KR101764540B1 - 풍력발전기 진동 상태감시 및 진단 시스템 - Google Patents

풍력발전기 진동 상태감시 및 진단 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR101764540B1
KR101764540B1 KR1020160077112A KR20160077112A KR101764540B1 KR 101764540 B1 KR101764540 B1 KR 101764540B1 KR 1020160077112 A KR1020160077112 A KR 1020160077112A KR 20160077112 A KR20160077112 A KR 20160077112A KR 101764540 B1 KR101764540 B1 KR 101764540B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
vibration
frequency
value
vibration data
sensors
Prior art date
Application number
KR1020160077112A
Other languages
English (en)
Inventor
손종덕
이정훈
이기학
엄승만
Original Assignee
두산중공업 주식회사
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 두산중공업 주식회사 filed Critical 두산중공업 주식회사
Priority to KR1020160077112A priority Critical patent/KR101764540B1/ko
Priority to US15/618,617 priority patent/US10570887B2/en
Priority to EP17176997.9A priority patent/EP3260836B1/en
Priority to PCT/KR2017/006490 priority patent/WO2017222288A1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101764540B1 publication Critical patent/KR101764540B1/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
    • 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
    • F03D7/00—Controlling wind motors 
    • F03D7/02—Controlling wind motors  the wind motors having rotation axis substantially parallel to the air flow entering the rotor
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H1/00—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector
    • G01H1/003—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector of rotating machines
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H1/00—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector
    • G01H1/003—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector of rotating machines
    • G01H1/006—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector of rotating machines of the rotor of turbo machines
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M13/00—Testing of machine parts
    • G01M13/02—Gearings; Transmission mechanisms
    • G01M13/028—Acoustic or vibration analysis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M13/00—Testing of machine parts
    • G01M13/04—Bearings
    • G01M13/045—Acoustic or vibration analysis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M7/00—Vibration-testing of structures; Shock-testing of structures
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
    • G01P15/00—Measuring acceleration; Measuring deceleration; Measuring shock, i.e. sudden change of acceleration
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • 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
    • F05B2200/00—Mathematical features
    • F05B2200/20—Special functions
    • F05B2200/21—Root
    • F05B2200/211—Square root
    • 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
    • F05B2200/00—Mathematical features
    • F05B2200/30—Mathematical features miscellaneous
    • 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
    • F05B2260/00—Function
    • F05B2260/96—Preventing, counteracting or reducing vibration or noise
    • 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
    • F05B2270/334—Vibration measurements
    • 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
    • F05B2270/80—Devices generating input signals, e.g. transducers, sensors, cameras or strain gauges
    • F05B2270/807—Accelerometers
    • 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

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Sustainable Energy (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Sustainable Development (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
  • Wind Motors (AREA)

Abstract

본 발명은 풍력발전기에 가속도센서를 부착하고, 가속도센서로부터 획득한 진동 특성을 이용하여 풍력발전기의 상태를 감시하고 고장부위를 진단하는 풍력발전기 진동 상태감시 및 진단시스템에 관한 것이다. 개시된 복수의 센서에서 수집한 진동데이터를 이용하여 풍력발전기의 결함을 검출하는 진동기반 결함 검출 방법은 상기 복수의 센서로 풍력발전기의 진동 데이터를 수집하는 단계, 상기 진동 데이터를 기초로 시간영역의 제 1 특징값을 추출하는 단계, 상기 제 1 특징값이 미리 설정된 알람설정값보다 크면, 상기 복수의 센서의 각 위치별 진동 데이터를 기초로 주파수영역에서 각 센서의 위치별 하나 이상의 주파수 대역별 제 2 특징값들을 추출하는 단계, 상기 제 1 특징값이 미리 설정된 알람설정값보다 크면, 상기 복수의 센서의 각 위치별 진동 데이터를 기초로 포락(envelope) 주파수영역에서 각 센서의 위치별 상기 하나 이상의 주파수 대역별 제 3 특징값들을 추출하는 단계, 및 상기 제 2 특징값들 또는 상기 제 3 특징값들 중 적어도 하나의 특징값이 미리 설정된 정상값 이상인 경우에 결함으로 판단할 수 있다.
본 발명에 의하면, 풍력발전기의 진동 특성을 기반으로 한 효과적이고 신뢰성 있는 상태감시와 고장 진단 시스템을 제공하여 조기에 부품 고장을 감지하고, 중대사고를 예방하기 위한 정비 계획을 수립하도록 할 수 있다.

