风力发电机组振动故障及信号分析技术综述

刘亚昆，吴兴伟

(沈阳工程学院 a.研究生院;b.学报编辑部;辽宁沈阳110136)

能源是社会经济飞速发展的基础。近年来，以煤、石油和天然气为代表的化石燃料已不再适合绿色生态环境可持续发展的需要。随着化石燃料的日益枯竭、环境压力的不断加大和人类环保意识的不断加强，在发电领域用新能源代替传统能源是坚持可持续发展的必然之路。在众多的新能源发电技术中，风力发电成为相对增长较快的发电方式，展现了良好的发展前景［1］。

1 风力发电机组的分类及构成

风力发电机组是由将风能转化为机械能的风力机和将机械能转化为电能的发电机构成的。其分类依据主要是驱动发电机的方式，大型兆瓦级风力发电机组主要分为双馈型风力发电机组和直驱型风力发电机组，其中双馈型风力发电机组是国内运行数量最多的风力发电机组［2］，其结构较为复杂，如图1所示。

风力机主要由风轮、主轴、齿轮箱、控制器及附属设备组成。风轮是获取风能的装置，主要由叶片、轮毂和变桨系统构成;主轴是风力发电机组传动系统的主要部件之一，其主要作用是将转化成机械能的风能传递至齿轮箱;齿轮箱的作用就是增速，利用低速机械带动高速发电机转动，齿轮箱的高速轴通过联轴器直接与发电机相连，带动发电机工作。

发电机部分由发电机及其附属设备构成，安装在塔筒支撑的机舱内，其主要功能是把传入其中的机械能变为电能，然后通过逆变器调节后并入电网。

图1 双馈型风力发电机组的构成

2 风力发电机组的振动故障类型及特征

风力发电机组的工作原理是通过叶片将风能转换为机械能，再通过传动链将机械能传递到发电机并转换为电能。叶片、轮毅、主轴、齿轮箱、发电机组和滚动轴承是风力发电机组旋转传动链的主要零部件，正常安装且对中良好的水平风力发电机组，其振动是非常小的。一旦风力发电机组出现振动或噪音增强的情况，就预示着某个部位出现故障。作为我国目前风力发电主力装备的双馈型风电机组，其构成比直驱型机组复杂，所以也有着比直驱型机组更为复杂的故障形式。

风力发电机组的振动故障主要是由塔筒和机舱的晃动以及滚动轴承和齿轮因失效而引起，其影响因素复杂多样，例如自然风的不稳定性、风向和风速的随机性、功率和转速的变化、组件自身设计和制造的缺陷等。

2.1 塔筒和机舱的振动故障

塔筒和机舱的振动主要是由自然风的作用引起的，多为低频振动。由动力学方程可知，其水平方向的振动故障不仅与风轮叶片受到的扭矩和推力有关，而且与叶片所受的不平衡力和塔影效应等影响因素也有关。虽然在风机设计过程中己将塔筒的固有频率避开了叶片1P和3P激振频率，但是在风切变等因素的影响下，塔筒和机舱仍然会出现共振，此时可以通过变桨系统调整变桨速度、变桨曲线和增加系统的阻尼来控制和降低塔筒振动的幅度。

2.2 轴承振动故障

2.2.1 轴承振动的故障种类及特征

滚动轴承是传动系统中最精密的部件，其发生故障时所产生的振动频率一般有4种:随机的超声频率、轴承零部件的自振频率、轴承故障特征频率、轴承故障的和频及差频［3］。

1)随机的超声频率存在于滚动轴承故障的初始时刻，频率范围在5 000～60 000 Hz之间。

2)轴承零部件的自振频率范围在500～2 000 Hz之间，与转速无关。

3)轴承故障特征频率就是轴承故障时产生的频率，包括外环故障特征频率、内环故障特征频率、滚珠体故障特征频率和保持架故障特征频率［4］，主要特点是:①故障特征频率与转速相关;②内外环故障最先出现;③保持架故障不以基频出现;④滚珠体故障常常伴有保持架故障出现;⑤外环故障的幅值高于内环故障的幅值。

4)内外环故障频率的和频为轴承滚珠体通过频率(滚珠体个数×RPM)。

2.2.2 滚动轴承故障频率的计算

1)保持架故障频率:

2)滚动体旋转故障频率:

3)外环故障频率:

4)内环故障频率:

其中，d为滚珠体直径，D为滚动轴承平均直径，φ为径向方向接触角，n为滚动体数目，No为轴承外环角速度，Ni为轴承内环角速度。

2.3 齿轮箱振动故障类型及特征

齿轮箱的常见故障有齿轮故障、轴承损坏、断轴和油温高等，其中齿轮故障是齿轮箱故障的最主要原因［5］。齿轮故障形式主要有以下几种:

