风力发电机组旋转机械的故障诊断技术分析

风力发电机组旋转机械的故障诊断技术分析

夏虎峰

中车株洲电力机车研究所有限公司风电事业部 412000

摘要：风力发电机组旋转机械的故障诊断技术是当今风能行业中一个重要的研究领域。本论文从风力发电机组的旋转机械结构入手，提出了一些常见的故障类型，并通过对润滑油油液故障分析法、振动信号故障分析法以及电子信号故障分析法展开分析，以探讨了这些技术在风力发电机组旋转机械故障诊断中的应用。本论文的研究成果将有助于提高对风力发电机组旋转机械故障的监测和预警能力，为风能行业的发展提供一定的理论支持。

关键词：风力发电机组；旋转机械；故障诊断

引言

随着可再生能源的快速发展，风能已成为一种重要的清洁能源形式。风能的利用需要大量的风力发电机组，而风力发电机组中的旋转机械是其关键组成部分。然而，由于长期的高强度运行以及外部环境因素的影响，风力发电机组旋转机械往往容易出现各种故障，严重影响整个风力发电系统的稳定性和可靠性[1]。为了解决这一问题，工程师和研究人员一直致力于开发先进的故障诊断技术，以提前发现和解决风力发电机组旋转机械的故障。

1 风力发电机组旋转机械的结构

风力发电机组旋转机械的主要结构包括以下部分：

（1）轮毂：轮毂是风力发电机最主要的旋转部件之一，主要功能是接受风力，并将风能转化为电能。它通常由上下两部分组成，通过螺栓联接。

（2）叶片：叶片是风力发电机中最重要的部件之一，其主要功能是利用空气动力原理，将风的动能转化为旋转动能，为发电机输送足够的动力。叶片通常由玻璃纤维或碳复合材料制成，并具有特定的弧度和弯曲角度[2]。

（3）主轴和齿轮箱：主轴是连接风轮和发电机的主要部件，而齿轮箱则是为了使发电机输出更平稳的转速和功率。

（4）发电机：发电机的主要功能是将主轴的旋转运动转化为电流。风力发电机的发电机分为异步发电机和永磁同步发电机两种类型。

（5）塔筒：塔筒是支撑风力发电机的主要结构，它不仅支撑整个发电机的重量，而且还要承受风雨、雷电等自然灾害的侵蚀。

此外，旋转机械还包括润滑油系统、冷却系统、制动系统等辅助系统，这些系统共同保证了风力发电机组的正常运转。需要注意的是，这些部件的任何一个故障都可能对风力发电的效果产生影响，甚至可能停止发电。因此，需要定期进行维护和检查，以确保这些部件处于良好的工作状态。

图1：风力发电机组的旋转机械结构简图

2 风力发电机组旋转机械的常见故障

（1）叶片故障：叶片是风力发电机组中容易受损的部件。可能出现的问题包括叶片表面磨损、破裂或变形，这些问题可能由于风速过大、颗粒物的侵蚀或生产质量问题导致。叶片故障会导致风轮受力不均，影响风能转化效率，甚至导致整个机组停止运转[3]。

（2）主轴故障：主轴是连接叶片和发电机的重要部件，可能会因为负荷过大、润滑不良或材料疲劳等原因出现故障。主轴的问题可能会导致机组背部偏移、振动增加，严重时同样可能导致整个风力发电机组停止运转。

（3）轴承故障：轴承是支撑叶片和主轴的重要部件，可能会因为润滑不良、颗粒物进入或磨损等原因出现故障。轴承故障会导致叶片或主轴的不正常运动，增加机组的振动，严重时可能导致损坏其他机械部件。

（4）发电机故障：发电机是将机械能转化为电能的关键部件，可能会因为绕组短路、绝缘老化或转子不平衡等原因出现故障。发电机故障会导致机组无法输出电力，以至损坏其他部件。

