KR101378868B1 - 풍력발전기의 이상상태 감지 장치 및 그 방법 - Google Patents

풍력발전기의 이상상태 감지 장치 및 그 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101378868B1
KR101378868B1 KR1020120035596A KR20120035596A KR101378868B1 KR 101378868 B1 KR101378868 B1 KR 101378868B1 KR 1020120035596 A KR1020120035596 A KR 1020120035596A KR 20120035596 A KR20120035596 A KR 20120035596A KR 101378868 B1 KR101378868 B1 KR 101378868B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
frequency band
value
frequency
wind turbine
abnormal state
Prior art date
Application number
KR1020120035596A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20130113202A (ko
Inventor
송승호
김진석
Original Assignee
유니슨 주식회사
광운대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 유니슨 주식회사, 광운대학교 산학협력단 filed Critical 유니슨 주식회사
Priority to KR1020120035596A priority Critical patent/KR101378868B1/ko
Publication of KR20130113202A publication Critical patent/KR20130113202A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101378868B1 publication Critical patent/KR101378868B1/ko

Links

Images

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D17/00—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H3/00—Measuring characteristics of vibrations by using a detector in a fluid
    • G01H3/04—Frequency
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05B—INDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
    • F05B2260/00—Function
    • F05B2260/80—Diagnostics
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05B—INDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
    • F05B2270/00—Control
    • F05B2270/30—Control parameters, e.g. input parameters
    • F05B2270/327—Rotor or generator speeds
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/70—Wind energy
    • Y02E10/72—Wind turbines with rotation axis in wind direction

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Sustainable Development (AREA)
  • Sustainable Energy (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Wind Motors (AREA)

Abstract

풍력발전기의 이상상태 감지 장치 및 그 방법이 개시된다. 풍력발전기의 이상상태 감지는 풍력발전기의 속도를 샘플링한 후 이를 주파수 대역으로 변환시켜, 풍력발전기의 운전 주파수의 정수 배에 해당하는 주파수 대역의 값의 변화가 일정 범위 이상인지 파악하여 감지할 수 있다.

