CN203881539U - 一种风电机组状态监测与故障诊断装置 - Google Patents

Abstract

一种风电机组状态监测与故障诊断装置，属于检测设备领域。本实用新型的目的是提供一种基于小波包和BP神经网络实现对故障的在线监测及诊断，提高了诊断的效率；同时结合离线分析，提高诊断结果的准确性的风电机组状态监测与故障诊断装置。本实用新型的齿轮箱实验台输入轴的前后侧，输出轴的前侧分别布置一个加速度传感器，以及输入轴与输出轴各布置一个接近开关，用来测试齿轮箱输入轴和输出轴的转速，均通过信号传输线与PXI平台连接，PXI平台与在线监控中心之间通过网络电缆通信；PXI平台包括有信号采集与调理模块、PXI控制器。本实用新型针对风机的运行健康状况评估问题，采用在线监测及故障诊断系统，可以使风场的管理人员及时了解风电机组的运行信息，实现了对风力发电机的主动性维护。

Description

一种风电机组状态监测与故障诊断装置

技术领域

本实用新型属于检测设备领域。

背景技术

近年来，世界各国在能源的发展方面都比较注重在可再生能源方面的投入，风能作为一种清洁的可再生能源，储量巨大，利用相对方便，受到了很多国家政府的青睐。

随着我国风电产业的持续快速发展，一些突出问题逐步显现，针对大量的风电机组装机的故障诊断技术总是落后于实际情况，导致发电机组故障频发。风力发电机组组成结构复杂，零部件众多，在恶劣的工作环境下，风机内各个部件极易受到损伤，发生故障。这些故障会导致风机工作效率低下，极有可能导致风机塔架倒塌或彻底报废，严重影响风力发电场的生产安全和经济效益。

目前，国内的主要研究手段是分析风机振动信号，通过观察时域和频域特征值变化来进行诊断，这种方法需要借助经验丰富的振动信号分析专家来识别频谱中隐含的故障信息，一般人员很难对风机完成专业的故障诊断定位分析。

发明内容

本实用新型的目的是提供一种基于小波包和BP神经网络实现对故障的在线监测及诊断，提高了诊断的效率；同时结合离线分析，提高诊断结果的准确性的风电机组状态监测与故障诊断装置。

本实用新型的齿轮箱实验台输入轴的前后侧，输出轴的前侧分别布置一个加速度传感器，以及输入轴与输出轴各布置一个接近开关，用来测试齿轮箱输入轴和输出轴的转速，均通过信号传输线与PXI平台连接，PXI平台与在线监控中心之间通过网络电缆通信；PXI平台包括有信号采集与调理模块、PXI控制器；

转速信号通过信号线连接 转速信号的电压转换电路的输入端SINGAL_IN，光耦隔离芯片U1的3脚通过电线连接转速信号的采集单元电路输入端IN_PUT，经滤波后，连接放大器U2的同相输入端3脚，U2的输出端6脚，经保护电路后，连接A/D芯片U3的15脚IN；A/D芯片U3的D0～D9连接PXI控制器通道的1～10脚；

振动信号Vin通过信号线连接振动信号的程控放大电路的D/A芯片U4的VREF，D/A芯片U4的DI0～DI7连接振动信号的采集单元电路U6的XD0～XD7；D/A芯片U4的1脚、19脚连接U6的51脚、161脚；D/A芯片U4的IOUT1、IOUT2分别接放大器U5的反向输入端2脚和同向输入端3脚；放大器U5的输出端6脚连接振动信号的采集单元电路U6的164脚；U6的167～174脚分别连接振动信号的采集单元输出接口R18、R17的4～1脚；R17、R18的8～5脚连接PXI控制器通道的11～18脚；

 PXI平台与在线监控中心之间的数据传输使用LabVIEW中DataSocket协议。

本实用新型针对风机的运行健康状况评估问题，采用在线监测及故障诊断系统，可以使风场的管理人员及时了解风电机组的运行信息，实现了对风力发电机的主动性维护，减少了传统的不必要的定期现场工作巡视，提前对风机可能发生的重大故障做出预报，不仅确保了风力发电生产的安全，也大大减少了相关的运行和维护费用，具有重大的经济与社会效益。本实用新型通过对风力发电机组齿轮箱等部件信号的采集与分析处理，采用本实例改进方法，实现对风力发电机组监控状态的智能监控，及时发现风力发电机组可能出现的严重故障，保障机组安全平稳运行，提高机组运行质量。通过监控中心可以实现远程故障诊断，并且可以实时查看机组运行监控状态，从而实现远程实时监测风力发电机组的工作状态，操作简单、快速可靠。、

