風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障診斷與預(yù)測技術(shù)研究綜述

摘 要：本文主要論述了基于模式識別、共振信號和電氣信號的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障的診斷技術(shù)和其在機(jī)械結(jié)構(gòu)系統(tǒng)、電氣系統(tǒng)中的故障預(yù)測技術(shù)，希望能夠提高風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的穩(wěn)定運(yùn)行性。

關(guān)鍵詞：風(fēng)力發(fā)電機(jī)組;故障診斷與預(yù)測技術(shù);電氣系統(tǒng)

中圖分類號：TM315 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1671-2064（2020）13-0126-02

0引言

風(fēng)力資源是一種綠色可再生能源，在環(huán)境污染問題日漸突出的今天，受到了世界各國的關(guān)注。風(fēng)力發(fā)電機(jī)組因其可以把風(fēng)能轉(zhuǎn)化為電能而被廣泛應(yīng)用，但由于其運(yùn)作環(huán)境惡劣和需要長期運(yùn)作，所以很容易出現(xiàn)故障，對其故障的預(yù)測診斷十分重要。

1風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障的診斷技術(shù)

1.1基于模式識別故障的診斷技術(shù)

模式識別診斷故障技術(shù)的研究思路是通過分析風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的信號種類，構(gòu)建時域、時頻和頻域的高維統(tǒng)計特征，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法把特征進(jìn)行可視化分析處理，從而進(jìn)行風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障診斷。相關(guān)專家通過無監(jiān)督分類方法對重構(gòu)的高維流行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行分類分析，順利的提取出相關(guān)部件的故障特征，在這個方法運(yùn)用的過程中其極大程度的保留了故障信號中含有的信息，避免了因為診斷技術(shù)不足而出現(xiàn)的在診斷過程中故障部件的其余信息受到破壞。栗茂林等人基于局部切空間優(yōu)化的學(xué)習(xí)，經(jīng)過一系列研究提出模式識別基于非線性學(xué)習(xí)的故障診斷方法，可以有效診斷滾動軸承的故障。目前，這種診斷技術(shù)主要運(yùn)用的是無監(jiān)督和監(jiān)督的模式識別方法，其中包含大量算法，影響診斷效率，所以這種診斷技術(shù)方法還需要被不斷優(yōu)化。

1.2基于共振信號故障的診斷技術(shù)

基于共振信號故障的診斷技術(shù)是目前世界各國常用的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障的診斷手段。通常情況下，風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的工作環(huán)境惡劣，具有風(fēng)速變化大、外部載荷不穩(wěn)定的特點，如果長期運(yùn)行其內(nèi)部部件很容易發(fā)生故障。我國通過振動信號監(jiān)測和診斷風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中的葉片、軸承以及齒輪箱等關(guān)鍵部件的技術(shù)已經(jīng)非常成熟。首先，隨著專業(yè)人員對振動信號診斷風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的研究，小波神經(jīng)方法被提出。其次，根據(jù)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障信號不平穩(wěn)和變化快的特點，相關(guān)研究人員提出譜峭度方法，可以通過頻率調(diào)解方法識別其具體故障情況，而后對振動信號進(jìn)行降噪處理。葉片故障的診斷是通過分析對壓電陶瓷傳感器監(jiān)測到的振動信號來完成的。最后，風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的振動信號具有噪聲大、非線性強(qiáng)的特點，Tang B.P.等人提出了針對性的降噪方法，通過對降噪后的信號分析還可以運(yùn)用流行學(xué)習(xí)算法診斷風(fēng)力發(fā)電機(jī)組早期存在的影響小的故障。

1.3基于電氣信號故障的診斷技術(shù)

