一种风力发电机组液压变桨系统故障诊断方法

技术领域

本发明涉及到一种风力发电机组系统部件的故障检测和判断方法，尤其是指一种风力发电机组液压变桨系统故障诊断方法，该种风力发电机组液压变桨系统故障诊断方法可以快速准确的判断故障原因和失效零部件；属于风力发电机组部件控制技术领域。

背景技术

风力发电是指把风的动能转为电能。风能是一种清洁无公害的可再生能源能源，因此风力发电作为一种清洁能源发电，目前越来越受到世界各国的高度关注，风力发电行业在近些年以来有着快速的发展。但是另一方面，风力发电机组为复杂的机电一体化设备，为了保证整套系统的正常运转需要实时对整个个系统的各个部件运行状态进行监控；其中，对风力发电机组液压变桨系统状态监测是主要内容之一；由于风力发电机组液压变桨系统故障模式多且发生频率高，而现有风力发电机组液压变桨系统状态监测一般对整个系统的整体功能性的监测，监测系统的压力、液压油温度和油箱定值液位等，控制程序也只进行简单的逻辑判断，无法直接确定导致系统故障发生的原因和故障零部件，缺少对各个系统组成的液压元件状态实时监测，需要维护人员进行维修检查排除，缺少智能检查与自主判断；导致其故障发生的发生原因和具体损坏的零部件难以快速准确的判断，造成变桨故障维护工时较长，操作复杂，对运维人员知识水平和操作技能要求高。同时由于传统的液压系统维护是根据经验按规定的时间间隔进行停机检查和更换零部件，存在维护周期难以把控，零部件更换不合理等问题。

而传统的液压系统预防性维护是根据经验按规定的时间间隔进行周期性定检定维和零部件更换，存在没达到使用寿命之前就进行了更换情况，存在经济上的浪费和维护时间长的矛盾；同时在液压变桨系统系统发生故障后只有维护人员进行现场维修排除后才确定哪些液压元件需要更换，备件到达现场后才能进行维修更换，造成停机维护时间延长等问题，因此很有必要对此加以改进。

通过专利检索没发现有与本发明相同技术的专利文献报道，但有与本发明有一定关系的论文和专利文献报道，主要有以下几个：

1、专利号为CN201310182102.5，名称为“基于模糊Petri网的风电机组液压变桨系统故障诊断方法”，申请人为：华北电力大学的发明专利，该专利公开了一种基于模糊Petri网的风电机组液压变桨系统故障诊断方法，属于风电机组液压变桨系统故障诊断技术领域。确定顶事件，再找出事件发生的直接原因，依此类推，直到找出导致系统故障的最底层原因，建立液压变桨距系统故障Petri网模型；由各库所间关系获得液压变桨系统各故障库所的可达集合等；分析故障库所的立即可达集合等，根据模糊产生式规则、变迁触发规则和模糊推理算法，确定故障产生原因及故障库所可信度，实现风电机组液压变桨距系统的故障诊断。

2、专利号为CN201910865007.2，名称为“一种适用于液压变桨系统的安全保护装置”，申请人为：上海电气风电集团股份有限公司的发明专利，该专利公开了一种风力发电机液压变桨系统的泄漏检测方法及检测系统，控制器实时计算液压变桨系统中液压油缸、液压油箱和蓄能器的总油量，如果液压油缸、液压油箱和蓄能器的总油量减少，则排空蓄能器油液，进一步计算液压油缸和液压油箱的总油量，如果液压油缸和液压油箱的总油量无变化，则判断蓄能器漏气，液压变桨系统无管路泄露，如果液压油缸和液压油箱的总油量减少，则判断液压变桨系统管路泄露。

3、专利号为CN201911278828.2，名称为“一种液压变桨故障快速定位和安全停机方法”，申请人为：北京三力新能科技有限公司的发明专利，该专利公开了一种液压变桨故障快速定位和安全停机方法，包括以下步骤：变量数据采集、故障阀块快速判定和定位以及选择停机方式，变量数据采集为主控PLC通过CANopen通讯连接变桨PLC，变桨PLC连接连接带有反馈信号的电磁换向阀、比例换向阀、压力传感器以及位移传感器，两个带有反馈信号的电磁换向阀和一个三位四通比例换向阀信号通过变桨PLC传输到指控PLC作为控制逻辑判定，位移传感器监测缸体位移值获得实际桨距角。

4、《可再生能源》2016年3月，第34卷，第3期，作者姚万业、李新丽发表了“基于状态监测的风电机组变桨系统故障诊断”，该论文以风电机组中故障率较高的变桨系统作为研究对象，从数据采集与监视控制系统的数据库中选择与变桨系统运行相关的特征参数，基于相似性原理，利用非线性状态评估方法，建立能够涵盖变桨系统全部正常运行状态的健康模型。当变桨系统发生故障时，会出现模型预测值与正常状态的偏差，根据每一个特征参数对偏差的影响来确定故障的原因。应用实例验证表明，该模型能够准确地识别故障类型，可以解决在排除故障及设备维修时，因缺少相关信息而造成停机时间过长、维修难度大等问题。