（5）齿轮故障：齿轮箱中的齿轮是风力发电机转速调节和传递的重要装置，可能会因为过载、颗粒物进入或润滑不良等原因出现故障。齿轮故障会导致机组噪音增加，最终导致整个机组停止运转。

3 风力发电机组旋转机械的故障诊断技术

3.1 润滑油油液故障分析法

润滑油液故障分析法主要通过监测和分析润滑油的性能来判断机械部件的磨损、润滑情况和油液污染程度。具体步骤包括：

（1）油液质量监测：通过对润滑油进行物理和化学性能检测，包括粘度、酸值、碱值、水分、异物等指标，分析油液是否符合要求。

（2）摩擦磨损分析：通过对油液中金属粒子的监测和分析，判断机械部件的磨损情况，进而推测可能存在的故障。

（3）油液污染分析：通过对油液中异物、颗粒等污染物的监测和分析，判断油液是否受到污染，从而影响机械部件的正常运行[4]。

3.2 振动信号故障分析法

振动信号故障分析法通过监测和分析机械部件的振动信号来判断机械运行状态和可能存在的故障。具体步骤包括：

（1）振动监测：使用加速度传感器等设备对旋转机械进行振动信号的实时监测，并记录下相应的振动特征。

（2）频谱分析：通过对振动信号进行频谱分析，可以发现不同频率成分的振动情况，从而判断可能存在的机械故障类型，如不平衡、轴承故障、齿轮故障等。

（3）时域分析：结合时间域的振动信号特性，可分析振动信号的轨迹、波形和振幅变化情况，定量判断机械的运行状态。

3.3 电子信号故障分析法

电子信号故障分析法主要通过监测和分析发电机和其他电子设备输出的信号来判断机械部件的运行状态和可能存在的故障。具体步骤包括：

（1）参数监测：对发电机输出的电参数进行实时监测，包括电流、电压、功率因数等参数。

（2）故障信号分析：分析电子设备输出的故障信号，包括过电流、过压、短路等电气信号，推测可能存在的故障类型，如绕组故障、绝缘老化等。

（3）电磁噪声分析：通过监测发电机输出的电磁噪声信号，判断发电机的运行状态和可能存在的故障情况，包括轴承故障、绕组故障等。

4 结语

本文对风力发电机组旋转机械的故障诊断技术进行了分析和探讨，主要包括润滑油油液故障分析法、振动信号故障分析法以及电子信号故障分析法。通过对这些技术的研究，我们发现不同的故障诊断技术在不同的故障类型诊断、准确性和故障预测方面各具特点。由于风力发电机组运行环境的特殊性，我们建议在实际应用中可以采用多种故障诊断技术相互协调，结合实际情况进行综合分析，以提高故障诊断的准确性和可靠性[5]。

未来，我们还需要进一步深入研究风力发电机组旋转机械的故障诊断技术，探索新的方法和工具，不断提高对风力发电机组旋转机械故障的诊断能力，并通过实际应用验证这些技术的有效性。此外，需要加强对风力发电机组的预防性维护，以降低机械故障发生的可能性，保障风力发电系统的安全稳定运行，为清洁能源发展提供可靠支持。

参考文献

[1]马斌,张庆,沙德生等.基于实验模态和工作变形的大型风力发电机转子动力学特性分析[J].热力发电,2023,52(11):132-139.

[2]郭靖,张飞,王金明等.风力发电机组桨叶引下线断线在线检测系统研究[J].太阳能学报,2023,44(10):407-413.

[3]张政,王国伟,卢秉喜.风力发电机复合材料叶片振动特性分析[J].兰州工业学院学报,2023,30(05):72-77.

[4]范贵华,黄文君,赵红飞.风力发电机组液压系统常见问题与维护策略[J].河南科技,2023,42(20):49-52.

[5]胡灵华.风电机组状态参数异常检测及整机运行状态评估方法[J].江西电力,2023,47(05):63-67.