Description

풍력발전기 진동 상태감시 및 진단 시스템{Vibration Monitoring and Diagnosis System for Wind Turbine}
본 발명은 풍력발전기의 상태감시 및 진단 시스템에 관한 것으로서, 더욱 자세하게는 풍력발전기에 센서를 부착하고, 센서로부터 획득한 진동 특성을 이용하여 풍력발전기의 상태를 감시하고 고장부위를 진단하는 풍력발전기 진동 상태감시 및 진단시스템에 관한 것이다.
최근 화석 에너지의 고갈과 기후 변화 및 온실가스 감축 등 환경문제로 인해 신재생 에너지에 대한 투자가 늘고 있고, 풍력발전기에 대한 수요도 전 세계적으로 늘고 있다.
이와 같이 에너지의 보급 확산에 따라 2014년 세계 전력 소비량의 3.4%가 풍력발전기에 의해 생산되었으며, 2019년에는 5.3%에 이를 것으로 예상된다.
그런데 풍력발전기는 다른 화력이나 원자력 발전 설비와는 달리 발전용량 대비 다수의 설비가 널리 분포되어 있고, 유지보수를 위한 작업 수행 시 기상 상태에 따른 접근성, 부품 및 장비 수급, 작업인원 등에 영향을 받기 때문에 관리가 쉽지 않은 설비이다.
특히, 해상 풍력발전은 고장 발생 시 풍속과 파고에 따른 풍력발전기 접근에 제약이 있어 조기에 부품 고장을 감지하고, 중대사고를 예방하기 위한 정비 계획을 수립하는 것이 유지보수 비용 절감을 위해 필수적이다. 이를 위하여 다수의 풍력발전기 상태감시 시스템이 제시되고 있는데, 풍력발전기 상태감시 시스템은 예지정비, 상태기반정비 측면에서 조기에 부품고장을 감지하고 적시에 정비 시기를 결정하도록 할 수 있는 중요한 도구로 볼 수 있다.
특히 풍력발전기의 진동 상태를 획득하고 이를 기반으로 한 상태감시시스템은 풍력발전기의 회전기계 부품 상태감시 및 진단에 적합하다고 알려져 있고 국내에서도 상태감시 및 진단 기법에 대한 연구가 수행 중에 있다.
문제는 얼마나 효과적이고 신뢰성 있는 상태감시와 고장 진단이 이루어질 수 있는 시스템을 제시하느냐 하는 것이다.
한국 등록특허공보 제1345598호(등록일: 2013년12월27일)
전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 효과적이고 신뢰성 있는 상태감시와 고장 진단을 위하여 회전기계를 구성하는 주베어링, 증속기, 발전기에서의 진동데이터를 이용하여 상태감시 및 고장진단을 할 수 있는 풍력발전기 진동 상태감시 및 진단시스템을 제공함에 있다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 복수의 센서에서 수집한 진동데이터를 이용하여 풍력발전기의 결함을 검출하는 진동기반 결함 검출 방법은 상기 복수의 센서로 풍력발전기의 진동 데이터를 수집하는 단계, 상기 진동 데이터를 기초로 시간영역의 제 1 특징값을 추출하는 단계, 상기 제 1 특징값이 미리 설정된 알람설정값보다 크면, 상기 복수의 센서의 각 위치별 진동 데이터를 기초로 주파수영역에서 각 센서의 위치별 하나 이상의 주파수 대역별 제 2 특징값들을 추출하는 단계, 상기 제 1 특징값이 미리 설정된 알람설정값보다 크면, 상기 복수의 센서의 각 위치별 진동 데이터를 기초로 포락(envelope) 주파수영역에서 각 센서의 위치별 상기 하나 이상의 주파수 대역별 제 3 특징값들을 추출하는 단계, 및 상기 제 2 특징값들 또는 상기 제 3 특징값들 중 적어도 하나의 특징값이 미리 설정된 정상값 이상인 경우에 결함으로 판단하는 단계를 포함할 수 있고, 이에 더하여 상기 제 2 특징값들 또는 상기 제 3 특징값들 중 적어도 하나의 특징값이 미리 설정된 정상값 이상인 경우에, 상기 적어도 하나의 특징값이 구해진 센서의 위치 및 주파수 대역을 기초로 결함 위치와 결함 종류를 검출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서 상기 제 1 특징값은 실효값, 첨도 및 파고율 중의 적어도 하나를 포함하고, 상기 실효값(
Figure 112016059655012-pat00001
)은
Figure 112016059655012-pat00002
에 의해 계산되고, 상기 첨도(
Figure 112016059655012-pat00003
)는
Figure 112016059655012-pat00004
에 의해 계산되고, 상기 파고율(
Figure 112016059655012-pat00005
)은
Figure 112016059655012-pat00006
에 의해 계산되데,
Figure 112016059655012-pat00007
Figure 112016059655012-pat00008
는 수집된 진동데이터를 나타내고,
Figure 112016059655012-pat00009
는 진동데이터의 평균을 나타내고,
Figure 112016059655012-pat00010
는 진동데이터 절대치의 최고값을 나타낼 수 있다.
그리고 상기 복수의 센서의 각 위치별 진동 데이터를 기초로 주파수영역에서 각 센서의 위치별 하나 이상의 주파수 대역별 제 2 특징값들을 추출하는 단계는 상기 각 위치별 진동 데이터를 기초로 FFT(fast Fourier Transform)을 수행하는 단계 및 상기 FFT 수행 결과를 기초로 상기 각 위치별 상기 하나 이상의 특정 주파수대역내의 최대값을 제 2 특징값으로 추출하는 단계를 포함할 수 있고, 상기 복수의 센서의 각 위치별 진동 데이터를 기초로 포락 주파수영역에서 각 센서의 위치별 상기 하나 이상의 주파수 대역별 제 3 특징값들을 추출하는 단계는 상기 각 위치별 진동 데이터로부터 포락선(envelope)을 추출하는 단계, 상기 포락선를 기초로 FFT(fast Fourier Transform)를 수행하는 단계, 및 상기 FFT 수행 결과를 기초로 상기 각 위치별 상기 하나 이상의 특정 주파수대역내의 최대값을 제3 특징값으로 추출하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서 상기 진동 데이터로부터 포락선(envelope)을 추출하는 단계는 상기 진동데이터를 대역통과필터를 통과시키는 단계, 상기 대역통과필터의 출력의 절대값을 획득하는 단계, 및 획득된 상기 절대값을 저역통과필터를 통과시키는 단계를 포함할 수 있고, 상기 하나 이상의 특정 주파수대역은 하기 식(1) 내지 식(6)에 의해서 계산된 주파수(
Figure 112016059655012-pat00011
,
Figure 112016059655012-pat00012
,
Figure 112016059655012-pat00013
,
Figure 112016059655012-pat00014
,
Figure 112016059655012-pat00015
, 및
Figure 112016059655012-pat00016
)를 중심주파수로 하고 양쪽으로 1Hz만큼의 대역인 6개의 주파수 대역 중 적어도 하나의 주파수 대역을 포함할 수 있다.
식(1)
Figure 112016059655012-pat00017
식(2)
Figure 112016059655012-pat00018
식(3)
Figure 112016059655012-pat00019
식(4)
Figure 112016059655012-pat00020
식(5)
Figure 112016059655012-pat00021
식(6)
Figure 112016059655012-pat00022
그리고 진동기반 결함 검출 방법은 상기 복수의 센서의 각 위치와 상기 하나 이상의 주파수 대역을 행과 열로 하고 상기 제 2 특징값들을 행렬의 값으로 하는 주파수 행렬 및 상기 복수의 센서의 각 위치와 상기 하나 이상의 주파수 대역을 행과 열로 하고 상기 제 3 특징값들을 행렬의 값으로 하는 포락 주파수 행렬을 구성하는 단계 및 상기 주파수 행렬과 상기 포락 주파수 행렬을 화면에 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이에 더하여, 진동기반 결함 검출 방법은 상기 진동 데이터를 운전조건에 따라 복수의 클래스로 분류하고 상기 각 단계는 상기 복수의 클래스 각각에 대하여 수행할 수 있다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 복수의 센서에서 수집한 진동데이터를 이용하여 주베어링, 증속기, 및 발전기를 포함하는 풍력발전기의 결함을 검출하는 진동기반 결함 검출 시스템은 상기 풍력발전기에 부착되어 진동데이터를 수집하는 복수의 센서들을 포함하는 센서부, 상기 센서부에서 수집한 상기 진동데이터를 기초로 상기 풍력발전기의 이상상태를 검지하는 이상상태검지부, 및 상기 이상상태검지부에서 이상상태 검지신호를 받고, 상기 센서부에서 수집한 상기 진동데이터를 기초로 결함 위치 및 결함 종류를 판단하는 정밀진단부를 포함할 수 있다.
여기서 상기 복수의 센서들은 1개의 타코미터(tachometer)와 15개의 가속도센서로 구성될 수 있고, 상기 타코미터는 상기 증속기에서 나와 발전기와 연결되는 종동축에 부착되어 종동축의 회전수를 측정할 수 있으며, 상기 가속도센서는 상기 주베어링에서의 진동을 수집하기 위한 2개의 가속도센서, 상기 증속기에서의 진동을 수집하기 위한 7개의 가속도 센서, 상기 발전기의 진동을 수집하기 위한 4개의 가속도 센서 및 상기 풍력발전기의 앞/뒤로의 진동 및 좌/우로의 진동을 수집하기 위한 2개의 가속도센서를 포함할 수 있다.
그리고 상기 이상상태검지부는 상기 진동데이터를 기초로 실효값, 첨도 및 파고율 중의 적어도 하나를 포함하는 제 1 특징값을 계산하고, 상기 제 1 특징값이 미리 설정된 알람설정값 이상이면 이상상태로 검지하되, 상기 실효값(
Figure 112016059655012-pat00023
)은
Figure 112016059655012-pat00024
에 의해 계산되고, 상기 첨도(
Figure 112016059655012-pat00025
)는
Figure 112016059655012-pat00026
에 의해 계산되고, 상기 파고율(
Figure 112016059655012-pat00027
)은
Figure 112016059655012-pat00028
에 의해 계산되데,
Figure 112016059655012-pat00029
Figure 112016059655012-pat00030
는 수집된 진동데이터를 나타내고,
Figure 112016059655012-pat00031
는 진동데이터의 평균을 나타내고,
Figure 112016059655012-pat00032
는 진동데이터 절대치의 최고값을 나타낼 수 있다.
상기 정밀진단부는 상기 복수의 센서의 각 위치별 진동 데이터를 주파수 변환하고, 상기 주파수 변환에 의한 결과를 기초로 각 위치별 하나 이상의 특정 주파수대역내에서 최고값인 제 2 특징값들을 구하고, 상기 제 2 특징값들 중 적어도 하나의 제 2 특징값이 기 설정된 정상값보다 크면 결함으로 판단하고, 상기 적어도 하나의 제 2 특징값을 획득한 상기 위치 및 상기 특정 주파수대역을 기초로 결함 위치 및 결함 종류를 판단할 수 있고, 상기 위치 및 상기 하나 이상의 특정 주파수대역을 행과 열로 하고 상기 제 2특징값을 값으로 하는 주파수 행렬을 구성하고, 상기 주파수 행렬을 상기 진동기반 결합 검출 시스템이 더 포함하는 화면부에 표시할 수 있다.
그리고 상기 정밀진단부는 상기 복수의 센서의 각 위치별 진동 데이터의 포락선(envelope)을 구하고, 상기 포락선을 주파수 변환하고, 상기 주파수 변환에 의한 결과를 기초로 각 위치별 하나 이상의 특정 주파수대역내에서 최고값인 제 3 특징값들을 구하고, 상기 제 3 특징값들중 적어도 하나의 제 3 특징값이 기 설정된 정상값보다 크면 결함으로 판단하고, 상기 적어도 하나의 제 3 특징값을 획득한 상기 위치 및 상기 특정 주파수대역을 기초로 결함 위치 및 결함 종류를 판단할 수 있고, 이에 더하여 상기 위치 및 상기 하나 이상의 특정 주파수대역을 행과 열로 하고 상기 제 3 특징값을 값으로 하는 포락주파수 행렬을 구성하고, 상기 포락주파수 행렬을 상기 진동기반 결합 검출 시스템이 더 포함하는화면부에 표시할 수 있으며, 이때 상기 정밀진단부는 상기 진동데이터를 대역통과필터를 통과시키고, 상기 대역통과필터 출력의 절대값을 획득하고, 획득된 상기 절대값을 저역통과필터를 통과시켜 포락선(envelope)을 추출하도록 구성될 수 있다.