通过对上述这些专利和论文的仔细分析，这些专利虽然都涉及了对风力发电机组液压变桨系统，也提出了一些对风力发电机组液压变桨系统故障的分析处理方案，但通过仔细分析，该些专利和论文对都风力发电机组液压变桨系统故障的分析处理存在局限性，缺少智能检查与自主判断，因此在实际应用过程中仍会出现前面所述的问题，所以仍有待进一步加以研究改进。

发明内容

本发明的目的在于针对现有风力发电机组液压变桨系统故障的分析处理存在局限性，缺少智能检查与自主判断，提出一种新的风力发电机组液压变桨系统故障的分析处理方案，该种风力发电机组液压变桨系统故障的分析处理方案能对风力发电机组液压变桨系统的主要系统组成零部件进行连续的状态监测和故障诊断，判定系统和各个零部件所处的状态。实现风力发电机组液压变桨系统故障智能反馈和各个部件状态，降低维护成本及故障率，减少不必要的停机维护时间和经济损失，有效地提高风电机组变桨系统运行的可维护性、稳定性和可靠性。

为了达到这一目的，本发明提供了一种风力发电机组液压变桨系统故障诊断方法，采用各类型传感器收集风力发电机组液压变桨系统的流量和压力参数数据，并将流量和压力参数数据发到变桨控制器PLC；由变桨控制器PLC根据设定的流量阈值和压力阈值逻辑判断各类型传感器发送的流量和压力参数数据，并进行比较分析，诊断出系统故障的液压元件。

进一步地，所述的采用各类型传感器收集风力发电机组液压变桨系统的流量和压力参数数据是利用位移传感器、温度传感器、压力传感器、气体压力传感器、流量传感器、液压油颗粒度检测仪和液位传感器，分别采集风力发电机组液压变桨系统的液压流量与压力有关的监测数据。

进一步地，所述的位移传感器、温度传感器、压力传感器、气体压力传感器、流量传感器、液压油颗粒度检测仪和液位传感器的安装位置及采集的检测数据为：

1)位移传感器，设置在风力发电机液压变桨系统的液压油缸内，用来监测液压油缸的活塞杆实时位置；

2)温度传感器，设置在风力发电机液压变桨系统的液压油箱内，用来监测液压油箱的油液实时温度，从而供控制器计算液压油箱中油液由于受到温度变化而产生的体积变化量；

3)压力传感器，设置在风力发电机液压变桨系统的主要液压元件上，用来监测液压元件的实时压力；

4)气体压力传感器，设置在风力发电机液压变桨系统的蓄能器上，用来监测蓄能器的气体实时压力；

5)流量传感器，设置在风力发电机液压变桨系统的各个液压元件的进出油口管路上，用来监测液压元件流入流出的实时流量；

6)液压油颗粒度检测仪，设置在风力发电机液压变桨系统的液压油箱上，油液清洁度和磨损度检测，用来监测油液中固体颗粒物等级、油液清洁度；

7)液位传感器，设置在风力发电机液压变桨系统的液压油箱上，用来监测液压油箱的实时液位值，从而供控制器计算液压油箱中油液的实时体积。

进一步地，各类型传感器数据采集后，各类型传感器自主排除干扰项、干扰因素、干扰的外界工况，自主做相应的屏蔽和筛选处理，然后再把筛选后的数据发到变桨控制器PLC，由变桨控制器PLC进行比对分析；所述的变桨控制器PLC，用于实现通讯控制和数据的传输，并根据各个传感器的监测数据智能逻辑判断故障液压元件。

进一步地，所述的由变桨控制器PLC根据设定的流量阈值和压力阈值逻辑判断各类型传感器发送的流量和压力参数数据是根据流量的连续性原理和系统所允许的泄漏误差设定各个风力发电机叶片变桨角度的理论流量阈值，并根据帕斯卡定律压力处处相等和压力损失误差设定压力阈值；变桨控制器PLC的故障逻辑判断是基于流量阈值和压力阈值进行判定，然后通过风机SCADA系统收集和显示对应变桨角度和变桨速率下的各液压元件的流量和压力数据，包含正常数据和故障数据，并将这些数据上传至云端，用于大数据储存，同时根据这些SCADA系统收集的历史大数据对设定的流量阈值和压力阈值进行修正。

进一步地，进行比较分析为经多元线性回归分析方法逻辑判断出故障液压元件；包括对液压变桨系统冷却功能故障元件判断分析、液压变桨系统正常变桨功能故障元件判断分析和液压变桨系统紧急变桨功能故障元件判断分析三个方面的故障判断分析。

进一步地，所述的液压变桨系统冷却功能故障元件判断分析是当温度传感器监测到油箱温度达到风力发电机液压变桨系统冷却功能启动的设定值时，冷却油泵启动，冷却器通过冷却风扇给液压油冷却降温，通过流量传感器监测油泵和冷却器的流量，判定冷却油泵故障、冷却油泵存在内部磨损和密封泄漏的故障、判定冷却器存在堵塞现象和管路油液外泄故障和冷却风扇故障。