Description

풍력발전기의 이상상태 감지 장치 및 그 방법{Apparatus of diagnosing a state of a wind turbine generator and method thereof}
본 발명은 풍력발전기에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 풍력발전기의 이상상태를 감지하기 위한 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
에너지에 대한 사회적 관심은 현재, 미래에 걸쳐 계속되고 있으며 특히 화석 연료의 사용 증가에 따른 환경 문제와 고갈에 대한 문제로 다양한 대체 에너지 개발에 전 세계적인 관심이 고조되고 있다. 특히 신재생에너지원 중에서도 경제성이 우수한 풍력 발전 시스템의 설치 및 운전이 전 세계적으로 급속히 증가하고 있다. 따라서 회전하는 풍력발전기의 건전성을 모니터링하고 조기에 고장을 진단하는 것이 중요하다.
발전기 및 축 구동계의 각 요소지점에 진동센서를 부착하여 측정된 신호의 분석을 통해 회전계의 이상 상태를 진단하는 방법이 널리 사용되어 왔다. 이러한 방법은 측정된 진동신호의 스펙트럼을 분석하기 위해 전문적인 지식이 요구되며, 또한 진동 센서의 신호레벨이 일반적으로 낮기 때문에 주변 노이즈에 의한 영향을 받기 쉬운 단점이 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 풍력발전기의 회전계의 이상으로 주기적인 토크 맥동이 존재하는 경우에 풍력발전기의 속도 측정을 통해 이상상태를 용이하게 감지할 수 있는 장치 및 그 방법을 제공하는 데 있다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 풍력발전기의 이상상태 감지 장치의 일 예는, 풍력발전기의 속도를 샘플링하는 샘플링부; 상기 샘플링된 값을 주파수 대역으로 변환하는 주파수 변환부; 및 상기 주파수 대역으로 변환된 값에서 상기 풍력발전기의 운전 주파수의 정수 배에 해당하는 주파수 대역의 값을 파악하는 분석부;를 포함한다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 풍력발전기의 이상상태 감지 방법의 일 예는, 풍력발전기의 속도를 샘플링하는 단계; 상기 샘플링된 값을 주파수 대역으로 변환하는 단계; 및 상기 주파수 대역으로 변환된 값에서 상기 풍력발전기의 운전 주파수의 정수 배에 해당하는 주파수 대역의 값을 파악하는 단계;를 포함한다.
본 발명에 따르면, 종래의 발전기 및 축 구동계의 각 요소지점에 부착된 진동센서의 신호에 대한 복잡한 분석없이, 발전기의 속도를 측정하여 정확하고 용이하게 이상상태를 감지할 수 있다.
또한, 본 발명은 기존의 발전기에 부착된 속도센서(주로, 엔코더)와 DSP 보드를 이용할 수 있으므로 별도의 센서나 하드웨어의 변경 없이, 소프트웨어의 업그레이드를 통해 용이하게 구현할 수 있어 경제적이다.
도 1은 본 발명이 적용되는 풍력발전기의 간략화 된 모델링의 일 예를 도시한 도면,
도 2는 본 발명이 적용되는 풍력발전기에 외란(Disturbance)이 존재하는 경우의 모델링의 일 예를 도시한 도면,
도 3은 본 발명에 따른 풍력발전기의 이상상태 감지 장치의 일 실시예의 구성을 도시한 도면,
도 4는 본 발명에 따른 풍력발전기의 이상상태 감지 방법의 일 예의 흐름을 도시한 도면,
도 5는 본 발명에 따른 풍력발전기의 이상상태 감지를 위해 속도를 측정하는 방법의 일 예를 도시한 도면, 그리고,
도 6 및 도 7은 본 발명에 따른 풍력발전기의 이상상태 감지방법의 측정 결과의 일 예를 도시한 도면이다.
이하에서, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 풍력발전기의 이상상태 감지 방법 및 그 장치에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명이 적용되는 풍력발전기의 간략화된 모델링의 일 예를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 풍력발전기는 크게 블레이드(Blade)(100)와 발전기(Generator)(110)로 모델링될 수 있다. 도 1의 모델링은, 회전계의 부품을 줄이고 수명을 늘리기 위한 기어리스 타입 모델의 풍력발전기뿐만 아니라 드라이브 트레인(Drive Train) 안에 기어박스를 사용하는 풍력발전기에 적용될 수 있다.
축 구동계에 별도의 외란(disturbance) 요소가 존재하지 않고 블레이드 토크(Tblade)와 발전기 토크(Tgen)가 주된 요소라고 하면, 풍력발전기의 토크 방정식은 다음 수학식 1과 같이 표현된다.
Figure 112012027395272-pat00001
(여기서, T는 토크, J는 관성, B는 마찰계수, Ω는 회전속도)
회전계의 관성(J)은 블레이드(100)의 관성과 발전기(110) 관성의 합(즉, J=Jblade+Jgen)으로 표현되며, 회전계의 마찰계수(B)는 충분히 작은 값으로 무시할 수 있다고 가정하면, 회전속도(Ω)는 블레이드(100) 입력 토크와 발전기(110) 부하 토크의 차에 의해 다음 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112012027395272-pat00002
