风力发电机组故障诊断与预测技术研究

风力发电机组故障诊断与预测技术研究

摘要：当前，我国风力发电机组装机的容量越来越大，但是实际风力发电效益和其预期所设定目标相差甚远，产生该问题的主要原因就是由于风电机组的故障问题发生频率较高，使得风能的利用率变得越来越低，甚至还会增大整体设施的运行维护成本费用，想要让风电机组维持高效安全的运行状态，那么就需要合理的应用风力发电机组故障诊断与预测技术。对此，本文主要就风力发电机组故障诊断与预测技术进行探究，总结其技术的应用要点，评估技术，正确认知该技术应用的重要价值，展望其技术的发展前景。

关键词：风力发电机组；故障诊断；预测技术

引言：现阶段，风力发电机组故障预测技术的类别越来越多，会存在传统的方式，也会存在新兴的智能方式，要熟悉掌握使用范围较为广泛的风力机组故障预测形式，总结技术的使用难点以及发展的方向，结合实际现场的使用状况，选择更具针对性的故障诊断以及预测技术，让其机组能够更为安全化的运行，减小经济成本费用。

1风力发电研究

风力发电是将风能进行转化的过程，关于其界定，龙霞飞等学者提出，风能是一种可再生资源，环保意义重大。风力发电就是将风的动能转变为机械动能，再将机械动能转变为电力动能的过程，其原理为应用风力带动风车叶片的旋转，由增速机进一步提升转动速度，促使发电机发电。风力发电过程节省了电力能源，尤其是一些比较偏远地区，应用风力发电能可以为这些地区的供电提供便利。

2风力发电机组故障特点

2.1叶片故障

风电机组获取风能的主要部件就是叶片，当其机组处于一种工作运行情况下，叶片所承受的应力数值会比较大，这就很容易产生故障性的问题。比如叶片在长时期的运行后，空气以及蒸汽会和其叶片进行接触，这就很容易会形成叶片腐蚀的问题，进而导致叶片剥落，致使叶片表面过于粗糙，结构出现松动的现象，无法保证结构的稳定度。如果叶片在外力的影响下出现变形或者裂纹等的情况，其就会在瞬间释放高频瞬态的声发射信号，以其特点为主，将发射检测投入至叶片损伤评估工作之中，在叶片产生故障之后，转子叶片受力无法维持均衡的状态，应力就会从主轴过渡传递至机舱，对其形成影响，让机舱产生颤动的现象，无法保障风电机组的稳定程度。

2.2齿轮箱故障

风电机组主轴和发电机的连接需要依靠齿轮箱，齿轮箱这一部件的主要作用就是让主轴的运转速度变得更快，同时满足发电机组运行的基本要求。齿轮箱会包含两级平行齿轮以及行星齿轮，这两个构造工作环境相对来说会比较恶劣，且工作情况较为复杂。齿轮箱内部的行星齿轮以及高速轴测轴承在长期运行下就会产生故障的问题，风电机组在运行阶段极其容易受到交变应力以及冲击荷载等作用的干扰和影响，致使齿轮产生滑动、生锈等一系列的问题。虽然齿轮组的故障发生概率会比较小，但是若其齿轮机组产生故障问题，就会导致设施无法继续的运行，维修的时间较长，耗用的维修成本费用也会比较高。对此，这齿轮机故障诊断是当前我国风电机组故障诊断技术的主要研究方向。

2.3电机故障

机械故障以及电气故障是电机产生故障的主要类型，其中电气故障会分成过热、断路

以及短路等，机械故障会分成磨损严重、轴承过热等，要分析振动以及温度等各类信号，正确的评估检测电机的故障问题。双馈式风电机组的转速相对来说会比较高，定额转速能够高达每分钟1500r，所以风电机组的齿轮箱在提速之后，必须要和其进行配合一同运行，这一调整方式会使得其机组的自身质量变得更高，发电机的运行速度较快，也会形成噪声污染的问题。