进一步地，所述的液压变桨系统正常变桨功能故障元件判断分析是根据各种传感器测得的风力发电机组液压变桨系统流量和压力阈值，以及位移数据值判定位移传感器故障、油缸卡滞故障、比例阀故障、溢流阀故障、比例阀至主油泵处管路油液外泄故障、位移传感器故障、油缸存在油液内泄漏故障、比例阀至主油泵处管路油液外泄故障和主油泵内泄故障。

进一步地，所述的液压变桨系统紧急变桨功能故障元件判断分析是当风力发电机组需要按照一定的时间要求进行紧急变桨时，油缸活塞杆按照对应的速度伸出，此时比例阀和主泵均不工作，蓄能器将储存的油液一次性供给油缸完成变桨，电磁阀失电将蓄能器和油缸直接连通；此时通过位移传感器、流量传感器、压力传感器和气体压力传感器检测相应的数据，并将检测数据与设定的阈值进行比对，判定位移传感器故障、油缸存在油液内泄漏故障、蓄能器故障、油缸至油箱回油管路油液外泄故障、电磁阀存在卡滞故障和蓄能器至油缸管路存在油液外泄故障。

进一步地，所述的理论流量阈值的理论流量按照下述方式确定：

首先确定油缸安装点之间的长度(L)

式中：L为油缸安装点之间的长度，B为油缸缸筒安装中心到变桨轴承中心的距离，R为油缸活塞杆安装中心到变桨轴承中心的距离，α为油缸初始安装角度，β为叶片变桨角度；

然后，根据公式(1)计算得到相对应的油缸动作后总长度L，L减去油缸的安装长度得到油缸的理论位移S，油缸的理论位移S乘以活塞的面积A1得到风力发电机收桨所需液压油体积V1，V1除以动作时间得到油缸所需理论流量；油缸的位移S乘以活塞的面积A1与活塞杆面积A2之差得到风力发电机开桨所需液压油体积V2，V2除以动作时间得到油缸所需理论流量；而位移传感器监测油缸实时位移数据，变桨角度除以动作时间得到实时变桨速率。

本发明的优点在于：

本发明通过收集的大数据对各液压元件使用进行故障诊断，可以及时发现各液压元件的运行情况，且采用变桨控制器PLC根据设定的流量阈值和压力阈值逻辑判断各类型传感器发送的流量和压力参数数据进行比较分析，具有诊断准确、及时，可以实时对个部件进行检测，实现智能化运维，具有以下优点：

(1)减少维护人员故障排查时间，系统直接判断故障元件，降低现场运维人员的工作难度，减少停机维护时间,提高风机液压变桨系统运行可靠性；

(2)通过采用各类型传感器收集液压变桨系统的各液压元件压力、流量、温度、清洁度参数数据，使得监测的数据更加全面、精确，提高了预判的准确性；

(3)通过变桨控制器PLC通过对风电机组实时监测数据与设定的流量阈值和压力阈值对比，经多元线性回归分析方法逻辑判断出故障液压元件，分析结果准确、可靠。

附图说明

图1是本发明一个实施例的风力发电机组液压变桨系统的液压简化原理图；

图2是一个实施例的叶片变桨角度示意图。

图中：1-液位传感器；2-第一流量传感器；3-冷却器；4-第二流量传感器；5-冷却油泵；6-电机1；7-温度传感器；8-第三流量传感器；9-主油泵；10-电机2；11-溢流阀；12-液压油颗粒度检测仪；13-第一压力传感器；14-第四流量传感器；15-旋转接头；16-单向阀；17-第二压力传感器；18-蓄能器；19-气体压力传感器；20-第五流量传感器；21-电磁阀；22-比例阀；23-第三压力传感器；24-第六流量传感器；25-液压油缸；26-第七流量传感器；27-第四压力传感器；28-位移传感器；29-液压油箱。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例来进一步阐述本发明。

实施例一

通过附图1可以看出，本发明涉及一种风力发电机组液压变桨系统故障自主诊断方法，该技术方案实现的具体步骤包含：数据采集、控制器智能逻辑判断、故障液压元件定位和故障预测。具体步骤如下：

1、数据采集

风力发电机组液压变桨故障诊断系统包含以下各类型传感器，考虑到过滤器自身具备报警功能在此诊断系统中不再体现，系统简化后组成原理图如图1所示,该液压系统位单缸液压变桨系统，同样控制检测方法也适用于双缸液压变桨系统。系统中所涉及到的传感器及其安装位置和检测数据包括：

1)位移传感器28；设置在风力发电机液压变桨系统的液压油缸25内，用来监测液压油缸25的活塞杆实时位置；

2)温度传感器7；设置在风力发电机液压变桨系统的液压油箱29内，用来监测液压油箱29的油液实时温度，从而供控制器计算液压油箱29中油液由于受到温度变化而产生的体积变化量；

3)第一第三压力传感器、17、23和27；本系统设置有4个压力传感器，分别为第一压力传感器，第二压力传感器，第三压力传感器和第四压力传感器，分别设置在风力发电机液压变桨系统的主要液压元件上，用来监测液压元件的实时压力；