与传统系统相比，本系统主要有以下优点：

（1）本实用新型中，采用转速信号电压转换与振动信号程控放大电路，对输入信号进行处理，能够更为精确、适时地对转速、振动信号进行采集，并能节约系统资源，提高资源利用率；

（2）本实用新型对采集的数据，利用小波包特征向量提取和BP神经网络训练诊断，消除噪声因子的影响，同时结合离线分析，能够更加准确地诊断出齿轮箱所发生的故障，及时发现问题，对风机组进行维护，减少不必要的损失。

附图说明

图1为本实用新型实施例在线监测与诊断装置的结构连接示意图；

图2为本实用新型实施例信号采集模块的结构示意图；

图3为本实用新型实施例转速信号的电压转换电路图；

图4为本实用新型实施例转速信号的采集单元电路图；

图5为本实用新型实施例振动信号的程控放大电路图；

图6为本实用新型实施例振动信号的采集单元电路图；

图7为本实用新型实施例振动信号的采集单元输出接口示意图；

图8为本实用新型实施例电源转换电路图；

图9为本实用新型实施例在线监测中心结构与功能示意图。

具体实施方式

本实用新型的齿轮箱实验台1输入轴的前后侧，输出轴的前侧分别布置一个加速度传感器，以及输入轴与输出轴各布置一个接近开关，用来测试齿轮箱输入轴和输出轴的转速，均通过信号传输线2与PXI平台3连接，PXI平台3与在线监控中心6之间通过网络电缆通信；PXI平台3包括有信号采集与调理模块5、PXI控制器4；其中信号采集与调理模块5是由信号调理电路51和信号采集和处理电路52构成；而在线监控中心6包括数据储存模块7、故障诊断模块8和系统控制模块9；

转速信号通过信号线连接 转速信号的电压转换电路的输入端SINGAL_IN，光耦隔离芯片U1的3脚通过电线连接转速信号的采集单元电路输入端IN_PUT，经滤波后，连接放大器U2的同相输入端3脚，U2的输出端6脚，经保护电路后，连接A/D芯片U3的15脚IN；A/D芯片U3的D0～D9连接PXI控制器通道的1～10脚；

振动信号Vin通过信号线连接振动信号的程控放大电路的D/A芯片U4的VREF，D/A芯片U4的DI0～DI7连接振动信号的采集单元电路U6的XD0～XD7；D/A芯片U4的1脚、19脚连接U6的51脚、161脚；D/A芯片U4的IOUT1、IOUT2分别接放大器U5的反向输入端2脚和同向输入端3脚；放大器U5的输出端6脚连接振动信号的采集单元电路U6的164脚；U6的167～174脚分别连接振动信号的采集单元输出接口R18、R17的4～1脚；R17、R18的8～5脚连接PXI控制器通道的11～18脚；

 PXI平台与在线监控中心之间的数据传输使用LabVIEW中DataSocket协议。

 以下结合附图对本实用新型做详细的描述：

如图1所示：本实用新型实施例的风电机组状态监测与故障诊断装置的结构示意图。主要包括：齿轮箱实验台，PXI平台和在线监控中心。

本实施例的齿轮箱实验台通过信号传输线与PXI平台相连，PXI平台通过网络电缆与在线监控中心连接。齿轮箱实验台输入轴的前后侧，输出轴的前侧分别布置一个压电式加速度传感器，用于模拟风电机组正常工作状态下，振动信号的采集；同时，输入轴与输出轴各布置一个接近开关，用来测试输入轴和输出轴的转速。

如图2所示，信号采集模块由信号调理电路以及信号采集与处理电路组成。信号调理电路用来调节转速信号电压范围、降低振动信号噪声等因素的影响。

如图3所示，转速信号的传感器接近开关连接SINGAL_IN，经整流、限幅后，通过三极管，再经过光电隔离后，输出的方波信号SINGAL_OUT连接图4所示的IN_PUT。

如图4所示，输入的模拟信号IN_PUT经过滤波放大器后，进入ADS852的15号引脚，转换为数字信号，由ADS852的2~11号引脚D0~D9连接到PXI控制器通道的1~10引脚。