여기서, 상기 하나 이상의 특정 주파수대역은 하기 식(1) 내지 식(6)에 의해서 계산된 주파수(
Figure 112016059655012-pat00033
,
Figure 112016059655012-pat00034
,
Figure 112016059655012-pat00035
,
Figure 112016059655012-pat00036
,
Figure 112016059655012-pat00037
, 및
Figure 112016059655012-pat00038
)를 중심주파수로 하고 양쪽으로 1Hz만큼의 대역인 6개의 주파수 대역 중 적어도 하나의 주파수 대역을 포함할 수 있다.
식(1)
Figure 112016059655012-pat00039
식(2)
Figure 112016059655012-pat00040
식(3)
Figure 112016059655012-pat00041
식(4)
Figure 112016059655012-pat00042
식(5)
Figure 112016059655012-pat00043
식(6)
Figure 112016059655012-pat00044
본 발명에 의하면, 풍력발전기의 진동 특성을 기반으로 한 효과적이고 신뢰성 있는 상태감시와 고장 진단 시스템을 제공하여 조기에 부품 고장을 감지하고, 중대사고를 예방하기 위한 정비 계획을 수립하도록 할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 풍력발전기의 진동 상태를 감시하기 위한 센서들의 위치를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 다른 풍력발전기 진동 상태감시 및 진단 시스템의 감시 및 진단 방법을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 주파수 영역 분석 흐름을 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 진동데이터를 FFT 수행하여 취한 주파수 특성과 협대역 피크 추출방법을 설명하는 도면이다.
도 5은 베어링의 결함 주파수를 계산하기 위한 파라미터들을 도시한 도면이다.
도 6은 증속기(120)의 유성기어에서의 GMF를 계산하기 위한 파라미터들을 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 포락 주파수 영역 분석 흐름을 도시한 흐름도이다.
도 8은 본 발명에 따른 주파수 행렬과 포락주파수 행렬을 화면에 표시한 일 실시 예를 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 진동기반 풍력발전기 결함 검출 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 10은 본 발명에 따른 화면부(940)에 분석 결과를 표시하는 일 실시 예를 도시한 것이다.
이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우 뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
어느 부분이 다른 부분의 "위에" 있다고 언급하는 경우, 이는 바로 다른 부분의 위에 있을 수 있거나 그 사이에 다른 부분이 수반될 수 있다. 대조적으로 어느 부분이 다른 부분의 "바로 위에" 있다고 언급하는 경우, 그 사이에 다른 부분이 수반되지 않는다.
제1, 제2 및 제3 등의 용어들은 다양한 부분, 성분, 영역, 층 및/또는 섹션들을 설명하기 위해 사용되나 이들에 한정되지 않는다. 이들 용어들은 어느 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션을 다른 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션과 구별하기 위해서만 사용된다. 따라서, 이하에서 서술하는 제1 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션은 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 범위 내에서 제2 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션으로 언급될 수 있다.
여기서 사용되는 전문 용어는 단지 특정 실시예를 언급하기 위한 것이며, 본 발명을 한정하는 것을 의도하지 않는다. 여기서 사용되는 단수 형태들은 문구들이 이와 명백히 반대의 의미를 나타내지 않는 한 복수 형태들도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함하는"의 의미는 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분을 구체화하며, 다른 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분의 존재나 부가를 제외시키는 것은 아니다.
"아래", "위" 등의 상대적인 공간을 나타내는 용어는 도면에서 도시된 한 부분의 다른 부분에 대한 관계를 보다 쉽게 설명하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 용어들은 도면에서 의도한 의미와 함께 사용 중인 장치의 다른 의미나 동작을 포함하도록 의도된다. 예를 들면, 도면 중의 장치를 뒤집으면, 다른 부분들의 "아래"에 있는 것으로 설명된 어느 부분들은 다른 부분들의 "위"에 있는 것으로 설명된다. 따라서 "아래"라는 예시적인 용어는 위와 아래 방향을 전부 포함한다. 장치는 90˚ 회전 또는 다른 각도로 회전할 수 있고, 상대적인 공간을 나타내는 용어도 이에 따라서 해석된다.
다르게 정의하지는 않았지만, 여기에 사용되는 기술용어 및 과학용어를 포함하는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 일반적으로 이해하는 의미와 동일한 의미를 가진다. 보통 사용되는 사전에 정의된 용어들은 관련 기술문헌과 현재 개시된 내용에 부합하는 의미를 가지는 것으로 추가 해석되고, 정의되지 않는 한 이상적이거나 매우 공식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
풍력발전기는 풍속과 풍향의 변화에 대해 최적의 출력을 생산하도록 설계하고 제작된 설비이다. 최적의 제어를 위해 풍력발전기는 PLC(Programmable logic controller)를 이용하여 토크(torque) 제어뿐 아니라 피치(pitch) 및 요(yaw) 제어를 수행할 수 있다. 일반적으로 풍력발전기에는 회전자(rotor) 및 증속기(gearbox) 축의 회전속도가 시동풍속 3m/s부터 종단풍속 25m/s까지의 가변구간과 정속 구간이 존재할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 풍력발전기의 진동 상태를 감시하기 위한 센서들의 위치를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면 풍력발전기의 진동 상태를 감시하기 위하여 단위시간당 속도의 변화를 검출할 수 있는 복수 개의 가속도센서와 물체의 회전수를 측정할 수 있는 레이저 타코미터(laser tachometer)를 설치할 수 있다. 이러한 센서들은 풍력발전기의 주베어링(main bearing; 110), 증속기(gearbox; 120), 및 발전기(generator; 130)근처의 하우징에 설치될 수 있다. 주베어링(110)은 주 샤프트(main shaft)의 회전 운동을 통해 발전을 하는 구조물인 풍력발전기에서 구조물의 하중을 지지하면서 주 샤프트의 회전을 가능하게 하는 부품으로 회전 설비의 동작 성능뿐만 아니라 유지 보수에 있어서도 주요한 요소이다. 증속기(120)는 기어를 이용해 풍력발전기의 날개에서 들어오는 에너지의 회전속도를 높여줘 발전에 적합한 회전속도를 맞추기 위해 사용하는 장치로 본 발명에서 제시하는 일 실시 예는 3단으로 구성되어 있으며 1단과 2단은 유성기어 형태이고 3단을 헬리컬 기어로서 구동축은 유성기어의 2단과 연결되고, 종동축은 발전기(130)와 연결되어 발전기(130)로 입력되는 에너지의 회전속도를 높여준다. 발전기(130)는 입력되는 회전에너지를 이용하여 전력을 생산하는 장치로 풍력 발전기에 있어서 상기 주베어링(110), 증속기(120), 및 발전기(130)는 핵심 부품이라 할 수 있다.
도 1을 참조하여 좀 더 자세히 설명하면 본 발명의 일 실시 예에 따른 풍력발전기의 진동 상태를 감시하기 위하여 15개의 가속도센서와 1개의 타코미터를 풍력발전기에 부착할 수 있다. 타코미터는 헬리컬기어의 종동축에 부착되어 종동축의 회전수를 측정할 수 있다. 이는 발전기에 입력되는 에너지의 회전수와 동일할 수 있다. 그리고 15개의 가속도센서는 9개의 수직방향의 가속도를 측정하는 가속도센서와 6개의 수평방향의 가속도를 측정하는 가속도센서로 나눌 수 있고, 각 가속도센서에 의한 수평 방향의 진동과 수직 방향의 진동을 감시할 수 있다. 이러한 가속도센서는 각 주요 부품의 하우징(housing)에 부착될 수 있다. 주베어링(110)에는 수직방향과 수평방향의 진동을 각각 측정할 수 있도록 2개의 가속도 센서가 수평방향과 수직방향으로 부착될 수 있고, 증속기(120)에는 7개의 가속도 센서가 부착될 수 있으며 주 샤프트와 연결되는 증속기(120)의 토크 암(torque arm)의 왼쪽 끝과 오른쪽 끝에 각각 1개씩 부착될 수 있고, 기계식 펌프 베어링(mechanical pump bearing)에 1개, 증속기 3단의 휠 베어링(wheel bearing)에 1개, 증속기 3단의 구동축에 1개, 증속기 3단의 종동축에 2개 부착될 수 있다. 발전기(130)에는 4개의 가속도 센서가 수평방향과 수직방향으로 부착될 수 있는데 2개는 증속기(120)와 연결되는 쪽의 수평방향과 수직방향에 부착되고, 2개는 반대쪽의 수평방향과 수직방향에 부착될 수 있다. 그리고 마지막 2개는 풍력발전기 타워의 앞/뒤 방향의 진동과 좌/우 방향의 진동을 측정하기 위하여 하우징에 부착될 수 있다.
이렇게 부착된 15개의 가속도센서와 1개의 타코미터를 이용하여 풍력발전기의 각 부분에 대한 진동데이터를 획득할 수 있다.
획득된 진동데이터는 다음 [표 1]과 같이 풍력발전기의 터빈 운전영역에 따라 복수 개의 클래스(class)로 분류하여 저장될 수 있다. 여기서 클래스 1은 가변구간일 수 있고, 클래스 2 내지 5는 정속구간일 수 있다. 그리고 증속기 3단은 전술한 바와 같이 발전기(130)로 입력되는 증속기 3단의 종동축의 회전속력을 의미할 수 있다.
클래스 증속기 3단 회전속력[rpm] 회전속력변화[rpm] 시간지연[s] 생산전력(P) [MW] 피치(Pitch)/요(Yaw) 활동
1 700~900 15 20 - - / -
2 1400~1550 50 15 1.6<P<2.0 - / -
3 1400~1550 50 15 2.0<P<3.0 - / -
4 1400~1550 50 15 P≥3.0 Off/Off
5 1400~1550 50 15 P≥3.0 - / -
풍력발전기의 성능저하를 나타내는 결함데이터를 수집하기 위해서는 전술한 가변구간과 종속구간에서 따로 결함의 특징을 나타내는 유효한 특징을 추출할 필요가 있다. 이렇게 결함을 나타내는 유효한 특징은 결함주파수로 나타낼 수 있는데, 각 결함주파수의 특징들은 시간영역(time domain)에서 통계적인 계산을 수행하고, 주파수영역(spectrum domain)에서 베어링에서 발생할 수 있는 주파수와 기어가 맞물리면서 생기는 주파수인 GMF(Gear Mesh Frequency; 기어 맞물림 주파수) 등 결함주파수를 수학적으로 계산하고, 계산된 주파수에서의 크기를 측정함으로써 결함 부위를 검출할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 다른 풍력발전기 진동 상태감시 및 진단 시스템의 감시 및 진단 방법을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면 전체 감시 및 진단 방법은 지속이상검출(Continuous health detection; S200) 단계와 이벤트이상검출(Event health detection; S300) 단계로 나눌 수 있다. 지속이상검출단계는 진동데이터를 시간영역에서 분석하여 통계적 특징값을 추출하여 풍력발전기의 결함상태를 파악하고, 이벤트이상검출단계(S300)는 지속이상검출단계(S200)에서 결함으로 판단한 경우, 주파수영역 및 포락주파수 영역에서의 분석을 통하여 결함이 발생한 위치와 결함 종류를 판단하는 정밀진단을 할 수 있다.