4)气体第一压力传感器9；设置在风力发电机液压变桨系统的蓄能器18上，用来监测蓄能器的气体实时压力；

5)第二流量传感器、4、8、14、20、24和26；本系统设置有7个流量传感器，分别为第一流量传感器、第二流量传感器、第三流量传感器、第四流量传感器、第五流量传感器、第六流量传感器和第七流量传感器；分别设置在风力发电机液压变桨系统的各个液压元件的进出油口管路上，用来监测液压元件流入流出的实时流量；

6)液压油颗粒度检测仪12；设置在风力发电机液压变桨系统的液压油箱29上，油液清洁度和磨损度检测，用来监测油液中固体颗粒物等级、油液清洁度；

7)液位传感器1；设置在风力发电机液压变桨系统的液压油箱29上，用来监测液压油箱的实时液位值，从而供控制器计算液压油箱29中油液的实时体积；

8)变桨控制器PLC；用于实现通讯控制和数据的传输，并根据各个传感器的监测数据智能逻辑判断故障液压元件。

数据采集后，各类型传感器采用常规的方法自主排除干扰项、干扰因素、干扰的外界工况，自主做相应的屏蔽、处理，然后再把筛选后的数据发到变桨控制器PLC。

2、控制器智能逻辑判断

风电机组所受环境因素干扰较多,而基于数据的故障检测方法易受这些因素的影响造成误报警,并且故障分离较为困难。风力发电机液压变桨系统主要功能是按照设计要求调节叶片变桨角度，其中主要反应为变桨速度，而变桨速度是由液压变桨系统执行机构油缸的动作速度决定，从系统角度而言简化为油缸的流量值。另外能否推动叶片变桨是由液压油缸的力矩决定，从系统角度而言简化为油缸的压力值。当流量和压力两个关键参数不满足系统要求时会发生故障报警或停机。同时也应考虑温度对液压系统的影响，即高温使液压油体积膨胀，粘度降低，液压元件内泄漏量将增多和效率下降，低温环境对液压油体积膨胀，粘度升高，液压元件的动作灵活性和速率下降。考虑液压系统清洁度对系统功能的影响，通过液压油颗粒度检测仪进行监测。故障元件定位时在温度和清洁度两个因数均正常的条件下，根据流量的连续性原理和系统所允许的泄漏误差设定各个流量阈值，根据帕斯卡定律压力处处相等和压力损失误差设定压力阈值,变桨控制器PLC的故障逻辑判断是基于流量阈值和压力阈值进行判定,然后通过风机SCADA系统收集和显示对应变桨角度和变桨速率下的各液压元件的流量和压力数据，包含正常数据和故障数据，并将这些数据上传至云端，用于大数据储存，同时根据这些SCADA系统收集的历史大数据对设定的流量阈值和压力阈值进行修正。

3、故障液压元件定位

a)液压变桨系统冷却功能故障元件判断

当温度传感器7监测到液压油箱29温度达到风力发电机液压变桨系统冷却功能启动的设定值时，冷却油泵5由冷却电机6带动启动，冷却器3通过冷却风扇给液压油冷却降温，第二流量传感器监测到冷却油泵5排出的流量Q2，第二流量传感器监测到冷却器3流出流量Q1。冷却电机6启动，Q2为0时，判定冷却油泵5故障损坏需要更换；Q2低于油泵排出的流量阈值时，判定冷却油泵5存在内部磨损和密封泄漏的情况，需要维修。当Q2为正常阈值时，考虑到系统所允许的误差和内泄情况，Q1为0时，判定冷却器3和管路油液外泄情况；Q1低于Q2并超过设定的理论阈值时，判定冷却器3存在堵塞现象和管路油液外泄；当Q1和Q2均在正常阈值内而监测到在理论时间内液压油箱29温度未能降温，判定冷却风扇故障。

b)液压变桨系统正常变桨功能故障元件判断

风力发电机叶片变桨角度通过三角函数公式1计算可得相对应的油缸动作后总长度L，按照附图2所示，将L减去油缸的安装长度可计算得油缸的理论位移S，油缸的理论位移S乘以活塞的面积A1为风力发电机收桨所需液压油体积V1，V1除以动作时间为油缸所需理论流量。油缸的位移S乘以活塞的面积A1与活塞杆面积A2之差为风力发电机开桨所需液压油体积V2，V2除以动作时间为油缸所需理论流量。而位移传感器监测油缸实时位移数据，变桨角度除以动作时间得到实时变桨速率。

式1中L为液压油缸25动作后总长度，B为油缸缸筒安装中心到变桨轴承中心的距离，R为油缸活塞杆安装中心到变桨轴承中心的距离，α为油缸初始安装角度，β为叶片变桨角度，如图2所示。