1)断齿

细微裂纹逐步扩展或过大载荷冲击往往会形成断齿。断齿按照原因和裂纹扩展的情况可分为疲劳折断和过载折断等［6］。

①疲劳折断的主要原因是:轮齿在交变应力的高频率反复作用下，其危险截面的疲劳裂纹不断扩大，直至轮齿上剩余截面所能承受的应力值小于交变应力时，发生疲劳折断。

②过载折断的主要原因是:突然的超载冲击或较大硬物挤入啮合区时，导致其所受载荷突然增大，超过其极限应力，使得轮齿细微裂纹迅速扩大，从而造成过载折断。

2)齿面疲劳

造成齿面疲劳的主要原因是齿轮表面产生齿面损伤，并在交替循环的齿面应力和过大的接触剪应力的作用下工作。齿面损伤是由于齿轮表层及表层下面产生疲劳裂纹，并进一步扩展，从而造成齿轮表面的初步损伤，其主要表现形式有齿面点蚀、齿面剥落和表面压碎等。

3)胶合

胶合就是齿面上的金属被撕落，常发生在齿面相互啮合的边界处。在运行过程中，若齿面润滑不良，往往会引起齿面的胶合，通过改善润滑条件、及时排除杂质或调整传动件的啮合参数等方法可以有效减轻或消除胶合现象［7］。

在齿轮箱的众多故障中，齿轮齿的磨损、齿轮齿的过大负载、齿轮偏心、齿隙游移、齿面裂纹或断齿、齿轮组合异常和齿轮齿的摆动等故障都是以振动的形式表现出来，而对这些故障评定的重要依据之一就是齿轮的啮合频率(齿轮的齿数×转速)。齿轮的啮合频率时常会伴随出现特定幅值的、与齿轮或其配对齿轮转速相关的边频带，故相比与滚动轴承，齿轮的啮合频率(GMF)并不像轴承故障特征频率那样的重要。只要在安装和对中过程良好的状态下，齿轮啮合频率(GMF)、谐波频率和边频带频率的幅值都很小，尤其是边频带频率［8］。

齿轮振动频谱分量有7种特征频率，分别是:

①低速齿轮旋转频率frg;

②高速齿轮旋转频率frp;

③齿轮啮合频率fm=frg×Zg=frp×Zp;

④低速齿轮边带频率(fm±ifrg);

⑤高速齿轮边带频率(fm±ifrp);

⑥齿轮摆动频率ftr或齿轮重复频率fHT=(fm×Na)/(Zg×Zp);

⑦齿轮组合状态通过频率fa=fm/Na(Na=齿轮组合状态数)。

齿轮特征频率之间的关系为ftr≤frg≤frp≤fa≤fm，适用于任意两个啮合的齿轮。

3 振动信号的分析及处理

3.1 振动信号分析处理的主要方式

1)倒频谱分析方法:利用傅里叶变换分析得到的复杂类型的故障频谱图转换为易识别的故障特征频谱图。

2)SPM(Shock Pulse Method)冲击脉冲技术:将传感器采集到的由于滚动轴承滑道中的缺陷而产生的振动信号经进行放大后加以分析处理，然后确定滚动轴承的运行状态。

3)包络谱分析技术:利用包络检波的解调技术将高频冲击信号从载波检出，做进一步的处理后，利用频谱分析功能得到齿轮箱和滚动轴承的故障特征频率及冲击能量。

4)尖峰能量技术:其信号处理技术的基本原理与包络谱分析技术一样，但是其采用的是峰值检波技术来提取振动的脉冲故障波形。

5)PeakVue(应力波或压力波)分析技术:该技术主要的分析对象是金属直接接触时产生的高频应力或压力波。通过提高振动信号采样率得到较为真实的高频应力或压力波，再从捕获的每个应力波事件的幅值、持续时间和重复比率中得到滚动轴承的故障特征频率。

6)小波分析技术:通过小波的尺度变换得到振动信号不同频率区域的能量分布，由于受技术条件所限，至今还未达到实际应用的阶段。

7)峭度、偏斜度和峰值因子分析方法:这是一种基于概率统计的故障诊断方法，提取一些容易得到的，同时对轴承的承载大小和转速影响很小的无量纲参数，与初期运行时的统计数据进行比较，可以较为准确地反映设备的运行状态。

