内容发布更新时间 : 2024/12/27 5:08:35星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。
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风电机组轴承智能故障诊断系统研究
作者：王建
来源：《世界家苑·学术》2018年第01期
关键词：风电机组;滚动轴承;故障诊断 引言
风能产业作为二十一世纪的朝阳产业，同时也是可持续充分发展的绿色经济。世界各国己把风力发电看作是缓解未来能源短缺必不可少的一项措施。目前风力发电在中国、印度、加拿大、巴西等国家己成为发电的有效途径之一[fll。利用风能发电在我国沿海、内蒙、新疆、青海等区域己初见成效并且形成了绿色电力经济产业。风能作为一种新型清洁能源产业，对于改善能源的结构、促进经济结构的转型、推动环境友好型社会的建设具有十分重要的意义。中国风能专委会公布了2016年中国新增和累计风电装机容量统计数据。在2016年，全国新增装机容量大约2337万千瓦，相比2015年下降了24%;中国累计装机容量接近1.69亿千瓦，相比2015年增长了16%。虽然新增装机容量有所下滑，但是从总的装机容量来看，全国累计装机容量呈持续快速增长的良好发展趋势。 1风电机组故障诊断国内外研究现状
国内监测技术的发展还相对比较落后，特别是对塔架和机舱运行状态的监测，大多数还停留在理论分析阶段，在实际工程中用到的监测设备基本都是从国外引进的。随着国内装机容量的持续快速增长和对风电机组监测设备的需求也在不断地加大，从而引起了国内各大高校对风电设备监测系统研发的积极性。上海交通大学风力发电研究中心的余慎思等提出了一种利用自概率学习模型的故障评估方法对风电机组的异常状态进行了有效监测;华北电力大学武英杰等提出了一种基于变模态分解的故障诊断方法，并将其应用到风力发电机传动系统的不平衡故障诊断中去，试验结果表明此方法可以有效地识别出机组因为不平衡而引起的故障，并且还可以有效地降低噪声和避免经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）中由冲击引起的模态混叠;华北电力大学控制与计算机工程学院的张建付等对采集来的风机轴承振动信号做小波包变换提取出特征参数并将其输入到长短时记忆网络有效地识别出了机组轴承的常见故障，证明了此方法的有效性.
2风电机组轴承的故障及关键诊断技术 2.1信号采集模块的关键技术
信号采集模块主要涉及传感器和数据采集卡类型的选择，在选取数据采集卡时一定要注意采样频率、分辨率和I/O通道数等各项指标。采样频率理论上要大于信号频率的2倍，在实际问题中一般取5一10倍，分辨率越高使模拟信号数字化后变得更加精确，通道数越多则意味
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着同一时间可以采集多路信号。另外，一般尽量选用提供LabVIEW中DAQ驱动程序的数据采集卡。由于不同种类的数据采集卡接受的输入信号类型不同，因此要选用传感器的输出类型和采集卡的输入类型保持一致。为了充分利用采集卡的精度，尽量使传感器的输出范围和采集卡输入范围保持相同。
2.2状态识别模块的关键技术
状态识别模块就是对故障的不同种类进行区分，论文采用BP神经网络的状态识别方法对轴承的各种故障进行区分。此模块最关键的就是需要提前收集大量的样本数据对己建立好的网络进行多次反复的训练，通过不停地修改权值和阂值使其最终的输出结果非常接近期望值。 2.3特征提取模块的关键技术
特征提取模块就是对信号采集模块采集来的信号进行处理，通常需要对采集来的数据选用合适的信号处理算法进行滤波、降噪和解调等一系列处理，提取出反映故障类型或故障严重程度的特征参数。在此过程中最关键的就是选择适合待分析信号特点的信号处理算法，使故障特征能够清晰地展现出来，为下一步的故障模式识别做好准备。 3风电机组轴承智能故障诊断系统的实现 3.1概述
为了将LMD和BP神经网络两者有效地结合起来实现轴承故障快速有效的智能诊断，因此借助LabVIEW开发了基于LMD和BP神经网络的轴承智能故障诊断系统。在诊断过程中一般要对采集的数据进行信号处理和图形显示，而LabVIEW是一个标准的图形化开发环境，它采用图形模式的结构框图构建程序代码，并且提供了很多和现实仪器功能一样或类似的虚拟仪器以及成熟的各种数值分析和信号处理的图形化函数库，在系统开发初级阶段的不需要编写大量的代码和购买各种实验仪器，可以提高工作效率和节约成本。 3.2开发工具简介
LabVIEW是现阶段应用范围最广、发展速度最快和功能最强大的图形化系统开发软件，也叫作G语言。它和Delphi，VisualBasic，VisualC++和C#等编程语言有着本质的区别，LabVIEW是利用以封装好的具有特定功能的图形函数创建程序代码，开发人员只需输入必要的参数和设置相关的属性就可实现预期的功能。因而在使用LabVIEW编写程序时，大多数情况下不需要开发人员编写大量的代码，取而代之的是利用各种函数图框和图框之间数据流动的连接线组成的流程图，更有利于形象地展示数据流动方向和程序结构。它尽量采用不同领域的专家和工程师们所普遍认可的专业术语和图标，以便于信息的相互交流。因此，LabVIEW开发的应用系统是以面向最终用户为目的的，用户利用它可以根据实际问题需要灵活开发系统。 3.3系统的基本功能介绍
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系统的主要功能包括数据文件的读取、参数的设置、信号的时域分析和频谱分析、轴承特征频率的计算、信号的LMD分解和故障类型的识别等功能。系统能够对轴承的故障信号进行频域和时域等多方面的分析并可以自动识别出故障类型，实现了故障诊断的智能化。 结语
最近几年，在政府的积极引导下和国家政策的大力支持下，风电产业得到了快速发展，同时也促进了风电设备制造业的飞速发展。从国家印发的《能源发展“十三五”规划》中可以看到，为了治理环境污染，创造环境友好型社会，国家将进一步鼓励和加大投资发展风电产业，这也意味着风力发电在我国所有的发电形式中占据越来越重要的地位。但是为了保证风电设备在恶劣的环境下能够长时间安全可靠地工作，研究一套实用可靠的状态监测和故障诊断系统对风电设备变得越来越重要，它不但可以降低维护成本，还可以提高发电效率。 参考文献
[1]杨玉听.风机轴承故障诊断中的振动信号特征提取方法研究[D].燕山：燕山大学2013. [2]李思成.兆瓦级风力发电机主轴轴承应力分析及寿命研究[D].上海：上海大学.2010. [3]张博.直驱式风电机组轴承振动监测与故障诊断[D].太原：太原理工大学，2014. （作者单位：明阳智慧能源集团股份公司）