我國對電氣信號的故障診斷技術(shù)目前研究的還比較少，但是國外學(xué)者已經(jīng)從這個角度進(jìn)行了大量的研究，尤其是針對電氣信號對電動機(jī)的故障診斷技術(shù)。電氣信號里面包含的和故障有關(guān)的信號和振動信號相比較而言通常都很微弱，大部分都會被電動機(jī)本身有的電氣信號和風(fēng)力發(fā)電機(jī)組運(yùn)作的噪聲掩蓋。所以，想要運(yùn)用電氣信號診斷故障，需要用先進(jìn)的信號分析方法和電動機(jī)模型、轉(zhuǎn)子動力學(xué)模型等相結(jié)合，通過模型建立、反復(fù)實驗來診斷風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的故障。最后，我國胡偉等相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者也對其進(jìn)行了一定的研究，其選取適合的隱馬爾可夫的模型的階次，研究建立起HMM故障診斷模型，成功通過電氣信號診斷電機(jī)定子匝的短路故障。依靠電氣信號診斷風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障的技術(shù)在診斷過程中不需要增加其他傳感器。具有低成本、可靠性強(qiáng)的特點，很適合應(yīng)用于對其故障診斷的工作中。

2風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障的預(yù)測技術(shù)

風(fēng)力發(fā)電機(jī)組無論在最初的設(shè)計多可靠，制作選材多精良，都是一個機(jī)械設(shè)備，其經(jīng)過長時間的運(yùn)行都會像其他機(jī)械一樣性能都會降低，出現(xiàn)各種故障。為了防止突發(fā)性的故障對風(fēng)力發(fā)電機(jī)組系統(tǒng)運(yùn)行的影響，需要采取一定的技術(shù)對故障進(jìn)行提前預(yù)測，保障其穩(wěn)定運(yùn)行，下面就是對其預(yù)測技術(shù)的說明。

2.1對機(jī)械結(jié)構(gòu)系統(tǒng)故障的預(yù)測技術(shù)

對風(fēng)力發(fā)電機(jī)組早期故障的預(yù)測維修可以增加其使用壽命，降低突發(fā)性故障的維修費(fèi)用，提高運(yùn)行的可靠性。風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中的機(jī)械結(jié)構(gòu)系統(tǒng)包括軸承、齒輪箱、葉片等，由于其承受載荷重、工況復(fù)雜多變、工作環(huán)境惡劣等特點，機(jī)械結(jié)構(gòu)系統(tǒng)容易發(fā)生失效，導(dǎo)致風(fēng)力發(fā)電機(jī)組長時間停機(jī)和需要支付高額的維修資金。近年來，隨著風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的發(fā)展，相關(guān)學(xué)者也開始對風(fēng)力發(fā)電機(jī)組典型機(jī)械結(jié)構(gòu)的部件進(jìn)行了故障預(yù)測的研究，研究得出在對其進(jìn)行具體預(yù)測時可以從以下幾個角度入手：第一，分析風(fēng)力發(fā)電機(jī)組動態(tài)部件的運(yùn)行狀態(tài)，可以借助HMM和隱半Markov模型對軸承退化狀態(tài)和程度進(jìn)行推理，來判斷其壽命。比如，中電投木壘新能源公司相關(guān)技術(shù)人員利用離散觀測序列來提取隱半Markov鏈，接著利用轉(zhuǎn)臺轉(zhuǎn)移矩陣進(jìn)行故障預(yù)測，順利預(yù)測了部件壽命，使風(fēng)力發(fā)電機(jī)組可以平穩(wěn)運(yùn)行。第二，依據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)密度判斷其壽命情況，可以通過Gamma過程分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，研究其壽命長短概率的分布情況。第三，分析設(shè)備噪聲情況，用相對均根值計算設(shè)備的使用狀態(tài)和性能，借助麥克風(fēng)多測點監(jiān)測法分析其噪聲變化，最后用小波分析法提取設(shè)備故障預(yù)測數(shù)據(jù)，進(jìn)行有效預(yù)測。

除此之外，將其綜合來看，風(fēng)力發(fā)電機(jī)組目前故障預(yù)測技術(shù)的應(yīng)用主要是在對單一載荷或者工況穩(wěn)定的條件下對裝備性能退化的數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上展開的，因傳統(tǒng)預(yù)測故障方法效率低，實施難度大，所以，需要構(gòu)建風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的動態(tài)性能退化過程的非線性空間模型，選擇非線性貝葉斯濾波算法，預(yù)測風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的健康狀態(tài)和剩余壽命[1]。

2.2對電子系統(tǒng)故障的預(yù)測技術(shù)