도 2는 본 발명이 적용되는 풍력발전기에 외란이 존재하는 경우의 모델링의 일 예를 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 회전계에 이상이 발생하여 주기적인 맥동 토크가 존재하면 이는 외란 토크(Tdisturbance)(200)로 존재하며, 이러한 외란 토크는 기어치 파손, 축의 어긋남, 베어링의 고장, 공극의 불균일성 등 고장의 종류에 따라 다양한 형태로 존재하게 된다.
블레이드(100)와 발전기(110)의 각 토크와 속도의 미소 변동 성분을 고려하면, 다음 수학식 3 내지 5와 같고, 블레이드 토크(Tblade)와 발전기 토크(Tgen)의 변화량이 무시할 만 하다면 속도 리플성분(Ωripple)은 수학식 6과 같다.
Figure 112012027395272-pat00003
Figure 112012027395272-pat00004
Figure 112012027395272-pat00005
Figure 112012027395272-pat00006
수학식 6을 참조하면, 속도 리플성분은(Ωripple) 외란 토크성분(Tdisturb)에 의해 결정됨을 알 수 있다. 일반적으로 발전기의 관성이 매우 크기 때문에 속도 리플(Ωripple)은 상대적으로 그 크기가 작다. 그러나 속도 리플의 크기는 작더라도 외란이 발생하여 토크 맥동(200)이 입력되면 그 영향이 직접 속도에 미치는 것을 알 수 있다. 또한 속도 리플(Ωripple)로부터 외란 토크(Tdisturb)를 구별해내기 위해서는 수학식 6과 같이 블레이드 토크와 발전기 토크의 변화량이 무시할 만큼 작아야 하는 조건을 만족할 필요가 있다. 바람에 의한 블레이드 토크 변화는 회전 주기와 정확히 일치하지 않는 경우가 대부분이며 또한 발전기 토크는 인버터가 제어할 수 있는 변수이므로 보다 정확한 외란 토크 추정을 위해서는 이러한 조건이 만족될 필요가 있다. 도 2에서 외란 토크(200)는 기계적 요소의 결함에 의한 주기적 토크 맥동을 모델링한 것으로 회전속도의 변화에 따라 그 주기가 달라지는 성질이 있다.
풍력발전기의 주요 고장요소인 베어링에서의 초기 고장(발전기 전체 고장의 약 40% 차지)은 내부 또는 외부 레이스(race) 상의 크랙 또는 회전요소 자체의 크랙(crack)에 있다. 이러한 크랙은 회전하는 부품 중의 하나가 크랙을 통과할 때 매순간 작은 임펄스(충격)를 만들고, 이러한 임펄스들은 베어링 하우징에 에너지를 전달하여 공진 주파수에서 진동하게 된다. 베어링 결함 종류로는 내륜 결함, 외륜 결함, 볼 결함, 케이지 결함 등이 있다. 또한 기어가 맞물려있는 경우, 기어치에 이상이 생기는 경우가 있다. 본 발명에 따르면 기어가 맞물려 회전하고 있는 발전기 축에 대한 기어치 이상 검출이 가능하다. 기어비가 1 대 10인 경우, 블레이드가 1회전 할 때, 발전기 측에서는 10 회전하게 되고 만약 블레이드 측의 어떤 기어치에 이상이 생겼다면, 발전기 축이 10 회전하는 동안 한 번 임펄스가 검출된다.
예를 들어, 기어비가 1대 10인 발전기의 블레이드 회전 주파수가 3.3Hz일 때, 블레이드 측 기어치에 이상이 생긴 경우, 발전기 측에서는 33Hz로 회전하면서 10회전 할 때마다 한 번씩 임펄스가 검출될 것이다. 이 경우, 기본 회전 주파수를 알면 현재 발전기 주파수에서 10회전마다 생기는 임펄스를 통해 블레이드 측 기어치 이상임을 검출할 수 있다.
기어치에서의 문제 외에도 발전기 축의 어긋남이나 이완이 발생할 수 있다. 축의 어긋남과 같은 기계적 결함은 보통 커플링, 베어링, 축 및 풀리 등과 같은 기계적 요소의 정렬 불량으로 발생한다. 축 어긋남 특성은 진동 데이터의 스펙트럼 분석에서 1X~10X의 성분이 주류를 이루고 고조파 성분이 거의 나타나지 않는다. 이러한 각도성 축 어긋남으로 특정 진동 성분이 발생하는 원리와 같이 토크 변화는 회전자가 1회전할 때마다 회전 주파수의 정수 배 형태로 변화가 발생하며 그 성분은 회전자 주파수 및 조화성분에서 나타난다.
도 3은 본 발명에 따른 풍력발전기의 이상상태 감지 장치의 일 실시예의 구성을 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 풍력발전기의 이상상태 감지 장치는 샘플링부(300), 주파수 변환부(310), 분석부(320) 및 운전주파수 산출부(330)를 포함한다.
샘플링부(300)는 풍력발전기의 속도를 샘플링한다. 즉 샘플링부(300)는 속도센서를 이용하여 풍력발전기의 회전체의 속도를 측정하고 "sample and hold" 방법을 통해 샘플링하여 이산화된 디지털 값을 구한다. 풍력발전기의 속도를 측정하는 방법은 종래 여러 가지 방법이 있으며 그 일 예가 도 5에 도시되어 있다. 샘플링부(300)의 샘플링 주파수는 속도 측정에 사용되는 센서에 따라 달라지지만 통상 1~수msec 정도이므로 최대 수백Hz 대역까지의 검출이 가능하다.