지속이상검출단계(S200)는 센서들로부터 진동데이터를 수집(S180)하고, 수집된 진동데이터를 상기 [표1]에 나타난 운전조건에 따라 클래스를 분류(S220)하고 각 클레스별 각 진동위치별 진동데이터로부터 시간영역의 특징값을 추출(S230)할 수 있다. 클래스별로 분류함으로써 가변구간과 종속구간에서 따로 결함의 특징을 파악하여 추출할 수 있다. 그리고 추출된 특징값이 알람설정값보다 크면 결함이 있을 것으로 판단(S240)하여 이벤트이상검출단계(S300)로 진입하고, 추출된 특징값이 알람설정값 이하이면 정상상태로 판단하여 계속 지속이상검출단계(S200)를 수행한다.
지속이상검출단계(S200)에서 추출하는 특징값들은 실효값, 첨도, 파고율일 수 있다. 실효값은 [수학식 1]에 따라, 첨도는 [수학식 2]에 따라, 그리고 파고율은 [수학식 3]에 따라 계산될 수 있다.
Figure 112016059655012-pat00045
Figure 112016059655012-pat00046
Figure 112016059655012-pat00047
여기서
Figure 112016059655012-pat00048
는 수집된 진동데이터를 나타내고,
Figure 112016059655012-pat00049
는 진동데이터의 평균을 나타내고,
Figure 112016059655012-pat00050
는 진동데이터 절대치의 최고값을 나타낸다. 그리고 알람설정값은 ISO 10816-3 규격 또는 VDI3834-1 규격을 참고자료로 하여 설정할 수 있다.
이벤트이상검출단계(S300)는 주파수(frequency)영역 분석(S310)과 포락 주파수(envelope frequency)영역 분석(S340)을 수행하여 다음 [수학식 4] 내지 [수학식 9]로 계산되는 결함주파수에서 진동이 정상값보다 큰 값을 가지는 지를 검토하여 결함부위를 찾을 수 있는 정밀진단이 가능하다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 주파수 영역 분석 흐름을 도시한 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 주파수영역 분석(S310) 은 CHD에서 분류된 클래스별로 따로 수행될 수 있다. 주파수영역 분석(S310)을 위하여 각 클래스별 진동데이터를 이용하여 FFT(Fast Fourier Transform)을 수행(S311)한다. 그리고 협대역 피크(peak) 추출방법을 적용하여 각 협대역에서의 최대값을 추출(S313)하고 이를 기초로 하여 주파수 행렬을 구성(S315)할 수 있다. 여기서 결함의 판단을 상기 추출된 최대값을 이용하여 하고, 주파수 행렬은 추후 화면에 결함이 발생한 영역을 쉽게 보여주기 위하여 사용될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 진동데이터를 FFT 수행하여 취한 주파수 특성과 협대역 피크 추출방법을 설명하는 도면이다.
도 4를 참고하며 협대역 피크 추출방법을 좀 더 상세히 설명하면, 협대역 피크 추출방법은 하기 [수학식 4] 내지 [수학식 9]에서 계산된 주파수를 중심 주파수로 하여 양쪽으로 1Hz 만큼을 대역으로 정하고 그 대역내에서 최고값을 추출하는 방법이다.
Figure 112016059655012-pat00051
Figure 112016059655012-pat00052
Figure 112016059655012-pat00053
Figure 112016059655012-pat00054
Figure 112016059655012-pat00055
Figure 112016059655012-pat00056
여기서 [수학식 4] 내지 [수학식 8]은 베어링의 결함주파수를 계산하기 위한 것으로
Figure 112016059655012-pat00057
는 축의 회전속도,
Figure 112016059655012-pat00058
는 기본주파수(Fundamental Train Frequency; FTF),
Figure 112016059655012-pat00059
는 볼회전주파수(Ball Spin Frequency; BSF),
Figure 112016059655012-pat00060
는 외륜주파수(Ball Pass Frequency of Outer ring; BPFO),
Figure 112016059655012-pat00061
는 내륜주파수(Ball Pass Frequency of Inner ring: BPFI)이다. 여기서 사용된 파라미터들을 도 5를 참조하여 설명하면
Figure 112016059655012-pat00062
는 베어링 볼의 지름,
Figure 112016059655012-pat00063
는 피치 지름,
Figure 112016059655012-pat00064
은 볼의 수,
Figure 112016059655012-pat00065
는 접촉각이다. 그리고 [수학식 9]는 증속기(120)의 유성기어에서의 GMF를 계산하는 식으로 여기서 사용되는 파라미터들을 도 6을 참조하여 설명하면
Figure 112016059655012-pat00066
은 링(ring) 기어(510)의 잇수이고,
Figure 112016059655012-pat00067
는 선(sun)기어(520)의 잇수,
Figure 112016059655012-pat00068
는 캐리어(Carrier; 530)의 회전속도,
Figure 112016059655012-pat00069
는 선기어(520)의 회전속도를 나타낸다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 포락 주파수 영역 분석 흐름을 도시한 흐름도이다.
도 7을 참조하면 포락주파수영역 분석(S340)을 위하여 각 클래스별 진동데이터를 이용하여 포락선을 추출(S341)할 수 있다. 진동데이터를 대역통과필터를 통과시킨 후 절대값을 추출한 뒤 저역통과 필터 처리를 통해 포락선을 추출할 수 있다. 추출된 포락선에 대하여 FFT를 수행(S343)하고 협대역 피크 추출방법으로 각 협대역별 최대값을 추출(S345)하고, 이를 기초로 하여 포락주파수 행렬을 구성(S347)할 수 있다. 여기서 결함의 판단을 상기 추출된 최대값을 이용하여 하고, 포락주파수 행렬은 추후 화면에 결함이 발생한 영역을 쉽게 보여주기 위하여 사용될 수 있다.
도 8은 본 발명에 따른 주파수 행렬과 포락주파수 행렬을 화면에 표시한 일 실시 예를 도시한 도면이다.
도 8을 참조하면, 주파수 행렬과 포락주파수 행렬의 열(810)은 각각의 진동 측정위치로 나타내고, 행(820)은 상기 [수학식4] 내지 [수학식9]에 의해 계산된 주파수대역으로 나타내고 전술한 협대역 피크 추출방법에 의하여 추출된 최대값을 그 행렬의 값으로 할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면 전술한 방식으로 주파수 영역과 포락 주파수 영역을 분석하여 각 센서 위치별 상기 [수학식 4] 내지 [수학식 9]에 의해 계산되는 특정 주파수 대역들에서 구해진 최대값을 미리 설정된 정상값과 비교하여 결함이 존재(S320, S350)하는 지를 찾는다. 결함이 존재하면 최대값이 구해진 센서 위치와 주파수 대역을 기초로 결함 위치와 결함 종류를 검출(S330, S360)할 수 있다. 이는 주파수 행렬이나 포락주파수 행렬에서 결함이 존재하지 아니하는 부분과 색깔을 달리하여 표시한다면 관리자에서 훨씬 쉽게 결함의 존재 여부 및 결함위치와 결함 종류를 인식시킬 수 있을 것이다. 도 8의 예를 참조하면, 구해진 진동 최대값(830)이 미리 설정된 정상값보다 크면 결함이 있는 것으로 판단하여 붉은색으로 그 최대값을 표시할 수 있다. 그리고 이 최대값을 얻은 위치가 증속기이고, 결함 주파수대역은 베어링의 외륜임을 바로 인식할 수 있다.
이후 주파수 영역에서 검출된 결함과, 포락 주파수 영역에서 검출된 결함을 중복체크하여 양 영역에서 검출된 결함의 경우는 결함이 실제 존재할 가능성이 훨씬 높아지는 것으로 판단할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 진동기반 풍력발전기 결함 검출 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 9를 참조하면, 진동기반 풍력발전기 결함 검출 시스템은 센서부(910), 이상상태감지부(920), 정밀진단부(930), 및 화면부(940)를 포함할 수 있다.
센서부(910)는 도 1에 도시한 바와 같이 풍력발전기의 주요 부위에 부착된 가속도센서 및 타코미터를 포함할 수 있다. 가속도센서 및 타코미터는 풍력발전기 주요 부위의 진동 데이터를 수집하여 풍력발전기 결함 검출 장치에 저장할 수 있다.
이상상태감지부(920)는 센서부(910)에서 수집한 진동데이터로부터 통계적으로 상기 [수학식 1] 내지 [수학식 3]에 의해 구해지는 시간영역에서의 실효값, 첨도, 파고율 등의 특징값을 추출하고 이러한 특징값이 알람설정값 이상인지를 확인하여 풍력발전기에 이상상태에 있는 지를 감지한다. 만약 이상상태가 감지되면 정밀진단부(930)로 신호를 주어 정밀진단부(930)가 이후 작업을 진행하도록 할 수 있다.
정밀진단부(930)는 이상상태감지부(920)로부터 이상 상태가 감지되었다는 신호를 받으면 주파수 영역 분석 또는 포락 주파수 영역 분석을 통하여 이상이 발생한 위치 및 결함 종류를 추출하는 정밀진단을 수행할 수 있다. 상기 이상상태 감지부에서 구한 특징값과 상기 정밀진단부에서 획득한 주파수 영역과 포락 주파수 영역의 분석 결과인 주파수 행렬 및 포락 주파수 행렬은 화면부(940)에 표시될 수 있다.
도 10은 본 발명에 따른 화면부(940)에 분석 결과를 표시하는 일 실시 예를 도시한 것이다.
도 10을 참조하면, 화면의 X축으로는 센서부(910)에 포함되는 센서들의 부착 위치를 나타내고, Y축으로는 이상상태감지부(920)와 정밀진단부(930)에서 획득한 시간, 주파수 영역에서의 특징값을 나타낼 수 있다. 또한, 운전 영역에 따라 상기 [표 1]처럼 클래스를 나눌 수 있는데 각 클래스는 Z축을 따라 배치될 수 있다. 또한 센서부(910)의 센서들에 의해 수집된 원 진동 데이터도 화면부(940)에 같이 표시될 수 있다. 즉, 시간영역(1010)에서는 각 센서의 위치와 각 센서에서 수집된 데이터를 기초로 각 센서별 실효값, 첨도, 및 파고율이 표시될 수 있다. 주파수 및 포락주파수 영역(1020)에서는 정밀진단부(930)에서 전술한 이벤트이상검출단계(S300)의 주파수영역 분석(S310)과 포락 주파수 영역 분석(S320)에 따라 구해진 주파수 행렬과 포락 주파수 행렬이 표시될 수 있다. 그리고 진동데이터영역(1030)은 센서에서 실제 획득한 진동데이터를 그대로 표시할 수 있다. 특히 이상상태가 발견된 경우에는 값의 색깔을 다른 것과 달리하여 사용자가 쉽게 이상상태를 검지하도록 할 수도 있다.
전술한 바와 같이 본원 발명은 풍력 발전기의 주요 영역에서의 진동을 측정하여 분석함으로써 결함에 대한 정밀진단이 가능하도록 하여 조기에 부품 고장을 감지하고, 중대사고를 예방하도록 할 수 있다.
본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있으므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
110: 주베어링
120: 증속기
130: 발전기
140: 커플링
810: 센서부
820: 이상상태검지부
830: 정밀진단부
840: 화면부