风力发电机叶片变桨的主油泵9由主电机10带动；主油泵9为液压油缸25提供液压；风力发电机以需求的变桨速率收桨时，油缸活塞杆按照一定的速度伸出，第六流量传感器24监测到油缸的进口流量Q6，第七流量传感器26监测到油缸的回油流量Q7，第三压力传感器23监测到油缸的进口压力P3，第四压力传感器27监测到油缸的回油压力P4，第五流量传感器20监测到比例阀22的进口流量Q5，第二压力传感器17监测到比例阀22进口压力和蓄能器18的出口压力P2，气体压力传感器19监测到蓄能器18内部气体压力P0，第一压力传感器13监测到主油泵9的出口压力P1，第四流量传感器14监测到主油泵9的出口流量Q4，第三流量传感器8监测到旋转接头15回油流量Q3。在旋转接头15的出口管线上设有单向阀16，防止液压油回流。

当在风机控制系统要求的时间内位移传感器28监测到油缸活塞杆伸出位移S1为0时：Q6、Q7、P3和P4均在设定阈值内时，叶片角度正常，判定位移传感器28故障；Q6和Q7均小于设定阈值，在P3和P4均设定阈值内时，判定液压油缸25卡滞故障；P3和Q6均小于设定阈值，P2、P1、P0和Q5均在设定阈值内时，判定比例阀22故障；P3、P2和P1均小于设定阈值，P0和Q6均在设定阈值内时，判定溢流阀11故障；P3、P2和P1均小于设定阈值，而P0、Q4和Q5均在设定阈值内和Q6小于设定阈值时，判定比例阀22至液压油缸25处管路油液外泄故障，P0、Q4均在设定阈值内和Q6、Q5均小于设定阈值时，判定比例阀22至主油泵9处管路油液外泄故障。当在风机控制系统要求的时间内位移传感器28监测到油缸活塞杆伸出位移S1少于设定的阈值，即变桨速率要求不满足时：Q6、Q7、P3和P4均在设定阈值内时，叶片角度正常，判定位移传感器28故障；Q6在设定阈值内，而Q7超出设定阈值且Q3和Q7相近，判定液压油缸25存在油液内泄漏故障；Q6在设定阈值内，而Q7超出设定阈值，Q3小于设定阈值，判定比例阀22至主油泵9处管路油液外泄故障；Q6小于设定阈值，Q7为0或者小于设定阈值，Q5在设定阈值内，判定比例阀存在卡滞故障；Q6和Q5均小于设定阈值，Q4在设定阈值内，判定旋转接头15及其管路存在油液外泄故障；Q6、Q5和Q4均小于设定阈值，判定主油泵9内泄故障。

风力发电机以需求的变桨速率开桨时，油缸活塞杆按照一定的速度缩回，第七流量传感器26监测到液压油缸25的进口流量Q7，第六流量传感器24监测到液压油缸25的回油流量Q6，第三压力传感器23监测到液压油缸25的出口压力P3，第四压力传感器27监测到液压油缸25的进口压力P4，第五流量传感器20监测到比例阀22的进口流量Q5，第二压力传感器17监测到比例阀22进口压力和蓄能器18的出口压力P2，气体压力传感器19监测到蓄能器18内部气体压力P0，第一压力传感器13监测到主油泵9的出口压力P1，第四流量传感器14监测到主油泵9的出口流量Q4，第三流量传感器8监测到旋转接头15回油流量Q3。当在风机控制系统要求的时间内位移传感器28监测到油缸活塞杆缩回位移S2为0时：Q6、Q7、P3和P4均在设定阈值内时，叶片角度正常，判定位移传感器28故障；Q6和Q7均小于设定阈值，在P3和P4均设定阈值内时，判定液压油缸25卡滞故障；P4和Q7均小于设定阈值，P2、P1、P0和Q5均在设定阈值内时，判定比例阀22故障；P3、P2和P1均小于设定阈值，P0和Q7均在设定阈值内时，判定溢流阀11故障；P3、P2和P1均小于设定阈值，而P0、Q4和Q5均在设定阈值内和Q7小于设定阈值时，判定比例阀22至液压油缸25处管路油液外泄故障，P0、Q4均在设定阈值内和Q7、Q5均小于设定阈值时，判定比例阀22至主油泵9处管路油液外泄故障。

当在风机控制系统要求的时间内位移传感器28监测到油缸活塞杆缩回位移S2少于设定的阈值，即变桨速率要求不满足时：Q6、Q7、P3和P4均在设定阈值内时，叶片角度正常，判定位移传感器28故障；Q7在设定阈值内，而Q6超出设定阈值且Q3和Q6相近，判定液压油缸25存在油液内泄漏故障；Q7在设定阈值内，而Q6超出设定阈值，Q3小于设定阈值，判定比例阀22至主油泵9处管路油液外泄故障；Q7小于设定阈值，Q6为0或者小于设定阈值，Q5在设定阈值内，判定比例阀22存在卡滞故障；Q6和Q5均小于设定阈值，Q4在设定阈值内，判定旋转接头15及其管路存在油液外泄故障；Q7、Q5和Q4均小于设定阈值，判定主油泵9内泄故障。