주파수 변환부(310)는 샘플링부(300)에 의해 샘플링된 값을 주파수 대역으로 변환한다. 주파수 대역으로 변환하기 위하여 종래 여러가지 방법이 사용될 수 있으나, 본 실시예에서 주파수 변환부(310)는 샘플링부(300)에 의해 샘플링되어 디지털화된 값을 고속푸리에변환(FFT)하여 주파수 대역으로 변환한다.
운전주파수 산출부(330)는 풍력발전기의 현 운전 주파수를 파악한다. 운전주파수 산출부(330)는 주파수 변환부(310)의 샘플링 속도 값으로부터 풍력 발전기의 운전 주파수를 산출한다.
분석부(320)는 주파수 변환부(310)에 의해 주파수 대역으로 변환된 값에서, 풍력발전기의 운전 주파수의 정수 배에 해당하는 주파수 대역 값을 파악하여 이상상태 유무를 감지한다. 보다 구체적으로, 분석부(320)는 주파수 변환부(310)에 의해 변환된 주파수 대역을 운전주파수 산출부(330)에 의해 파악된 운전주파수로 나누어 차수 분석(Order Analysis)한 후, 그 차수 분석한 값에서 운전주파수의 정수배에 해당하는 주파수 대역의 값을 파악하여 그 값이 기 설정된 범위(예를 들어, 고장판정점)를 벗어나면 이상상태로 감지한다. 분석부에서 현 운전 주파수의 정수 배에 해당하는 주파수 대역과 그 값들을 수식화하면 다음 수학식 7과 같다.
Figure 112012027395272-pat00007
여기서, Kn은 n 번째 배수에서 측정된 스펙트럼 값을 고장 진단에 얼마나 중요하게 사용할 것인지 결정하는 가중치(Weighting Factor)이며, Ω0는 현 운전 주파수를 나타내고, F(nΩ0)는 현 운전주파수의 n 배에 해당하는 주파수 대역의 값을 나타낸다.
예를 들어, 분석부(320)는 수학식 7과 같이 현 운전 주파수의 정수 배에 해당하는 주파수 대역들의 값(즉, F(Ω0), F(2Ω0), F(3Ω0),..., F(NΩ0))이 기 설정된 일정 크기의 범위를 벗어나면 이상상태로 판단할 수 있다.
이로써, 본 실시예에 따른 이상상태 감지장치는 풍력발전기의 운전 속도가 일정하지 않고 계속 변화하고 있는 상황에서도 정확한 이상상태의 파악이 가능하다.
도 4는 본 발명에 따른 풍력발전기의 이상상태 감지 방법의 일 예의 흐름을 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 이상상태 감지장치는 속도 센서를 통해 풍력발전기의 속도를 측정하고 샘플링한다(S400). 이상상태 감지장치는 샘플링을 통해 이산화하여 디지털화된 값을 주파수 대역으로 변환한다(S410). 이때 주파수 대역 변환을 위해 고속푸리에변환(FFT)이 이용될 수 있다.
이상상태 감지장치는 풍력발전기의 현 운전 주파수를 파악한 후(S420), 주파수 대역으로 변환된 값에서 현 운전 주파수의 정수 배에 해당하는 주파수 대역의 스펙트럼을 기초로 이상상태 유무를 감지한다(S430,S440). 보다 구체적으로, 이상상태 감지장치는 변환된 주파수 대역을 현 운전 주파수로 나누어 차수 분석한 후(S430), 그 차수 분석된 값에서 운전 주파수의 정수 배에 해당하는 주파수 대역의 값이 기 설정된 범위(예를 들어, 고장판정점을 벗어나는 경우)를 벗어나는 주기적 진동이 일정 시간 동안 나타나는지 파악하여 나타난다면 이상상태로 파악한다(S440).
도 5는 본 발명에 따른 풍력발전기의 이상상태 감지를 위해 속도를 측정하는 방법의 일 예를 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 풍력발전기의 속도를 측정하는 방법의 일 예로 (1) 일정시간 동안 엔코더(속도센서) 내부의 펄스(Slit) 수를 계산하는 M 방식과, (2) 일정시간 동안 클럭수를 계산하는 T 방식, 그리고 (3) 이 둘의 장점을 조합한 M/T 방식이 있다.
M 방식의 경우 고속에서는 정확한 계산이 가능하나 저속에서는 오차가 심한 단점이 있고, T 방식은 저속에서 매우 정확한 속도 계산이 가능하나 고속 회전시 오차가 발생하는 경우가 있다. 따라서 이 둘의 장점만을 고려한 M/T 방식을 적용하는 것이 바람직하나, 풍력발전기의 속도를 고려하여 이 외의 다른 속도 측정 방법을 사용할 수도 있다.
도 6 및 도 7은 본 발명에 따른 풍력발전기의 이상상태 감지방법의 측정 결과의 일 예를 도시한 도면이다. 도 6은 발전기의 운전 속도가 200RPM인 경우의 일 예이며, 도 7은 400RPM인 경우의 일 예이다.
도 6을 참조하면, 풍력발전기에 주기적인 진동이 가해지면, 현 운전 주파수(약 3.3Hz)의 정수 배에 해당하는 주파수 대역에서 진동이 없을 때에는 잘 나타나지 않던 확연한 주기적 진동이 나타남을 알 수 있다.
도 7은 도 6에 비해 속도가 두 배, 즉 운전 주파수가 두 배로 높아진 경우이며, 풍력발전기에 주기적인 진동이 가해지면, 현 운전 주파수(약 6.6Hz)의 정수 배에 해당하는 주파수 대역에서 진동이 없을 때에 잘 나타나지 않던 진동이 나타남을 알 수 있다.
따라서 진동이 가해진 경우에 나타나는 주파수 대역의 값들을 해당 운전 주파수의 값으로 나누어 차수분석(order analysis)하면, 풍력발전기의 속도가 계속하여 변화는 상황, 즉 운전 주파수가 변화는 상황에서도 발전기의 이상상태를 용이하게 감지할 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (9)