Claims (20)

  1. 복수의 센서에서 수집한 진동데이터를 이용하여 풍력발전기의 결함을 검출하는 진동기반 결함 검출 방법에 있어서,
    상기 복수의 센서로 풍력발전기의 진동 데이터를 수집하는 단계;
    상기 진동 데이터를 기초로 시간영역의 제 1 특징값을 추출하는 단계; 및
    상기 제 1 특징값이 미리 설정된 알람설정값보다 큰지 판단하고, 크다고 판단되면 상기 진동 데이터에 대하여 푸리에 변화(Fourier Transform)을 수행하여 획득한 주파수 영역의 특징값을 추출하여 결함을 검출하는 단계;를 포함하되,
    상기 주파수 영역의 특징값을 추출하여 결함을 검출하는 단계는,
    상기 복수의 센서의 각 위치별 진동 데이터를 기초로 주파수영역에서 각 센서의 위치별 하나 이상의 주파수 대역별 제 2 특징값들을 추출하는 단계;
    상기 복수의 센서의 각 위치별 진동 데이터를 기초로 포락(envelope) 주파수영역에서 각 센서의 위치별 상기 하나 이상의 주파수 대역별 제 3 특징값들을 추출하는 단계; 및
    상기 제 2 특징값들 또는 상기 제 3 특징값들 중 적어도 하나의 특징값이 미리 설정된 정상값 이상인 경우에 결함으로 판단하는 단계;를 포함하는,
    진동기반 결함 검출 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제 2 특징값들 또는 상기 제 3 특징값들 중 적어도 하나의 특징값이 미리 설정된 정상값 이상인 경우에, 상기 적어도 하나의 특징값이 구해진 센서의 위치 및 주파수 대역을 기초로 결함 위치와 결함 종류를 검출하는 단계;를 더 포함하는,
    진동기반 결함 검출 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제 1 특징값은 실효값, 첨도 및 파고율 중의 적어도 하나를 포함하고,
    상기 실효값 (
    Figure 112016059655012-pat00070
    )은
    Figure 112016059655012-pat00071
    에 의해 계산되고,
    상기 첨도 (
    Figure 112016059655012-pat00072
    )는
    Figure 112016059655012-pat00073
    에 의해 계산되고,
    상기 파고율 (
    Figure 112016059655012-pat00074
    )은
    Figure 112016059655012-pat00075
    에 의해 계산되데,
    Figure 112016059655012-pat00076
    는 수집된 진동데이터를 나타내고,
    Figure 112016059655012-pat00077
    는 진동데이터의 평균을 나타내고,
    Figure 112016059655012-pat00078
    는 진동데이터 절대치의 최고값을 나타내는,
    진동기반 결함 검출 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 센서의 각 위치별 진동 데이터를 기초로 주파수영역에서 각 센서의 위치별 하나 이상의 주파수 대역별 제 2 특징값들을 추출하는 단계는,
    상기 각 위치별 진동 데이터를 기초로 FFT(fast Fourier Transform)을 수행하는 단계; 및
    상기 FFT 수행 결과를 기초로 상기 각 위치별 상기 하나 이상의 특정 주파수대역내의 최대값을 제 2 특징값으로 추출하는 단계; 를 포함하는,
    진동기반 결함 검출 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 센서의 각 위치별 진동 데이터를 기초로 포락 주파수영역에서 각 센서의 위치별 상기 하나 이상의 주파수 대역별 제 3 특징값들을 추출하는 단계는,
    상기 각 위치별 진동 데이터로부터 포락선(envelope)을 추출하는 단계;
    상기 포락선를 기초로 FFT(fast Fourier Transform)를 수행하는 단계; 및
    상기 FFT 수행 결과를 기초로 상기 각 위치별 상기 하나 이상의 특정 주파수대역내의 최대값을 제3 특징값으로 추출하는 단계; 를 포함하는,
    진동기반 결함 검출 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 진동 데이터로부터 포락선(envelope)을 추출하는 단계는,
    상기 진동데이터를 대역통과필터를 통과시키는 단계;
    상기 대역통과필터의 출력의 절대값을 획득하는 단계; 및
    획득된 상기 절대값을 저역통과필터를 통과시키는 단계;를 포함하는
    진동기반 결함 검출 방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 특정 주파수대역은 하기 식(1) 내지 식(6)에 의해서 계산된 주파수(
    Figure 112016122235714-pat00079
    ,
    Figure 112016122235714-pat00080
    ,
    Figure 112016122235714-pat00081
    ,
    Figure 112016122235714-pat00082
    ,
    Figure 112016122235714-pat00083
    , 및
    Figure 112016122235714-pat00084
    )를 중심주파수로 하고 양쪽으로 1Hz만큼의 대역인 6개의 주파수 대역 중 적어도 하나의 주파수 대역을 포함하는,
    진동기반 결함 검출 방법.
    식(1)
    Figure 112016122235714-pat00085

