風力發電機監測和故障診斷技術

隨著能源危機和環境污染問題的日益嚴重，作為綠色能源的風能已受到世界各國的高度關注和重視，我國中長期規劃明確支持“重點研究開發大型風力發電設備”，風電裝備由此得到了迅猛發展。
2009 年，風力發電機(簡稱風力機)裝機容量已達到159 213 MW，新增裝機容量38 312 MW，增長率為31.7%。根據目前的增長趨勢，世界風能協會預測到2020 年底，裝機容量至少為1.9×106MW。中國則繼續在世界風能發展中發揮作用，2009 年中國新增裝機容量為1.38×104 MW，第4 次實現超過1 倍的增長。與此同時，海上風電也實現了持續增長，海上風電總的裝機容量占風電裝機容量的1.2%。截止2009 年底，風力發電量達到每年3.4×108 MW•h，占電力供應總量的2%。
在風電迅猛發展的同時，風力機高額的運行維護成本影響了風場的經濟效益。風場一般地處偏遠、環境惡劣，并且機艙位于50～80 m 以上的高空，給機組的維護維修工作造成了困難，增加了機組的運行維護成本。對于工作壽命為20 年的機組，運行維護成本估計占到風場收入的10%～15%；對于海上風場，用于風力機運行維護的成本高達風場收入的20%～25%[。高額的運行維護費用增加了風場的運營成本，降低了風電的經濟效益。因此，無論是從降低風力機的運行風險，還是減少運作成本的角度考慮，都需要大力發展風力機狀態監測和故障
診斷技術。
針對風力發電這一新型裝備制造業，目前尚缺乏有效的監測診斷方法，其有效的在線振動監測診斷系統可以說還是空白。風力機容量的增加，使得風力機體積變大，發生事故的概率增大。面對風力機事故發生頻繁以及造成的巨額損失，風力機的狀態監測技術引起了國內外相關人員的極大關注。但鑒于現代風力機的運行特點，傳統的狀態監測方法雖然可以實現故障的有效診斷，但存在一定的局限性，尤其是在線狀態監測方面，問題尤為突出。選擇合適的狀態監測方法，實現風力機故障的有效診斷是現在風力機狀態監測面臨的主要問題。本文在簡要介紹風電發展趨勢的基礎上，主要介紹了風力機的主要故障部件和現有的狀態監測方法，以及有待研究的一些問題。
1、研究背景
風能作為一種清潔的可再生能源，越來越受到世界各國的重視。的風能約為2.74×109 MW，其中可利用的風能為2×107 MW，比地球上可開發利用的水能總量還要大10 倍。我國幅員遼闊，海岸線長，風能資源豐富，開發利用的前景廣闊。據氣象部門統計，中國陸上離地10 m 高度風能資源總儲量約4.35×106 MW，其中技術可開發量為2.97×105 MW，海上10 m 高度可開發和利用的風能儲量約為7.5×105 MW 。中國氣象局公布我國風能資源詳查和評價取得的新進展和階段性成果：我國陸上離地面50m 高度達到3級以上風能資源的潛在開發量約2.38×106 MW；我國5～25m水深線之間近海區域、海平面以上50m 高度可裝機容量約2×105 MW。巨大的風能儲量為風電事業的發展提供了先決條件。
2009 年，風電裝機容量又創新高，即使有經濟危機的影響，風電整機的新增投資依然超過歷年。表1 是2006～2009 年裝機容量統計值。依據目前的增長態勢和相關支持政策的出臺，世界風能協會預測2020 年的整機裝機容量將達到1.9×10–6 MW。
表1 2006～2009 年裝機容量統計