  1. 풍력발전기의 회전체의 속도를 샘플링하는 샘플링부;
    상기 샘플링된 값을 주파수 대역으로 변환하는 주파수 변환부; 및
    상기 주파수 대역으로 변환된 값에서 상기 풍력발전기의 운전 주파수의 정수 배에 해당하는 주파수 대역의 값을 파악하는 분석부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력발전기의 이상상태 감지 장치.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 분석부는,
    상기 풍력발전기의 운전 주파수의 정수 배에 해당하는 주파수 대역의 값이 기 설정된 일정 범위를 일정 시간 이상 벗어나는 경우 이상상태로 감지하는 것을 특징으로 하는 풍력발전기의 이상상태 감지 장치.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 분석부는,
    상기 주파수 변환부에 의해 변환된 주파수 대역을 상기 풍력발전기의 운전 주파수로 나누어 차수 분석을 수행한 후, 상기 차수 분석한 값에서 상기 풍력 발전기의 운전 주파수의 정수 배에 해당하는 주파수 대역의 값을 파악하는 것을 특징으로 하는 풍력발전기의 이상상태 감지 장치.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 주파수 변환부는,
    상기 샘플링된 값을 고속푸리에변환(FFT)하여 주파수 대역으로 변환하는 것을 특징으로 하는 풍력발전기의 이상상태 감지 장치.
  5. 풍력발전기의 회전체의 속도를 샘플링하는 단계;
    상기 샘플링된 값을 주파수 대역으로 변환하는 단계; 및
    상기 주파수 대역으로 변환된 값에서 상기 풍력발전기의 운전 주파수의 정수 배에 해당하는 주파수 대역의 값을 파악하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력발전기의 이상상태 감지 방법.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 풍력발전기의 운전 주파수의 정수 배에 해당하는 주파수 대역의 값이 기 설정된 일정 범위를 일정 시간 이상 벗어나는 경우 이상상태로 감지하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력발전기의 이상상태 감지 방법.
  7. 제 5항에 있어서, 상기 주파수 대역의 값을 파악하는 단계는,
    상기 변환된 주파수 대역을 상기 풍력발전기의 운전 주파수로 나누어 차수 분석하는 단계; 및
    상기 차수 분석된 값에서 상기 풍력 발전기의 운전 주파수의 정수배에 해당하는 주파수 대역의 값을 파악하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력발전기의 이상상태 감지 방법.
  8. 제 5항에 있어서, 상기 주파수 대역으로 변환하는 단계는,
    상기 샘플링된 값을 고속푸리에변환(FFT)하여 주파수 대역으로 변환하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력발전기의 이상상태 감지 방법.
  9. 제 5항 내지 제 8항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
KR1020120035596A 2012-04-05 2012-04-05 풍력발전기의 이상상태 감지 장치 및 그 방법 KR101378868B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120035596A KR101378868B1 (ko) 2012-04-05 2012-04-05 풍력발전기의 이상상태 감지 장치 및 그 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120035596A KR101378868B1 (ko) 2012-04-05 2012-04-05 풍력발전기의 이상상태 감지 장치 및 그 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20130113202A KR20130113202A (ko) 2013-10-15
KR101378868B1 true KR101378868B1 (ko) 2014-03-27