c)液压变桨系统紧急变桨功能故障元件判断

当风力发电机组需要按照一定的时间要求进行紧急变桨时，油缸活塞杆按照对应的速度伸出，此时比例阀22和主油泵9均不工作，蓄能器18将储存的油液一次性供给油缸完成变桨，电磁阀21失电将蓄能器18和液压油缸25直接连通。位移传感器28监测到油缸活塞杆伸出位移B，第六流量传感器24监测到液压油缸25的进口流量Q6，第七流量传感器26监测到液压油缸25的回油流量Q7，第三流量传感器8监测到旋转接头14回油流量Q3，第二压力传感器4监测到蓄能器18的出口压力P2，第四压力传感器14监测到液压油缸25的回油压力P4，气体压力传感器19监测到蓄能器18内部气体压力P0。当在风机控制系统要求的时间内S3少于设定的阈值,即紧急变桨速度不满足要求时：P0小于设定阈值，判定蓄能器18故障；Q6、Q7、P3、P0和P4均在设定阈值内时，叶片角度正常，判定位移传感器28故障；Q6在设定阈值内，而Q7超出设定阈值且Q3和Q7相近，判定液压油缸25存在油液内泄漏故障；Q6在设定阈值内，而Q7超出设定阈值，Q3小于设定阈值，判定液压油缸25至液压油箱29回油管路油液外泄故障；Q6小于设定阈值，P0和P2在设定阈值内，判定电磁阀21存在卡滞故障；Q6和P2均小于设定阈值，P0和P4在设定阈值内，判定蓄能器18至液压油缸25管路存在油液外泄故障。

上述所列实施例，只是结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述；显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例，而且本说明书中所引用的如“上”、“下”、“前”、“后”、“中间”等用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。同时，说明书附图所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容所能涵盖的范围内。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

根据上述实施例，可以看出本发明涉及一种风力发电机组液压变桨系统故障诊断方法，采用各类型传感器收集风力发电机组液压变桨系统的流量和压力参数数据，并将流量和压力参数数据发到变桨控制器PLC；由变桨控制器PLC根据设定的流量阈值和压力阈值逻辑判断各类型传感器发送的流量和压力参数数据，并进行比较分析，诊断出系统故障的液压元件。

进一步地，所述的采用各类型传感器收集风力发电机组液压变桨系统的流量和压力参数数据是利用位移传感器、温度传感器、压力传感器、气体压力传感器、流量传感器、液压油颗粒度检测仪和液位传感器，分别采集风力发电机组液压变桨系统的液压流量与压力有关的监测数据。

进一步地，所述的分别采集风力发电机组液压变桨系统与液压的流量与压力有关的监测数据为：

1)位移传感器，设置在风力发电机液压变桨系统的液压油缸内，用来监测液压油缸的活塞杆实时位置；

2)温度传感器，设置在风力发电机液压变桨系统的液压油箱内，用来监测液压油箱的油液实时温度，从而供控制器计算液压油箱中油液由于受到温度变化而产生的体积变化量；

3)压力传感器，设置在风力发电机液压变桨系统的主要液压元件上，用来监测液压元件的实时压力；

4)气体压力传感器，设置在风力发电机液压变桨系统的蓄能器上，用来监测蓄能器的气体实时压力；

5)流量传感器，设置在风力发电机液压变桨系统的各个液压元件的进出油口管路上，用来监测液压元件流入流出的实时流量；

6)液压油颗粒度检测仪，设置在风力发电机液压变桨系统的液压油箱上，油液清洁度和磨损度检测，用来监测油液中固体颗粒物等级、油液清洁度；

7)液位传感器，设置在风力发电机液压变桨系统的液压油箱上，用来监测液压油箱的实时液位值，从而供控制器计算液压油箱中油液的实时体积。

进一步地，各类型传感器数据采集后，各类型传感器自主排除干扰项、干扰因素、干扰的外界工况，自主做相应的屏蔽和筛选处理，然后再把筛选后的数据发到变桨控制器PLC，由变桨控制器PLC进行比对分析；所述的变桨控制器PLC，用于实现通讯控制和数据的传输，并根据各个传感器的监测数据智能逻辑判断故障液压元件。

进一步地，所述的由变桨控制器PLC根据设定的流量阈值和压力阈值逻辑判断各类型传感器发送的流量和压力参数数据是根据流量的连续性原理和系统所允许的泄漏误差设定各个风力发电机叶片变桨角度的理论流量阈值，并根据帕斯卡定律压力处处相等和压力损失误差设定压力阈值；变桨控制器PLC的故障逻辑判断是基于流量阈值和压力阈值进行判定，然后通过风机SCADA系统收集和显示对应变桨角度和变桨速率下的各液压元件的流量和压力数据，包含正常数据和故障数据，并将这些数据上传至云端，用于大数据储存，同时根据这些SCADA系统收集的历史大数据对设定的流量阈值和压力阈值进行修正。

进一步地，所述的进行比较分析包括对液压变桨系统冷却功能故障元件判断分析、液压变桨系统正常变桨功能故障元件判断分析和液压变桨系统紧急变桨功能故障元件判断分析三个方面的故障判断分析。