2.4偏航与刹车系统故障

偏航系统的功能主要分成两类，首先，跟踪风向会使得机舱内部所引出的电缆出现缠绕的现象，在缠绕过多后，偏航系统会直接解除电缆缠绕的问题啊。其次，让风电机组动态跟踪风向，变桨系统应用的主要目的就是在风速产生变化后，调控叶片的角度，对风电机组进行调整，让其能够得到空气动力的转距，有效地控制功率。若其风速较高或者风电机组产生故障问题，对叶片进行调整，让其保持顺桨的状态，这样才可以实现制动的目的。此外，刹车系统的使用就是为了能够防止转子叶片旋转速度较快，风电机组其他附件在产生故障后可以断电处理风电机组所产生的问题，受到压力过大以及摩擦片磨损等因素的影响，刹车系统也会在突然外力的作用下形成故障问题。

3风力发电机组故障诊断技术

3.1诊断震动信号故障

在现阶段的风电机组故障诊断中，较为成熟的一类方式就是分析震动的信号，以其应用现状来探究。该方式能够有效的诊断叶片、风电机组齿轮箱等组织的故障问题，结合风电机组的故障特征，使用小波神经网络形式诊断齿轮箱的故障，观察稳态状况下机组所发出的振动信号。但是这项处理方式会受到其工作环境方面的影响，导致其不可控因素较多，

所以需要以其办法为基准，逐步提升其方式应用的诊断可靠性。

3.2诊断电气信号故障

电气信号当中所存在的故障信号相对来说会比较若，同时其信号还会受到电机自身电气信号覆盖的影响。所以，在该种情况下，应当引进更为先进的技术分析手段，提取电气信号当中所隐藏的故障相关信号数据，以其为基准当做故障诊断以及维修工作开展的依据。同时，研究中应用模型探究了存在齿轮箱的电机传动系统故障问题，并借助于仿真模型对电流信号与齿轮箱故障之间的相关性进行分析，发现电流信号可以作为齿轮箱故障诊断的重要依据。

4风电机组故障预测技术的发展趋势

丰富现有的故障特征库，发展更大范围的故障预测技术势在必行。另外，对故障发生时间点的预测，现有技术也较为匮乏，如果能够准确确定某一故障的发生时间，将对运行人员制定更加合理的维修策略提供重要参考。风电机组是一个融电磁、机械、控制、通信等为一体的强耦合、非线性系统，任何一个局部细小的故障都会通过系统进行传播、扩散、积累和放大，单从局部的某个部件进行预测有可能无法找到故障源。因此，有必要从系统整体上研究其故障传播特性，及时准确地找到异常点来进行预测，以避免故障以及连锁故障的发生。

结语：

现阶段，我国资源能源使用现状尤为紧张，且环境污染问题越来越严重，怎样科学合理地使用可再生能源来取代化石类能源成为了社会各界所关注的焦点。在电力行业当中，

风力发电是一类清洁能源发电形式，且风能资源十分的丰富，发电技术也趋于成熟，会去被大规模商业化发展的条件。但是风电装机总量在增长的过程中，电机性能的发展却始终不能紧跟时代的发展，会处于一种停滞的发展状态。风电机组结构的风电机组结构会较为复杂，运行的工作状况尤为复杂多变，这些特征以及问题均会频繁地引发风电机组的故障问题，甚至还会产生连锁的现象。所以在这种情况下，必须要合理的应用并发展风力发电机组故障诊断以及预测技术，减小运行维护费用，让其设施能够更为安全可靠的运行，解决当前风力发电机组故障诊断与预测技术的使用难点。

参考文献：

[1]风力发电机组状态监测和故障诊断技术研究[J].叶洪海.佳木斯大学学报(自然科学版).2020(02)

[2]基于声学振动的有载分接开关故障诊断技术研究[J].邓文斌,李毅,吕刚.计算技术与自动化.2017(03)

[3]基于边缘计算的计量自动化终端自我评估诊断技术研究[J].卢翔智,吴晓强,李慧,杜锦阳,郑茵.粘接.2021(05)

[4]10kV干式变压器典型异响缺陷诊断技术研究及应用[J].邵宇鹰,王枭,彭鹏,顾天,李坚.变压器.2021(05)

[5]基于声信号的风力发电机组故障诊断方法研究[J]. 吴中臣,尚春民,王垠力. 机械工程师. 2016(03)