    식(2)
    Figure 112016122235714-pat00086

    식(3)
    Figure 112016122235714-pat00087

    식(4)
    Figure 112016122235714-pat00088

    식(5)
    Figure 112016122235714-pat00089

    식(6)
    Figure 112016122235714-pat00090

    여기서
    Figure 112016122235714-pat00122
    는 축의 회전속도,
    Figure 112016122235714-pat00123
    는 기본주파수(Fundamental Train Frequency; FTF),
    Figure 112016122235714-pat00124
    는 볼회전주파수(Ball Spin Frequency; BSF),
    Figure 112016122235714-pat00125
    는 외륜주파수(Ball Pass Frequency of Outer ring; BPFO),
    Figure 112016122235714-pat00126
    는 내륜주파수(Ball Pass Frequency of Inner ring: BPFI)이고,
    Figure 112016122235714-pat00127
    는 베어링 볼의 지름,
    Figure 112016122235714-pat00128
    는 피치 지름,
    Figure 112016122235714-pat00129
    은 볼의 수,
    Figure 112016122235714-pat00130
    는 접촉각,
    Figure 112016122235714-pat00131
    은 링(ring) 기어(510)의 잇수이고,
    Figure 112016122235714-pat00132
    는 선(sun)기어(520)의 잇수,
    Figure 112016122235714-pat00133
    는 캐리어(Carrier; 530)의 회전속도,
    Figure 112016122235714-pat00134
    는 선기어(520)의 회전속도를 나타냄.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 센서의 각 위치와 상기 하나 이상의 주파수 대역을 행과 열로 하고 상기 제 2 특징값들을 행렬의 값으로 하는 주파수 행렬 및 상기 복수의 센서의 각 위치와 상기 하나 이상의 주파수 대역을 행과 열로 하고 상기 제 3 특징값들을 행렬의 값으로 하는 포락 주파수 행렬을 구성하는 단계; 및
    상기 주파수 행렬과 상기 포락 주파수 행렬을 화면에 표시하는 단계; 를 더 포함하는,
    진동기반 결함 검출 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 진동 데이터는 운전조건에 따라 복수의 클래스로 분류하고,
    상기 각 단계는 상기 복수의 클래스 각각에 대하여 수행하는,
    진동기반 결함 검출 방법.
  10. 복수의 센서에서 수집한 진동데이터를 이용하여 주베어링, 증속기, 및 발전기를 포함하는 풍력발전기의 결함을 검출하는 진동기반 결함 검출 시스템에 있어서,
    상기 풍력발전기에 부착되어 진동데이터를 수집하는 복수의 센서들을 포함하는 센서부;
    상기 센서부에서 수집한 상기 진동데이터를 기초로 시간영역의 제1 특징값을 추출하여 상기 풍력발전기의 이상상태를 검지하는 이상상태검지부; 및
    상기 이상상태검지부에서 이상상태 검지신호를 받으면, 상기 센서부에서 수집한 상기 진동데이터에 대하여 푸리에 변환(Fourier Transform)을 수행하여 획득한 주파수 영역의 특징값을 추출하여 결함 위치 및 결함 종류를 판단하는 정밀진단부; 를 포함하는,
    진동기반 결함 검출 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 복수의 센서들은 1개의 타코미터(tachometer)와 15개의 가속도센서로 구성된,
    진동기반 결함 검출 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 타코미터는 상기 증속기에서 나와 발전기와 연결되는 종동축에 부착되어 종동축의 회전수를 측정하는,
    진동기반 결함 검출 시스템.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 가속도센서는 상기 주베어링에서의 진동을 수집하기 위한 2개의 가속도센서, 상기 증속기에서의 진동을 수집하기 위한 7개의 가속도 센서, 상기 발전기에서의 진동을 수집하기 위한 4개의 가속도 센서 및 상기 풍력발전기의 앞/뒤로의 진동 및 좌/우로의 진동을 수집하기 위한 2개의 가속도센서를 포함하는,
    진동기반 결함 검출 시스템.
  14. 제10항에 있어서, 상기 이상상태검지부는,
    상기 진동데이터를 기초로 실효값, 첨도 및 파고율 중의 적어도 하나를 포함하는 제 1 특징값을 계산하고, 상기 제 1 특징값이 미리 설정된 알람설정값 이상이면 이상상태로 검지하되,
    상기 실효값 (
    Figure 112016059655012-pat00091
    )은
    Figure 112016059655012-pat00092
    에 의해 계산되고,
    상기 첨도 (
    Figure 112016059655012-pat00093
    )는
    Figure 112016059655012-pat00094
    에 의해 계산되고,
    상기 파고율 (
    Figure 112016059655012-pat00095
    )은
    Figure 112016059655012-pat00096
    에 의해 계산되데,
    Figure 112016059655012-pat00097
    는 수집된 진동데이터를 나타내고,
    Figure 112016059655012-pat00098
    는 진동데이터의 평균을 나타내고,
    Figure 112016059655012-pat00099
    는 진동데이터 절대치의 최고값을 나타내는,
    진동기반 결함 검출 시스템.
  15. 제10항에 있어서, 상기 정밀진단부는,
    상기 복수의 센서의 각 위치별 진동 데이터를 주파수 변환하고,
    상기 주파수 변환에 의한 결과를 기초로 각 위치별 하나 이상의 특정 주파수대역내에서 최고값인 제 2 특징값들을 구하고,
    상기 제 2 특징값들 중 적어도 하나의 제 2 특징값이 기 설정된 정상값보다 크면 결함으로 판단하고, 상기 적어도 하나의 제 2 특징값을 획득한 상기 위치 및 상기 특정 주파수대역을 기초로 결함 위치 및 결함 종류를 판단하는,
    진동기반 결함 검출 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 진동기반 결합 검출 시스템은 화면부를 더 포함하고,
    상기 정밀진단부는 상기 위치 및 상기 하나 이상의 특정 주파수대역을 행과 열로 하고 상기 제 2특징값을 값으로 하는 주파수 행렬을 구성하고, 상기 주파수 행렬을 화면부에 표시하는,
    진동기반 결함 검출 시스템.
  17. 제10항에 있어서, 상기 정밀진단부는,
    상기 복수의 센서의 각 위치별 진동 데이터의 포락선(envelope)을 구하고,
    상기 포락선을 주파수 변환하고,
    상기 주파수 변환에 의한 결과를 기초로 각 위치별 하나 이상의 특정 주파수대역내에서 최고값인 제 3 특징값들을 구하고,
    상기 제 3 특징값들중 적어도 하나의 제 3 특징값이 기 설정된 정상값보다 크면 결함으로 판단하고, 상기 적어도 하나의 제 3 특징값을 획득한 상기 위치 및 상기 특정 주파수대역을 기초로 결함 위치 및 결함 종류를 판단하는,
    진동기반 결함 검출 시스템.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 진동기반 결합 검출 시스템은 화면부를 더 포함하고,
    상기 정밀진단부는 상기 위치 및 상기 하나 이상의 특정 주파수대역을 행과 열로 하고 상기 제 3 특징값을 값으로 하는 포락주파수 행렬을 구성하고, 상기 포락주파수 행렬을 화면부에 표시하는,
    진동기반 결함 검출 시스템.
  19. 제17항에 있어서, 상기 정밀진단부는,
    상기 진동데이터를 대역통과필터를 통과시키고, 상기 대역통과필터 출력의 절대값을 획득하고, 획득된 상기 절대값을 저역통과필터를 통과시켜 포락선(envelope)을 추출하도록 구성되는,
    진동기반 결함 검출 시스템.
  20. 제 15항 또는 제 17항에 있어서,
    상기 하나 이상의 특정 주파수대역은 하기 식(1) 내지 식(6)에 의해서 계산된 주파수(
    Figure 112016122235714-pat00100
    ,
    Figure 112016122235714-pat00101
    ,
    Figure 112016122235714-pat00102
    ,
    Figure 112016122235714-pat00103
    ,
    Figure 112016122235714-pat00104
    , 및
    Figure 112016122235714-pat00105
    )를 중심주파수로 하고 양쪽으로 1Hz만큼의 대역인 6개의 주파수 대역 중 적어도 하나의 주파수 대역을 포함하는,
    진동기반 결함 검출 시스템.
    식(1)
    Figure 112016122235714-pat00106