我國的風力發電是于20 世紀50 年代后期開始進行研究和試點工作的。根據中國風能協會的統計數據，截止到2009 年，我國(不含中國臺灣省)新增裝機容量達到13 803.2 MW，年同比增長124%，累計裝機容量達到2.58×104 MW，年同比增長了114%，增長率連續4 年超過，居*1，累計裝機容量超越德國，位列第2，成為增長速度zui快的國家。據我國新能源產業振興規劃草案，明確到2020 年，風電裝機容量將達到1.5×105 MW，這意味著2009 年到2020 年12 年間，全國風電裝機將凈加1.38×105 MW，年均新增裝機約1.2×104MW。風力發電已經成為解決能源問題的*的重要力量。
風電的快速發展給風電設備制造業帶來了巨大的市場機會。世界風電設備制造業主要集中在歐洲的丹麥、德國、西班牙和亞洲的印度，北美洲的美國。其中歐洲地區的風電設備制造業生產能力占世界的50%以上，是重要的風電設備生產地，也是zui大的風電設備出口地區。在國家規劃的指引和風電設備國產化等相關政策的扶持下，我國風電產業取得長足的進步。目前已涌現出80 多家風電設備整機制造企業，以及一大批與整機配套的零部件制造企業，包括兆瓦級機組在內的國產風電設備陸續下線并投入運行。隨著國內風電整機制造業的逐步發
展壯大，產品投運量和*也在快速增加，從2005 年的29%，到2006 年的41%，2007 年超過了50%。
風電的快速發展給風電設備制造業也帶來了巨大挑戰。單機容量的增大，使得風力機規模增大；風力機規模的增大，又對風力機性能、質量的安全性、可靠性提出了更高的要求。風力機機組的優良質量和高可靠性是風力發電的根本要求。風電機組在非常惡劣的氣候條件和交變載荷工況下全天候運行，如果風電機組質量不高、可靠性差，導致實際可利用率低，維修維護費用較高，運營成本增加，嚴重損害風力發電的經濟效益。表2 是某風場風力機事故數據(數據統計日期截止到2010 年3 月31日)。
表2 風力機事故統計

我國的風電制造業通過運用中外合資、技術引進、自主開發、外商獨資等不同發展模式取得了一定的成果，但也面臨著一系列嚴重問題。尤其是兆瓦級機組的質量和運行可靠性問題尤為突出。陸地上一臺1.5 MW 的大型風力機，塔架高達70 m 左右，齒輪箱質量15 t 左右，如果齒輪箱發生故障，僅拆裝費用就可高達70 萬元以上，如果再加上運輸和維修費用，則至少高達100 萬元，這相當于風力機生產總成本的10%，而且還會導致風力機停機數月之久，給風場的生產帶來巨大的損失。海上風力機由于拆裝的困難，維護需要出動大型輪船和坦克吊車，甚至調動直升機，其維護成本至少是陸地的2 倍以上。面對風力機運行過程中出現的各種故障問題，如何有效降低故障帶來的損失，避免重大故障發生是風力機安全可靠、運行的重要保證。狀態監測技術可以實現對風力機各個部件的實時觀測，掌握運行過程中的狀態信息，及時發現故障隱患，采取有效措施避免重大事故的發生，同時改定期維護和事后維護為預測維護，可以有效降低運行維護成本，提高風電的經濟效益。
2、風力發電機組的故障特點
風電機組主要分為三類：① 雙饋式變槳變速機型，是目前大部分企業采用的主流機型；② 直驅永磁式變槳變速機型是近幾年發展起來的，是未來風電的發展方向之一；③ 失速定槳定速機型是非主流機型，運行維護方便?？紤]到目前風場中主要以雙饋式變槳變速機型為主，故本文內容主要針對該機型的故障及狀態監測方法加以討論。
風力發電機由風輪及變槳距系統、輪轂、結構(機艙、地基和塔架)、傳動裝置、齒輪箱、發電機、電氣系統、控制系統、傳感器、剎車系統、液壓系統和偏航系統等構成。風電機組首先將風能通過風輪轉換成機械能，再借助主軸、齒輪箱等傳動系統和發電機將機械能轉換成電能，從而實現風力發電。風力發電機組一般都設在50～80 m 或以上的高空，其工作環境惡劣復雜，機組的受力情況也很復雜。風力發電機組在工作過程中，槳葉的轉速是隨風速的變化而變化。當陣風襲來，葉片受到短暫而頻繁的沖擊載荷，而這個沖擊載荷也會傳遞到傳動鏈上的各個部件，使得各個部件也受到復雜交變的沖擊，對其工作壽命造成極大的影響，使風力機在運行過程中出現各種故障，尤其是風輪以及與其剛性連接的主軸、齒輪箱、發電機等在交變載荷的作用下很容易出現故障，造成機組停機。表3 是西班牙納瓦拉水電能源集團公司(EHN)對2001～2003年風力發電機主要部件的故障比例統計。據統計其中行星齒輪段占54%，間軸占4%，高速軸占38%，其他原因占4%。