Family

ID=49633884

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020120035596A KR101378868B1 (ko) 2012-04-05 2012-04-05 풍력발전기의 이상상태 감지 장치 및 그 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101378868B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101599210B1 (ko) 2015-07-08 2016-03-03 한국기계연구원 풍력발전기의 이상 진단을 위한 알람 설정 방법

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11768091B2 (en) * 2020-03-23 2023-09-26 Rosemount Inc. Thermowell vibration sensing

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020035328A (ko) * 2000-11-06 2002-05-11 권영한 에이브이알 제어설비용 진단시스템
KR20100031897A (ko) * 2008-09-16 2010-03-25 두원공과대학산학협력단 풍력발전기의 모니터링 장치
KR20100032756A (ko) * 2008-09-18 2010-03-26 삼성중공업 주식회사 풍력 발전기의 피치 제어 시스템 및 방법을 실행하는 프로그램 기록매체

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020035328A (ko) * 2000-11-06 2002-05-11 권영한 에이브이알 제어설비용 진단시스템
KR20100031897A (ko) * 2008-09-16 2010-03-25 두원공과대학산학협력단 풍력발전기의 모니터링 장치
KR20100032756A (ko) * 2008-09-18 2010-03-26 삼성중공업 주식회사 풍력 발전기의 피치 제어 시스템 및 방법을 실행하는 프로그램 기록매체

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
풍력발전 통합 상태 감시 시스템 개발(박준영, 전기설비 2012.2) *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101599210B1 (ko) 2015-07-08 2016-03-03 한국기계연구원 풍력발전기의 이상 진단을 위한 알람 설정 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20130113202A (ko) 2013-10-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Sheng Wind turbine gearbox condition monitoring round robin study-vibration analysis
Saruhan et al. Vibration analysis of rolling element bearings defects
US9404791B2 (en) Lateral, angular and torsional vibration monitoring of rotordynamic systems
Yoon et al. On the use of a single piezoelectric strain sensor for wind turbine planetary gearbox fault diagnosis
US8171797B2 (en) Sideband energy ratio method for gear mesh fault detection
DK1760311T3 (en) Method and apparatus for condition-based monitoring of wind turbine components
CN110346591B (zh) 基于振动频谱图确定机器转速
US11441940B2 (en) Condition monitoring apparatus, condition monitoring system, and condition monitoring method
CA2851550C (en) A method and a system for the purpose of condition monitoring of gearboxes
Siegel et al. A comparative study on vibration‐based condition monitoring algorithms for wind turbine drive trains
CN107850513B (zh) 异常诊断设备和传感器分离检测方法
WO2011081085A1 (ja) 転がり軸受の異常診断装置、風力発電装置および異常診断システム
JP6628609B2 (ja) 風力発電設備の異常診断装置
CN103827683A (zh) 确定用于机电系统诊断的平稳信号的方法
KR101378868B1 (ko) 풍력발전기의 이상상태 감지 장치 및 그 방법
CN110219816A (zh) 用于风机故障诊断的方法和系统
EP3317628B1 (en) A method and a device for determining torsional deformation in a drivetrain
CN104484827A (zh) 一种风力发电机组的故障频率成分提取方法
JP6283591B2 (ja) 回転機械の自動振動診断装置
Mones et al. Fault Diagnosis of Planetary Gearboxes via Processing the On-Rotor MEMS Accelerometer Signals
RU105026U1 (ru) Система мониторинга вибрационных параметров
RU2631493C1 (ru) Способ диагностики зубьев шестерён зубчатых передач
JP2014206125A (ja) 風力発電装置に設けられる増速機システムおよび方法
WO2023282028A1 (ja) 機械装置の状態監視装置、風力発電装置、状態監視方法、およびプログラム
JP6962261B2 (ja) 機械装置の異常診断方法及び異常診断装置

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170320

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180223

Year of fee payment: 5