風(fēng)力發(fā)電機(jī)組里面的電子系統(tǒng)主要包括電氣系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、發(fā)電機(jī)以及傳感器等電類方面的系統(tǒng)，是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中故障出現(xiàn)次數(shù)占比最大的系統(tǒng)，據(jù)有關(guān)統(tǒng)計，其故障占風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障的51%左右，所以電子系統(tǒng)故障預(yù)測是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障預(yù)測的重要環(huán)節(jié)。電子系統(tǒng)故障具有維修難度小、頻率高、時間短的特點，一般都是由于電壓過高、散熱效果差、軟件老化等引起故障發(fā)生的。對此，有關(guān)學(xué)者提出四個解決措施：（1）在電子系統(tǒng)設(shè)計初期進(jìn)行科學(xué)合理的規(guī)劃，可以選擇植入相關(guān)硬件電路和軟件，添加相關(guān)功能，讓電子系統(tǒng)可以自我檢測，智能化的發(fā)現(xiàn)故障、報告故障、修復(fù)故障;（2）在電子系統(tǒng)的內(nèi)部設(shè)計中建立保護(hù)功能板塊，最好其自身保護(hù)機(jī)制，盡可能的增強(qiáng)其性能和壽命;（3）實時監(jiān)測電子器件和系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)變化，關(guān)注關(guān)鍵參數(shù)，及時發(fā)現(xiàn)問題、解決問題;（4）建立在不同環(huán)境中的不同模型，通過實驗預(yù)估故障程度。通過這些措施，可以有效提高故障預(yù)測技術(shù)水平，對風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的潛在故障進(jìn)行及時修復(fù)。

此外，對電氣系統(tǒng)預(yù)測的過程中還需要計算一些具體參數(shù)，對于其中關(guān)鍵參量的算法，相關(guān)學(xué)者也經(jīng)過一系列實驗研究出目前為止的最優(yōu)方法：第一，可以進(jìn)行對場效晶體管加速壽命實驗，實驗出器件在該功率下的不同健康狀況下的具體參數(shù);第二，進(jìn)行熱應(yīng)力實驗，分析絕緣柵雙極型晶體管在實驗里的參數(shù)，預(yù)測剩余壽命的健康指數(shù);第三，充分發(fā)揮現(xiàn)代科技的作用，構(gòu)建集成的故障預(yù)測診斷平臺，大量采集電容的壽命數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而得出數(shù)據(jù);第四，電容性能的衰退，會使等效串聯(lián)電阻值增大，電容容量減小，可以通過具體測量計算得出參數(shù)[2]。通過合理的計算方法和科學(xué)的預(yù)測故障技術(shù)的運(yùn)用可以極大程度地減少電氣系統(tǒng)故障的出現(xiàn)，使風(fēng)力發(fā)電機(jī)組運(yùn)行穩(wěn)定。

3 結(jié)語

總而言之，目前對風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障預(yù)測和診斷技術(shù)還有很大的發(fā)展空間，考慮到日后社會發(fā)展對能源的大量需求，相關(guān)人員需要在原有的故障預(yù)測和診斷技術(shù)的基礎(chǔ)上，盡快對其優(yōu)化，研究出簡化其中復(fù)雜性計算的方法，使風(fēng)力發(fā)電機(jī)組可以健康發(fā)展，進(jìn)一步優(yōu)化世界能源的使用結(jié)構(gòu)。

參考文獻(xiàn)

[1] 艾超，高偉，陳立娟，等.基于風(fēng)速預(yù)測的液壓型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組并網(wǎng)轉(zhuǎn)速控制研究[J].機(jī)械工程學(xué)報，2020，56（8）：162-171.

[2] 唐釗.淺議100MW風(fēng)力發(fā)電機(jī)組工程2.0MW風(fēng)機(jī)安裝施工工藝及技術(shù)[J].門窗，2019（11）：69+72.

Abstract：This article mainly discusses wind turbine fault diagnosis technology based on pattern recognition， resonance signal and electrical signal and its fault prediction technology in mechanical structure system and electrical system， hoping to improve the stable operation of wind turbine.

Key words：wind turbine;fault diagnosis and prediction technology;electrical system

收稿日期：2020-05-09

作者簡介：姚兆林（1972—），男，江蘇鹽城人，本科，高級工程師，研究方向：新能源工程建設(shè)和新能源生產(chǎn)優(yōu)化。