    식(2)
    Figure 112016122235714-pat00107

    식(3)
    Figure 112016122235714-pat00108

    식(4)
    Figure 112016122235714-pat00109

    식(5)
    Figure 112016122235714-pat00110

    식(6)
    Figure 112016122235714-pat00111

    여기서
    Figure 112016122235714-pat00135
    는 축의 회전속도,
    Figure 112016122235714-pat00136
    는 기본주파수(Fundamental Train Frequency; FTF),
    Figure 112016122235714-pat00137
    는 볼회전주파수(Ball Spin Frequency; BSF),
    Figure 112016122235714-pat00138
    는 외륜주파수(Ball Pass Frequency of Outer ring; BPFO),
    Figure 112016122235714-pat00139
    는 내륜주파수(Ball Pass Frequency of Inner ring: BPFI)이고,
    Figure 112016122235714-pat00140
    는 베어링 볼의 지름,
    Figure 112016122235714-pat00141
    는 피치 지름,
    Figure 112016122235714-pat00142
    은 볼의 수,
    Figure 112016122235714-pat00143
    는 접촉각,
    Figure 112016122235714-pat00144
    은 링(ring) 기어(510)의 잇수이고,
    Figure 112016122235714-pat00145
    는 선(sun)기어(520)의 잇수,
    Figure 112016122235714-pat00146
    는 캐리어(Carrier; 530)의 회전속도,
    Figure 112016122235714-pat00147
    는 선기어(520)의 회전속도를 나타냄.
KR1020160077112A 2016-06-21 2016-06-21 풍력발전기 진동 상태감시 및 진단 시스템 KR101764540B1 (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160077112A KR101764540B1 (ko) 2016-06-21 2016-06-21 풍력발전기 진동 상태감시 및 진단 시스템
US15/618,617 US10570887B2 (en) 2016-06-21 2017-06-09 Vibration monitoring and diagnosing system for wind power generator
EP17176997.9A EP3260836B1 (en) 2016-06-21 2017-06-20 Vibration monitoring and diagnosing system for wind power generator
PCT/KR2017/006490 WO2017222288A1 (ko) 2016-06-21 2017-06-20 풍력발전기 진동 상태감시 및 진단 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160077112A KR101764540B1 (ko) 2016-06-21 2016-06-21 풍력발전기 진동 상태감시 및 진단 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101764540B1 true KR101764540B1 (ko) 2017-08-02

Family

ID=59101320

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020160077112A KR101764540B1 (ko) 2016-06-21 2016-06-21 풍력발전기 진동 상태감시 및 진단 시스템

Country Status (4)

Country Link
US (1) US10570887B2 (ko)
EP (1) EP3260836B1 (ko)
KR (1) KR101764540B1 (ko)
WO (1) WO2017222288A1 (ko)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101936283B1 (ko) 2017-12-28 2019-01-08 주식회사 한국가스기술공사 기계적 결함에 대한 진단 및 예측 방법
KR102226687B1 (ko) * 2019-11-20 2021-03-11 (주)위세아이텍 딥러닝을 활용한 시계열 예측 기반의 정비 주기 예측 장치 및 방법
CN112855463A (zh) * 2020-12-31 2021-05-28 华能通渭风电有限责任公司 一种风电机组传动链监测数据处理方法
KR20220002407U (ko) * 2021-03-31 2022-10-07 주식회사 씨에스 산업 설비를 대상으로 하는 진동센서모듈
CN115728057A (zh) * 2022-11-03 2023-03-03 华能国际电力股份有限公司安徽风电分公司 一种风力发电机组齿轮箱振动监测与故障诊断方法

Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11002634B2 (en) * 2017-08-24 2021-05-11 Banner Engineering Corp Vibrational alarms facilitated by determination of motor on-off state in variable-duty multi-motor machines
EP3511562B1 (en) 2018-01-11 2022-09-28 Siemens Gamesa Renewable Energy A/S Monitoring a blade bearing
EP3517774A1 (en) * 2018-01-25 2019-07-31 Siemens Gamesa Renewable Energy A/S Method and apparatus for cooperative controlling wind turbines of a wind farm
US10994834B2 (en) * 2018-02-22 2021-05-04 Sikorsky Aircraft Corporation Case mounted transmission AVC force generators
CN110388302B (zh) * 2018-04-16 2020-07-14 新疆金风科技股份有限公司 风力发电机的数据异常检测方法和设备
CN108760018B (zh) * 2018-04-19 2024-03-08 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 一种基于激光测距的变电联合构架风振系数在线监测系统及方法
JP7124448B2 (ja) * 2018-05-25 2022-08-24 日本精工株式会社 風力発電機の主軸軸受の異常検知システム及び異常検知方法
CN109488626A (zh) * 2018-10-12 2019-03-19 江苏大学 一种叶片泵振动状态监测装置及方法
JP2020085603A (ja) * 2018-11-21 2020-06-04 東芝産業機器システム株式会社 特定振動数測定方法
KR101977861B1 (ko) * 2018-11-23 2019-05-13 광주과학기술원 전동기의 고장 판단 방법
DE102018132413A1 (de) 2018-12-17 2020-06-18 Wobben Properties Gmbh Verfahren zum Erfassen unterschiedlicher Schwingungen einer Windenergieanlage
CN109695579B (zh) * 2018-12-28 2021-06-08 三一重能股份有限公司 风力发电机的预警方法和装置
JP7224234B2 (ja) * 2019-04-25 2023-02-17 Thk株式会社 異常診断システム、及び異常診断方法
CN110276416B (zh) * 2019-07-02 2023-04-28 广东省智能机器人研究院 一种滚动轴承故障预测方法
US11486483B1 (en) * 2019-07-08 2022-11-01 Gpms International, Inc. Condition monitoring for components of a gearbox
US11518544B2 (en) * 2019-07-18 2022-12-06 Textron Innovations Inc. Driveshaft misalignment measurement systems and methods
FR3102554B1 (fr) * 2019-10-23 2021-11-19 Alstom Transp Tech Procédé et système pour estimer l’usure d’une machine tournante comportant un roulement
DE102020204227A1 (de) * 2020-04-01 2021-10-07 Aktiebolaget Skf Vorrichtung zum Überwachen einer Maschine
CN112360702B (zh) * 2020-11-16 2022-11-25 华能昌邑风力发电有限公司 一种振动数据的集中监测方法及装置
US11708815B2 (en) 2021-02-08 2023-07-25 General Electronic Company System and method for controlling a wind turbine
US11774324B2 (en) 2021-03-12 2023-10-03 General Electric Renovables Espana, S.L. System and method for detecting actual slip in a coupling of a rotary shaft
US11913429B2 (en) 2021-04-29 2024-02-27 General Electric Renovables Espana, S.L. System and method for slip detection and surface health monitoring in a slip coupling of a rotary shaft
CN113339207B (zh) * 2021-06-29 2023-05-26 浙江理工大学 一种风电机组主传动系统的运行工况划分方法及系统
CN113719429A (zh) * 2021-09-01 2021-11-30 中国船舶重工集团海装风电股份有限公司 一种风电机组转速振荡状态识别方法、装置及存储介质
CN113933056B (zh) * 2021-11-05 2024-02-23 上海电气风电集团股份有限公司 风力发电机组的轴承故障诊断方法和装置
CN113986711A (zh) * 2021-12-28 2022-01-28 云智慧（北京）科技有限公司 一种时间序列数据的峰值检测方法、装置及设备
CN116292371B (zh) * 2023-03-30 2023-09-19 苏州市轨道交通集团有限公司 用于模拟地铁风机状态的故障台、故障分类方法及装置
CN116428128B (zh) * 2023-04-18 2023-09-26 上海戈洛立科技有限公司 一种风力发电机主轴断裂监测预警方法及装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009243428A (ja) * 2008-03-31 2009-10-22 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 風車の監視装置及び方法並びにプログラム
KR100954090B1 (ko) * 2009-10-27 2010-04-23 주식회사 위다스 풍력발전설비 상태감시시스템
JP2013185507A (ja) * 2012-03-08 2013-09-19 Ntn Corp 状態監視システム
JP2015175828A (ja) * 2014-03-18 2015-10-05 Ntn株式会社 転動装置の状態監視装置およびそれを備える風力発電設備