表3 EHN 公司風力發電機故障比例統計 %

近年來，在國家政策的大力支持下，我國自行研發的風力發電機組已逐步占有市場，*比例也在逐年上升，但是在引進*技術的同時，欠缺對我國特殊的氣候環境和地理因素的考慮，致使產品質量問題越來越突出。在國家相關部門的調研中發現，各整機制造企業在運行和調試過程中均出現過質量問題，問題部件及原因如表4 所示。
表4 風電整機及零部件部分產品質量問題與原因

雷電將塔頂柜和塔底柜擊穿 防雷設計方案不完善機架出現焊縫斷裂 設計不合理、焊接質量不到位風場多位于偏遠的山區或近海區域，交通不便，并且機組處于高空，一旦機組的某些部件出現故障，不僅長時間停機造成發電量損失，而且整個機組的重新吊裝和部件更換，都需要極大的人力和物力。長期以來，風力發電機采用的是計劃維修和事后維修的方式。計劃維修即機組運行2500h和5000h后的例行維護，如：檢查螺栓是否松動、抽檢油樣、加注潤滑油等。這種維修方式無法全面、及時地了解設備的運行狀況；而事后維修則由于事先準備不足，造成維修工作耗時太長，損失嚴重。
所以，必須在風力發電機組運行過程中實時監控各關鍵部件的運行狀態，及時了解各部件存在的故障隱患，以便及時采取措施，防止造成嚴重損失，提高風力發電機組運行的可靠性，延長其使用壽命。
狀態監測和故障診斷技術可以在機組不停機的情況下，對其進行連續監控，實時了解設備的健康狀態，及時發現故障隱患，避免重大事故的發生，并且得到的機組長時間運行狀態數據對零部件后續的設計改進有積極的指導作用。
通過國內外的統計數據可以發現，風力發電機組的典型故障主要集中在葉片、齒輪箱、發電機等部位。針對不同的故障部件和故障特征，采取合適的故障診斷方法是有效實施狀態監測和故障診斷技術的保證。
3、風力發電機的監測診斷技術
3.1 齒輪箱
齒輪箱位于機艙內，是風力機傳動鏈上的重要部件，是連接主軸和發電機的重要樞紐。齒輪箱一般由一級行星齒輪傳動和兩級平行齒輪傳動構成，內部結構和受力情況較為復雜，尤其是在變工況、變載荷的情況下運行，容易發生故障。齒輪箱的常見故障包括齒輪故障和軸承故障，軸承作為齒輪箱的關鍵部件，其失效常常會引起齒輪箱災難性的破壞。常見的齒輪故障有：斷齒、齒面疲勞、膠合等；軸承故障有：磨損、點蝕、裂紋、表面剝落等。表5 是瑞典*理工學院的可靠性評估管理中心對分布于瑞典的風力機齒輪箱故障類型的統計數據。
表5 齒輪箱故障類型

齒輪箱是風力機正常、運行的保障。風電技術的快速發展和單機容量的增加，使得風力機的規模越來越大，對其性能的要求也越來越高。隨著大重型機組的投入運行，齒輪箱的故障頻率也隨之增加。據統計，一臺風力機故障停機時間的20%是由齒輪箱故障引起的。一旦齒輪箱出現問題，除了高額的維修費用，長時間停機造成的發電量損失也是巨大的。表6 是1997～2004 年瑞典*理工學院對瑞典風力機齒輪箱故障時間統計數據。
表6 瑞典1997～2004 年風力機齒輪箱故障時間統計

