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风电装备故障诊断与健康监测研究

2020-06-28 09:38来源:中国机械工程 CMES会刊作者:陈雪峰 郭艳婕 许才彬 商红兵关键词:风电设备风电技术风电收藏点赞

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风电叶片作为一类典型的树脂基层状复合材料,其损伤诊断与健康监测方法主要包括基于模态数据的方法、基于静态参数的方法、基于机电阻抗的方法、基于导波的方法以及其他无损检测方法几大类。详情点击阅读原文

3.2 齿轮箱

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图5 平均每台风电机组关键零部件失效影响分析

在风电齿轮箱的故障诊断研究中,其诊断和健康监测可归类为先验指导的匹配滤波和数据驱动的智能学习两个策略。详情点击阅读原文

3.3 发电机

风力发电机组的运行环境恶劣,存在高温、振动等情况,电子元器件容易发生故障从而导致发电机故障。由电刷齿轮或滑环磨损或绕组电气故障引起的转子绕组不平衡是风力发电装备中发电机故障的主要原因。据统计[10],在发电机的所有故障中,轴承的故障率为40%,定子的故障率为38%,转子的故障率为10%,其他故障占12%。对振动、电流、温度等信号进行分析,可以有效对电机故障进行检测与评估。如将振动信号与电流信号结合起来,通过检测电流信号和振动信号来检测感应电机定子绕组短路故障;对振动信号进行小波滤波,提取与故障有关的早期微弱分量并进行轴承故障诊断;通过构建双馈异步风力发电机的等效热网络模型实现对其工作温度的监测,实现风力发电机的故障诊断。

发电机除了会发生轴承故障、电气故障外,还经常发生电子器件故障,主要是电路板及相关半导体器件故障。特别对于海上风电,由于环境潮湿、振动幅值大,机舱运行环境恶劣,电子故障发生频率高,而且维修比陆地困难,因此现在也有很多学者对电子故障进行诊断。详情点击阅读原文

4、结论与展望

早期风电装备的快速发展使得风电装备陆续进入故障高发期,风电监测诊断系统的巨大需求激发出众多故障诊断领域研究者的热情,同时也给研究者提供了广阔的舞台和研究空间。国内外的研究者针对风电装备的各个对象提出了各种方法和策略,但该研究领域方兴未艾,尚有许多科学和工程问题有待解决,仍需在以下方面开展大量研究。

(1)风电叶片复合材料方面。目前的方法多以无损检测方法为主,在线结构健康监测方法也仍以实验室研究为主,各种新方法不断涌现,但仍未有较好的可同时兼顾经济性、实用性、鲁棒性的适用于实际结构的在线监测系统。风电叶片等复合材料结构最终出现失效等事故的主要原因之一是制造过程中引入的损伤并经运输、安装、服役过程不断累积,因此,从复合材料加工制造的源头开始直至服役过程,持续对其进行监测诊断是该领域的前沿方向。在传统复合材料制造工艺中,对于风电叶片等较为复杂的结构,其制造质量依赖于技术人员的技术水平,质量难以批量把控。复合材料的3D增材制造是未来的一个重要方向,但3D打印工艺有待完善,增材制造件质量一致性有待提高,因此为保证增材制造件的质量,对3D打印过程开展监测诊断是一个重要研究方向,建立对应的过程监测诊断系统可保障制造件的质量。另外,可将具有自我感知功能的智能夹层等内嵌于复合材料结构中,在不降低其力学性能的前提下,研究复合一体化制造方法以及结构状态的自监测方法,实现结构件的损伤自我监测与自我修复。

(2)风电机组状态监测与故障诊断系统与其他系统的集成共享方面。风电装备运营商们需要在通用的平台统一收集和传输数据,通过对数据库累积的风机信息、关键部件信息、历史故障数据、气候等环境条件信息、SHM数据、SCADA数据、报警日志和维护服务订单等进行监测、分析及快速数据挖掘,加快关联和交叉检查信息分析,以最大限度地提高风电机组的关键性能指标,如效率、可用性、可靠性等,及时得到设备发生异常故障或损坏的概率、运行状态信息,为现场人员提供数据支持,提出有效可行的维护方案,以避免重大的损失,从而降低运维成本,提高风场的生产管理能力,实现风电应有的经济效益和社会效益。

(3)海上智慧风场方面。随着海上风电的迅速发展,海上风电运营监控也越加重要。海上风场气候更加恶劣,风电装备分布广阔,无法按照陆上风场的运行方式进行定时巡检,因此海上风场必须按“无人值守”原则设计,所有风场的控制中心设在陆地上,实现对风电机组及升压设备、海上升压站和陆上集控中心主要电气设备的集中监视和控制。因此,为了确保海上风电场安全、稳定、经济运行,必须建设一套完善、可靠的海上风电场监控系统,实现海上风电场的智能化运营。同时,智慧型海上风电场智能设备的研发也是一个重要发展方向,目标是使海上风电场信息数字化、通信平台网络化、信息共享标准化。采用一体化监控系统和智能调度系统的“智慧型”海上风电场,从而达到降低建设运行成本、提高上网发电量、延长设备寿命和确保人员安全的目的。


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