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6801864B2 (en) 2001-03-13 2004-10-05 Ab Skf System and method for analyzing vibration signals
US7912659B2 (en) * 2004-06-28 2011-03-22 General Electric Company System and method for monitoring the condition of a drive train
WO2006030786A1 (ja) 2004-09-13 2006-03-23 Nsk Ltd. 異常診断装置及び異常診断方法
WO2009129617A1 (en) * 2008-04-24 2009-10-29 Mike Jeffrey A method and system for determining an imbalance of a wind turbine rotor
JP5693102B2 (ja) 2010-08-31 2015-04-01 三菱重工業株式会社 風力発電装置の異常振動検出装置
CN102042166B (zh) * 2010-11-25 2012-12-26 华锐风电科技(集团)股份有限公司 风电机组振动检测装置及方法
EP2518456A1 (en) * 2011-04-29 2012-10-31 ABB Technology AG Method for monitoring demagnetization
US9447778B2 (en) * 2011-11-02 2016-09-20 Vestas Wind Systems A/S Methods and systems for detecting sensor fault modes
US10359473B2 (en) * 2012-05-29 2019-07-23 Nutech Ventures Detecting faults in turbine generators
US10591519B2 (en) * 2012-05-29 2020-03-17 Nutech Ventures Detecting faults in wind turbines
ES2573288T3 (es) * 2012-06-26 2016-06-07 Vestas Wind Systems A/S Detección de vibración de palas de turbinas eólicas y calibración de radar
KR101345598B1 (ko) 2012-08-08 2013-12-27 경희대학교 산학협력단 풍력발전기 상태 모니터링 방법 및 시스템
EP2746885A1 (en) * 2012-12-18 2014-06-25 Alstom Wind, S.L.U. Method of monitoring the condition of a wind turbine
CN104595112B (zh) * 2013-10-30 2018-01-16 通用电气公司 风力涡轮机及评估其上叶片健康状态的方法
CN106574606A (zh) * 2014-07-29 2017-04-19 Ntn株式会社 状态监视系统和具有该状态监视系统的风力发电系统
ES2689027T3 (es) 2014-12-02 2018-11-08 Siemens Aktiengesellschaft Monitorización de un dispositivo que tiene una parte movible
US10465658B2 (en) * 2015-09-15 2019-11-05 Micatu Inc. Optical condition monitoring system for a wind turbine generator and methods of use thereof
US10012213B2 (en) * 2016-02-04 2018-07-03 General Electric Company System and method for upgrading multivendor wind turbines
US10371124B2 (en) * 2016-05-17 2019-08-06 General Electric Company System and method for determining wind farm wake loss

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009243428A (ja) * 2008-03-31 2009-10-22 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 風車の監視装置及び方法並びにプログラム
KR100954090B1 (ko) * 2009-10-27 2010-04-23 주식회사 위다스 풍력발전설비 상태감시시스템
JP2013185507A (ja) * 2012-03-08 2013-09-19 Ntn Corp 状態監視システム
JP2015175828A (ja) * 2014-03-18 2015-10-05 Ntn株式会社 転動装置の状態監視装置およびそれを備える風力発電設備

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101936283B1 (ko) 2017-12-28 2019-01-08 주식회사 한국가스기술공사 기계적 결함에 대한 진단 및 예측 방법
KR102226687B1 (ko) * 2019-11-20 2021-03-11 (주)위세아이텍 딥러닝을 활용한 시계열 예측 기반의 정비 주기 예측 장치 및 방법
CN112855463A (zh) * 2020-12-31 2021-05-28 华能通渭风电有限责任公司 一种风电机组传动链监测数据处理方法
KR20220002407U (ko) * 2021-03-31 2022-10-07 주식회사 씨에스 산업 설비를 대상으로 하는 진동센서모듈
KR200496425Y1 (ko) 2021-03-31 2023-01-27 주식회사 씨에스 산업 설비를 대상으로 하는 진동센서모듈
CN115728057A (zh) * 2022-11-03 2023-03-03 华能国际电力股份有限公司安徽风电分公司 一种风力发电机组齿轮箱振动监测与故障诊断方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20170363072A1 (en) 2017-12-21
EP3260836A1 (en) 2017-12-27
WO2017222288A1 (ko) 2017-12-28
EP3260836B1 (en) 2021-08-04
US10570887B2 (en) 2020-02-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101764540B1 (ko) 풍력발전기 진동 상태감시 및 진단 시스템
EP3631205B1 (en) Wind turbine fault detection using acoustic, vibration, and electrical signals
EP2585716B1 (en) A method for performing condition monitoring in a wind farm
US8364424B2 (en) System and method for monitoring a wind turbine gearbox
CN104535323B (zh) 一种基于角域‑时域‑频域的机车轮对轴承故障诊断方法
US20120025526A1 (en) System and method for monitoring wind turbine gearbox health and performance
EP2434266B1 (en) Sideband energy ratio method for gear mesh fault detection
JP7013787B2 (ja) 風力発電用風車の状態監視装置、状態監視方法、及び状態監視システム
CA2889107C (en) Wind turbine diagnostic device for generator components
KR102040179B1 (ko) 제조 설비의 이상 감지 및 진단 방법
JP2017122635A (ja) 風力発電設備の異常診断装置
JP6714844B2 (ja) 異常診断方法
CN114813124B (zh) 一种轴承故障的监测方法及装置
KR102226971B1 (ko) 복합 조건을 고려한 진동 기반 고장 진단 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치
He et al. Enhanced wind turbine main drivetrain gearbox and bearing monitoring and diagnostics via information fusion of acoustic, electrical, and vibration signatures
KR20070105288A (ko) LabVIEW를 이용한 디젤엔진발전기의 베어링 고장진단
JP6577394B2 (ja) 風力発電設備の異常診断装置
KR102230463B1 (ko) 설비 부품의 결함 진단 시스템 및 이의 방법
Mones et al. Fault Diagnosis of Planetary Gearboxes via Processing the On-Rotor MEMS Accelerometer Signals
JP6639266B2 (ja) 異常診断装置および異常診断方法
Yang et al. Application of SPM to detect the wind turbine bearing fault
Khang et al. Bearing fault detection of gear-box drive train using active filters
CN116150661B (zh) 一种电梯曳引机的异常诊断方法及异常诊断装置
Peng et al. Development of an indicator to locate faults on planet gears
Jin et al. Frequency Band Selection Based on a New Indicator: Accuracy Rate

Legal Events

Date Code Title Description
GRNT Written decision to grant