如图5，振动信号Vin的压电式加速度传感器连接DAC0832的8号引脚VREF，DAC0832的片选信号CS与数字信号输入端ILE分别连接图6所示 TMS2812芯片的51号与161号引脚；互补输出端IOUT1和IOUT2引脚分别接放大器LF255D的反向输入端2和同向输入端3。放大器输出的电压信号Vout接TMS2812芯片的164号引脚ADCBGREFIN。

如图6所示，TMS2812芯片167~174号引脚ADCINA7~ ADCINA0分别连接图7所示电阻R_DIP4的输入端，电阻R_DIP4输出端连接PXI控制器通道的11~18号引脚。

如图8所示，系统中TMS2812采用3.3 V的外设供电和1.9 V的内核供电，故系统采用TI公司的芯片TPS75733和TPS76801，将电路板外接的+5 V转换成+3.3 V和l.8V。

如图9所示，在线监控中心是基于NI公司的LabVIEW软硬平台构成，由网络地址设置模块、信号及波形显示模块和功能模块组成。PXI平台与在线监控中心之间的数据传输使用LabVIEW中DataSocket协议。PXI平台将采集的振动数据和相关的信息（如采样频率、采样时间等）使用DataSocket协议方式通过网络电缆传输到在线监测中心的数据信息区域进行存储，在线监控中心从该数据区中读取数据信息，然后进行数据的存储、分析、显示等操作。在线监控中心对PXI平台的数据采集开始与停止的控制命令也是通过DataSocket技术传送至PXI平台上运行的。

本实施例的在线监控中心将PXI平台采集的数据进行存储分析显示，对于PXI平台传送过来的原始振动信号，含有很多的噪声，直接进行小波包故障特征提取，特征参数值中会含有比较大的噪声分量，不能真实反映信号的信息，而采用3层小波包分解，将一段振动信号分为8个频段，分别计算8个频段的归一化后，再结合BP神经网络为核心算法的程序就可自动诊断出齿轮箱内的齿轮或轴承等部件是否有故障，如果诊断发现齿轮箱内有部件出现故障，系统会在界面进行自动提示。

本实施例的在线监控中心结合数据的离线分析与在线分析，完善了故障诊断的实现方法，能够更加准确快速的掌握齿轮箱的运行状况。当系统开始执行诊断程序后，操作人员可以针对提示的故障，在监控中心的离线分析模块处，选择所要用的分析方法如功率谱分析、包络谱分析等方法，分析的结果就会显示在系统的显示模块中，即可进一步确证齿轮箱的故障原因及故障位置。

Claims (1)

1.一种风电机组状态监测与故障诊断装置，其特征在于：齿轮箱实验台（1）输入轴的前后侧，输出轴的前侧分别布置一个加速度传感器，以及输入轴与输出轴各布置一个接近开关，用来测试齿轮箱输入轴和输出轴的转速，均通过信号传输线（2）与PXI平台（3）连接，PXI平台（3）与在线监控中心（6）之间通过网络电缆通信；PXI平台（3）包括有信号采集与调理模块（5）、PXI控制器（4）；

转速信号通过信号线连接 转速信号的电压转换电路的输入端SINGAL_IN，光耦隔离芯片U1的3脚通过电线连接转速信号的采集单元电路输入端IN_PUT，经滤波后，连接放大器U2的同相输入端3脚，U2的输出端6脚，经保护电路后，连接A/D芯片U3的15脚IN；A/D芯片U3的D0～D9连接PXI控制器通道的1～10脚；

振动信号Vin通过信号线连接振动信号的程控放大电路的D/A芯片U4的VREF，D/A芯片U4的DI0～DI7连接振动信号的采集单元电路U6的XD0～XD7；D/A芯片U4的1脚、19脚连接U6的51脚、161脚；D/A芯片U4的IOUT1、IOUT2分别接放大器U5的反向输入端2脚和同向输入端3脚；放大器U5的输出端6脚连接振动信号的采集单元电路U6的164脚；U6的167～174脚分别连接振动信号的采集单元输出接口R18、R17的4～1脚；R17、R18的8～5脚连接PXI控制器通道的11～18脚；

 PXI平台与在线监控中心之间的数据传输使用LabVIEW中DataSocket协议。