面對風力機齒輪箱故障的頻繁發生以及造成的巨額損失，近年來，已有不少科研人員對風力機齒輪箱的故障檢測進行了研究。振動測量方法是技術zui成熟、zui普及的一種故障檢測方法。借助時域信號的統計指標實現了對齒輪箱故障的初步診斷，然后借助傳統的快速傅里葉變換(Fast Fourier transform, FFT)和功率譜對診斷結果進一步加以確認。*，故障特征頻率是判斷齒輪、軸承等健康狀態的重要指標。借助故障特征頻率可以實現故障的準確定位，提高診斷精度。時頻分析方法是結合了時域和頻域的雙重信息，適用于非平穩信號的處理方法。常見的時頻分析方法有小波分析、短時傅里葉變換以及經驗模態分解等。BARSZCZ 等[15]提出了利用譜峭度診斷行星齒輪箱故障的方法。譜峭度具有沖擊信號敏感的特性，
利用譜峭度可以檢測出信號中的沖擊成分，從而診斷出故障原因。研究了小波神經網絡在風力機齒輪箱故障診斷中的應用。該方法借助小波變換的時頻分析特性和神經網絡的自學習功能，將小波函數作為神經網絡的隱含層，提高了診斷精度，減少了神經網絡的層數，加快了收斂速度。
對行星齒輪箱的建模和動力學行為進行了研究，為闡述其復合傳動引起的故障相互調制和耦合等故障機理提供了依據。
溫度測量方法是基于零部件的溫度變化實現異常狀態識別的診斷方法。溫度作為狀態量，測量方便，操作簡單。鑒于溫度測量方法的簡單易行等特點，該方法已集成在風力機的控制系統中，用于檢測齒輪箱、發電機以及主軸等部件的健康狀態。
3.2 發電機
發電機是風電機組的核心部件，負責將旋轉的機械能轉化為電能，并為電氣系統供電。隨著風力機容量的增大，發電機的規模也在逐漸增加，使得對發電機的密封保護受到制約。發電機長期運行于變工況和電磁環境中，容易發生故障。常見的故障模式有發電機振動過大、發電機過熱、軸承過熱、轉子/定子線圈短路、轉子斷條以及絕緣損壞等。據統計，在發電機的所有故障中，軸承的故障率為40%，定子的故障率為38%，轉子的故障率為10%，其他故障占12%。
根據發電機的故障特點，采用的診斷方法主要是基于轉子/定子電流信號、電壓信號以及輸出功率信號等狀態檢測手段。借助定子電流和轉子電流信號的時域分析得到其幅值信息，再通過FFT 得到電流信號的諧波分量，zui后通過判斷諧波分量的變化實現對發電機3 種模擬故障的識別。借助連續小波變換，對輸出功率信號進行分析，識別出了發電機轉子偏心故障和軸承故障。研究了穩態狀況下，短時傅里葉變換方法在發電機定子開環故障中的應用。通過對比發現，雖然基于定子電流和瞬時功率的診斷方法均可識別出故障，但瞬時功率信號中包含了更多的故障信息。發電機的轉子偏心現象是軸承過度磨損或其他故障隱患的表現?；谳敵鲭娏?、電壓、功率等信號的檢測方法是識別轉子偏心故障的有效
手段。此外，針對多級齒輪箱研究通過解調異步發電機的電流信號來診斷齒輪箱故障。
另外，在變轉速下建立了基于多項式的雙饋式異步發電機線性與非線性數學模型，利用故障特征分析法檢測出了轉子偏心故障，但是此方法也僅能判斷發電機出現故障類型，而不能準確找出故障源。針對同步發電機為消除變轉速的影響，提出了基于轉矩和主軸轉速的判斷準則。模擬定子繞組線圈的短路，對發電機定子繞組電流/功率信號，先用離散小波去除噪聲，再使用連續小波提取特征頻率，有效地識別出了故障。
3.3 葉片
葉片是風力發電機組吸收風能的關鍵部件。葉片長期露天工作在惡劣的環境下，難以避免受到濕氣腐蝕、陣風或雷擊等因素的破壞以及長時間運行產生的疲勞裂紋等故障隱患。風力機葉片長度一般在30～40 m，由纖維增強型復合材料組成，體積質量巨大，一旦發生故障，不僅造成葉片本身的損壞，還會對整機的安全產生致命性損傷。因此，研究風力機葉片的狀態檢測方法，對于降低故障損失，保證機組長時間安全運行具有重要意義。