3.2 包络谱分析

对风力发电机组的振动信号进行分析的目的是为了得到齿轮和滚动轴承的特征故障频率。就目前的分析技术而言，包络分析、尖峰能量分析和PeakVue分析基本上没有太大的区别，而峭度、偏斜度和峰值因子等分析方法只能够作为辅助判定手段;同时由于尖峰能量和PeakVue分别属于ENTEK和CSI的专利技术，因此在工程实际中应用最普遍的是包络谱分析技术。

3.2.1 包络谱分析技术基本原理

包络谱分析技术最早由滚动轴承生产商SKF公司提出，采用包络检波的解调技术检出被低频信号(载波)调制的高频冲击信号，其分析流程如图2所示。

图2 包络谱分析技术的分析流程

当传动链系统的某个原件出现损伤或者故障时，所产生的冲击能量非常集中，且振动信号的频带宽，这就使得振动信号中含有一些周期性的冲击成分，必然导致高频固有振动受到低频成分的幅度调制，形成复杂的调幅波，使机组的故障信息调制到了各种振动信号之中。包络谱分析技术就是利用带通滤波和低通滤波的方法，将经过调幅和调频的振动信号从高频冲击故障振动信号中分离出来，然后利用包络分析，去除一些跟故障不相关的高频振动频率，得到只包含故障特征信息的包络信号。最后对这一包络信号进行频谱分析，将故障频率从测得的振动信号中提取出来，由此诊断故障［9］。

常用的包络分析方法主要有希尔伯特(Hilbert)变换法、检波滤波法、复调制和循环平稳分析方法等，利用包络提取信号的基本过程如图3所示。

图3 包络分析对叠加波的处理

图3表示的是两个正弦波的叠加，此叠加信号的最低频率有3个循环分量。通过对叠加信号的波峰和波谷添加正弦包络线就可以将信号中的各个叠加信号分离出来，合成包络线的幅值和频率便为低频分量的幅值和频率。包络线的垂直距离表示高频成分的峰峰值，因此高频频率一般可以数出。

由于包络谱分析技术可以从调制信号中将被遮蔽的故障振动信号提取出来，这就使得包络谱分析技术可以更早并可靠地确认故障部位及故障类型，从而使得包络谱分析技术广泛的应用于齿轮箱和滚动轴承的故障分析中。

3.2.2 包络谱分析技术应用实例

为了更好的展示出包络谱分析技术的处理效果，现用包络谱分析技术对某双馈型风力发电机组发电机传动端轴承的振动信号进行分析。轴承振动信号的时域与频域波形频谱如图4所示。

图4 轴承振动信号时域与频域波形频谱图

在时域波形图中，该轴承的振动参数已经超过了规定限值，说明轴承存在故障。但是在频域图内很难判断出故障出自轴承的哪个元件，这就对机组的检修维护造成极大地困难。为了对此故障做出进一步的判断，对此振动信号进行了包络谱分析，如图5所示。

图5 轴承振动信号包络谱图

此振动的包络信号中存在161.875 Hz的基频，并且其倍频处的幅值呈依次递减的状态。经计算得知:该基频与内环故障特征频率(160.25 Hz)几乎重合，由此可以判断此轴承故障发生在内环。经现场检查发现此轴承存在安装问题，进而导致轴承内环受载不均，造成磨损。

4 结语

风力发电技术是目前较为成熟的新能源发电技术，其承担着能源体系改革的重任。然而风力发电机组的主要故障为振动故障，其影响着风力发电机组的寿命，也是阻碍其继续发展的因素之一。通过对双馈型风力发电机组振动故障的阐述，为风力发电机组的故障诊断、运行维护和检修策略提供了帮助，降低了机组的维护成本，提高了设备利用率。

［1］杨星光.基于容量系数的风力发电机组选型研究［D］.长沙:湖南大学，2012.

［2］谢 源，焦 斌.风力发电机组状态监测系统与故障诊断方法研究现状［J］.上海电机学院学报，2010，13(6):328-333.

［3］魏 鹏.基于时频分析的高速电主轴轴承故障诊断技术研究［D］.兰州:兰州理工大学，2012.

［4］张铁新.峰值能量技术原理及其应用［J］.电机技术，2010(3):57-59.

［5］胡麟涛.风电机组故障预警方法研究［D］.保定:华北电力大学，2011.

［6］刘景浩.齿轮传动故障诊断专家系统的研究与应用［D］.重庆大学，2005.

［7］古西国.兆瓦级风力发电机齿轮传动系统耦合振动分析及优化设计［D］.重庆:重庆大学，2008.

［8］王 志.面齿轮啮合特性及接触应力有限元分析的研究［D］.北京:北京工业大学，2010.

［9］辛卫东.风电机组传动链振动分析与故障特征提取方法研究［D］.保定:华北电力大学，2013.