进一步地，所述的液压变桨系统冷却功能故障元件判断分析是当温度传感器监测到油箱温度达到风力发电机液压变桨系统冷却功能启动的设定值时，冷却油泵启动，冷却器通过冷却风扇给液压油冷却降温，通过流量传感器监测油泵和冷却器的流量，判定冷却油泵故障、冷却油泵存在内部磨损和密封泄漏的故障、判定冷却器存在堵塞现象和管路油液外泄故障和冷却风扇故障。

进一步地，所述的液压变桨系统正常变桨功能故障元件判断分析是根据各种传感器测得的风力发电机组液压变桨系统流量和压力阈值，以及位移数据值判定位移传感器故障、油缸卡滞故障、比例阀故障、溢流阀故障、比例阀至主油泵处管路油液外泄故障、位移传感器故障、油缸存在油液内泄漏故障、比例阀至主油泵处管路油液外泄故障和主油泵内泄故障。

进一步地，所述的液压变桨系统紧急变桨功能故障元件判断分析是当风力发电机组需要按照一定的时间要求进行紧急变桨时，油缸活塞杆按照对应的速度伸出，此时比例阀和主泵均不工作，蓄能器将储存的油液一次性供给油缸完成变桨，电磁阀失电将蓄能器和油缸直接连通；此时通过位移传感器、流量传感器、压力传感器和气体压力传感器检测相应的数据，并将检测数据与设定的阈值进行比对，判定位移传感器故障、油缸存在油液内泄漏故障、蓄能器故障、油缸至油箱回油管路油液外泄故障、电磁阀存在卡滞故障和蓄能器至油缸管路存在油液外泄故障。

进一步地，所述的理论流量阈值按照下述方式确定：

首先确定油缸安装点之间的长度(L)

式中：L为油缸安装点之间的长度，B为油缸缸筒安装中心到变桨轴承中心的距离，R为油缸活塞杆安装中心到变桨轴承中心的距离，α为油缸初始安装角度，β为叶片变桨角度；

然后，根据公式(1)计算得到相对应的油缸动作后总长度L，L减去油缸的安装长度得到油缸的理论位移S，油缸的理论位移S乘以活塞的面积A1得到风力发电机收桨所需液压油体积V1，V1除以动作时间得到油缸所需理论流量；油缸的位移S乘以活塞的面积A1与活塞杆面积A2之差得到风力发电机开桨所需液压油体积V2，V2除以动作时间得到油缸所需理论流量；而位移传感器监测油缸实时位移数据，变桨角度除以动作时间得到实时变桨速率。

本发明的优点在于：

本发明通过收集的大数据对各液压元件使用进行故障诊断，可以及时发现各液压元件的运行情况，且采用变桨控制器PLC根据设定的流量阈值和压力阈值逻辑判断各类型传感器发送的流量和压力参数数据进行比较分析，具有诊断准确、及时，可以实时对个部件进行检测，实现智能化运维，具有以下一些优点：

(1)减少维护人员故障排查时间，系统直接判断故障元件，降低现场运维人员的工作难度，减少停机维护时间,提高风机液压变桨系统运行可靠性；

(2)通过采用各类型传感器收集液压变桨系统的各液压元件压力、流量、温度、清洁度参数数据，使得监测的数据更加全面、精确，提高了预判的准确性；

(3)通过变桨控制器PLC通过对风电机组实时监测数据与设定的流量阈值和压力阈值对比，经多元线性回归分析方法逻辑判断出故障液压元件，分析结果准确、可靠。

本文中涉及的术语对应释义如下：

[1]SCADA系统:数据采集与监视控制系统；

[2]阈值：又称临界值，指一个效应所能够产生的最低值或最高值；

[3]控制器PLC：一种具有微处理机的数字电子设备，用于自动化控制的数字逻辑控制器，可将控制指令随时加载内存储存和执行，通过数字式或模拟式的输入输出来控制各种类型的机械设备或生产过程。

Claims (4)