目前，國內雖然在風力機葉片的設計制造技術方面取得了一定的研究成果，如清華大學針對風力機葉片在運行過程中出現的顫振等現象綜述了葉片氣動彈性穩定性問題的研究成果，為風力機葉片的設計提供理論依據。但現有文獻對其運行過程中的狀態檢測技術研究的較少，基于振動測量方法，利用壓電陶瓷傳感器捕捉振動信號，提出了4 種用于葉片故障診斷的方法。傳遞函數和動態變形分析方法需借助多普勒激光掃描測振儀和葉片健康狀態時的測量數據作為參考，雖然診斷結果較為準確，但難以在實際中應用；響應比較和波動傳播分析方法只需壓電陶瓷傳感器和激振器，借助傳感器信號之間的比較判斷葉片是否存在異常。波動傳播方法只對位于傳感器和激振器之間的故障敏感，有一定的局限性；但響應比較分析方法算法簡單、對歷史數據要求低?；诎惭b在運行風力機葉片中的光纖光柵傳感器測量系統的成功運行，介紹了用光纖光柵傳感器實現風力機葉片的在線監測的可行性。根據風力機葉片在運行過程中的載荷變化，借助葉片上對稱分布的光纖光柵傳感器捕捉應變信號，評判葉片健康狀態。利用壓電陶瓷傳感器捕捉葉片中的應力應變波形，通過分析這些波形的傳播特性實現對葉片的故障識別。
可見，對于葉片的故障檢測，主要是根據材料在不同受力情況下的應力應變變化，從而識別出故障狀態。應力應變檢測方法是通過應力應變傳感器(光纖光柵傳感器)檢測葉片在運行過程中應力應變的變化范圍，從而確保葉片的安全運行，并且該方法對于預測葉片壽命也非常有效。光纖光柵傳感器具有較好的抗電磁干擾、抗腐蝕、尺寸小、壽命長等優點，適合葉片結構的狀態檢測。但葉片損傷容限準則尚未有效建立，基于光纖光柵傳感器獲得的信號難以與葉片損傷模式對應，針對復合材料損傷的失效容限和性能退化預測進行了相關研究工作。
此外，國外相關人員還利用現代無損檢測手段對葉片的健康狀態進行識別。聲發射檢測方法是利用物體內部因應力集中產生斷裂、變形時釋放的應變波來識別被檢部件的異常情況。風力機葉片長期受到空氣動力的交變沖擊以及腐蝕等，會產生裂紋、變形等異常，可借助聲發射檢測。紅外成像檢測方法是利用物體在不同溫度下輻射出來的紅外線成像識別異常狀況。物體表面的健康狀態(裂紋、剝落等)會影響熱輻射的能量分布，利用該特點，紅外成像檢測方法可用于零部件表面裂紋的診斷識別。雖然國外在風力機葉片故障診斷方面取得了一定的
研究成果，但主要還是處于試驗階段，應用到實際中還需要一定的時間。
3.4 槳距控制系統、電氣系統與偏航系統
采用槳距控制除可控制轉速外，還可減少轉子和驅動鏈中各部件的壓力，并允許風力機在很大風力下運行，目前主流的調速方式采用變槳距結構。其一般有兩種傳動機構：齒輪式與連桿式。在大型風力機中，常采用電子控制的液壓機構來控制葉片的槳距，液壓調節器控制齒輪或連桿推動葉片。變槳距系統轉速極低、運行不連續、負載隨機，對其狀態監測可采用振動檢測，也可采集發電機的電流信號進行分析。
風電機組的電氣系統通過變頻器等電氣設備與電網相連，向電網輸送電能，同時控制電能參數。電氣系統部件較多，發生故障的概率較大，故障類型主要有：短路故障、過電壓故障、過電流故障以及過溫故障等。電氣系統的任一部件出現故障，都有可能間接引起發電機的損壞。鑒于電氣系統的特點，可以采取性能參數檢測方法，如檢測輸出電壓、電流、功率、溫度等是否和正常值相一致，借此判斷電氣系統各個部件的健康狀態。
偏航系統在風力發電機組中的作用是轉動機艙，使轉子隨時與風向保持一致，以保證風力發電機具有zui大的發電能力。偏航系統主要由偏航電機、偏航齒輪、偏航齒圈等組成，出現的問題主要包括輪齒磨損、定位不準確、偏航電機故障以及限位開關故障等。鑒于偏航系統自身的運行特點，如轉速低、狀態多變、負載重等，對其進行狀態監測，采用的方法大致是振動檢測以及針對偏航電機的電流、電壓檢測方法等