1.一种风力发电机组液压变桨系统故障诊断方法，其特征在于：采用各类型传感器收集风力发电机组液压变桨系统的流量和压力参数数据，并将流量和压力参数数据发到变桨控制器PLC；由变桨控制器PLC根据设定的流量阈值和压力阈值逻辑判断各类型传感器发送的流量和压力参数数据，并进行比较分析，诊断出系统故障的液压元件；所述的由变桨控制器PLC根据设定的流量阈值和压力阈值逻辑判断各类型传感器发送的流量和压力参数数据是根据流量的连续性原理和系统所允许的泄漏误差设定各个风力发电机叶片变桨角度的理论流量阈值，并根据帕斯卡定律压力处处相等和压力损失误差设定压力阈值；变桨控制器PLC的故障逻辑判断是基于流量阈值和压力阈值进行判定，然后通过风机SCADA系统收集和显示对应变桨角度和变桨速率下的各液压元件的流量和压力数据，包含正常数据和故障数据，并将这些数据上传至云端，用于大数据储存，同时根据这些SCADA系统收集的历史大数据对设定的流量阈值和压力阈值进行修正；所述的进行比较分析为经多元线性回归分析方法逻辑判断出故障液压元件；包括对液压变桨系统冷却功能故障元件判断分析、液压变桨系统正常变桨功能故障元件判断分析和液压变桨系统紧急变桨功能故障元件判断分析三个方面的故障判断分析；所述的液压变桨系统冷却功能故障元件判断分析是当温度传感器监测到油箱温度达到风力发电机液压变桨系统冷却功能启动的设定值时，冷却油泵启动，冷却器通过冷却风扇给液压油冷却降温，通过流量传感器监测油泵和冷却器的流量，判定冷却油泵故障、冷却油泵存在内部磨损和密封泄漏的故障、判定冷却器存在堵塞现象和管路油液外泄故障和冷却风扇故障；所述的液压变桨系统正常变桨功能故障元件判断分析是根据各种传感器测得的风力发电机组液压变桨系统流量和压力阈值，以及位移数据值判定位移传感器故障、油缸卡滞故障、比例阀故障、溢流阀故障、比例阀至主油泵处管路油液外泄故障、位移传感器故障、油缸存在油液内泄漏故障、比例阀至主油泵处管路油液外泄故障和主油泵内泄故障；所述的液压变桨系统紧急变桨功能故障元件判断分析是当风力发电机组需要按照一定的时间要求进行紧急变桨时，油缸活塞杆按照对应的速度伸出，此时比例阀和主泵均不工作，蓄能器将储存的油液一次性供给油缸完成变桨，电磁阀失电将蓄能器和油缸直接连通；此时通过位移传感器、流量传感器、压力传感器和气体压力传感器检测相应的数据，并将检测数据与设定的阈值进行比对，判定位移传感器故障、油缸存在油液内泄漏故障、蓄能器故障、油缸至油箱回油管路油液外泄故障、电磁阀存在卡滞故障和蓄能器至油缸管路存在油液外泄故障；理论流量阈值的理论流量按照下述方式确定：

首先确定油缸安装点之间的长度(L)

式中：L为油缸安装点之间的长度，B为油缸缸筒安装中心到变桨轴承中心的距离，R为油缸活塞杆安装中心到变桨轴承中心的距离，α为油缸初始安装角度，β为叶片变桨角度；

然后，根据公式(1)计算得到相对应的油缸动作后总长度L，将L减去油缸的安装长度得到油缸的理论位移S，油缸的理论位移S乘以活塞的面积A1得到风力发电机收桨所需液压油体积V1，V1除以动作时间得到油缸所需理论流量；油缸的位移S乘以活塞的面积A1与活塞杆面积A2之差得到风力发电机开桨所需液压油体积V2，V2除以动作时间得到油缸所需理论流量；而位移传感器监测油缸实时位移数据，变桨角度除以动作时间得到实时变桨速率。

2.如权利要求1所述的风力发电机组液压变桨系统故障诊断方法，其特征在于：所述的采用各类型传感器收集风力发电机组液压变桨系统的流量和压力参数数据是利用位移传感器、温度传感器、压力传感器、气体压力传感器、流量传感器、液压油颗粒度检测仪和液位传感器，分别采集风力发电机组液压变桨系统的液压流量与压力有关的监测数据。

3.如权利要求2所述的风力发电机组液压变桨系统故障诊断方法，其特征在于：所述的位移传感器、温度传感器、压力传感器、气体压力传感器、流量传感器、液压油颗粒度检测仪和液位传感器的安装位置及采集的检测数据为：

1)位移传感器，设置在风力发电机液压变桨系统的液压油缸内，用来监测液压油缸的活塞杆实时位置；

2)温度传感器，设置在风力发电机液压变桨系统的液压油箱内，用来监测液压油箱的油液实时温度，从而供控制器计算液压油箱中油液由于受到温度变化而产生的体积变化量；

3)压力传感器，设置在风力发电机液压变桨系统的主要液压元件上，用来监测液压元件的实时压力；

4)气体压力传感器，设置在风力发电机液压变桨系统的蓄能器上，用来监测蓄能器的气体实时压力；

5)流量传感器，设置在风力发电机液压变桨系统的各个液压元件的进出油口管路上，用来监测液压元件流入流出的实时流量；

6)液压油颗粒度检测仪，设置在风力发电机液压变桨系统的液压油箱上，油液清洁度和磨损度检测，用来监测油液中固体颗粒物等级、油液清洁度；

7)液位传感器，设置在风力发电机液压变桨系统的液压油箱上，用来监测液压油箱的实时液位值，从而供控制器计算液压油箱中油液的实时体积。

4.如权利要求3所述的风力发电机组液压变桨系统故障诊断方法，其特征在于：各类型传感器数据采集后，各类型传感器自主排除干扰项、干扰因素、干扰的外界工况，自主做相应的屏蔽和筛选处理，然后再把筛选后的数据发到变桨控制器PLC，由变桨控制器PLC进行比对分析；所述的变桨控制器PLC，用于实现通讯控制和数据的传输，并根据各个传感器的监测数据智能逻辑判断故障液压元件。