基于多采樣率的風電多機組遠程監測?

楊彥利, 苗長云

(天津工業大學電子與信息工程學院 天津,300387)

引 言

隨著人類環保意識的提高以及不可再生資源的日益枯竭,風能受到了廣泛關注,已成為國際上可再生能源領域發展最快的清潔能源之一。截止到2009年底,全球風機的發電量已占用電總量的 2%,我國的裝機總量已位居世界第2位[1]。風電機組維護的高成本阻礙著風力發電行業的健康發展。據統計,陸上和海上風電機組的維護費用分別約占其收入的10%～ 15%和 20%～ 25%[2]。除了改進風電機組相關部件的設計來提高可靠性外,降低風電成本的一個有效途徑是對風電機組實施有效的狀態監測[3-4]。但風力機故障監測存在其特殊性,大型風力電場多布置于寬闊邊遠地區,惡劣的自然環境對風電機組的維護構成挑戰,而且經常需要多位知名專家對風電機組進行異地診斷[5],因此有必要開發風電機組的遠程狀態監測系統。

目前,在線式風電機組狀態監測和遠程故障診斷系統已在風力發電設備中得到應用[6-7],部分應用還實現了基于廣域網的遠程狀態監測;但是,這些基于廣域網的監測系統一般只能實現對功率、轉速、電流和風速等參數的監測,無振動量監測,存在故障預警功能欠缺等缺點[8]。由于風電機組振動信息的數據量非常大,受網絡傳輸速度慢的制約,基于振動信號的廣域網多機組遠程實時狀態監測系統還有待進一步開發。筆者利用多采樣率信號處理技術來研究基于廣域網的風電多機組遠程狀態監測。

1 風電機組振動監測

機械振動是工程技術中普遍存在的一種現象。當機器發生異常時,一般都會隨之出現振動加大并引起工作性能的變化,如影響工作精度、加劇磨損、加速疲勞破壞等,繼而進一步加劇振動,造成惡性循環,直至發生故障和破壞[9]。大型變速風電機組的振動問題主要集中在4個方面[10]:a.風輪的氣彈效應;b.機械傳動鏈的扭曲振動,可能會受到氣動效應和電氣特性的激勵;c.偏航運動引起的振動問題;d.風輪塔架耦合的整機振動。

雖然風電機組的診斷方法有振動監測、超聲監測、溫度監測、潤滑油監測等多種方法,但由于風力機故障經常以振動形式表現出來,根據振動信號進行監測與診斷是目前風電機組維護管理的主要手段[5]。振動監測是設備狀態監測領域最常用的方法之一,通過從時域、頻域、時頻域等角度對振動信號進行分析,進而深入了解風電機組的運行狀態,及時發現設備出現或即將出現的故障。

對于風電機組,振動監測主要用于監測發電機的軸承、主軸承、齒輪箱的齒輪和軸承,以及機艙等部件的振動情況[11]。風力機的振動監測具有低轉速、動載荷等特點,低速軸和機艙的振動頻率通常低于 10 Hz[11]。由于風力渦輪機組的低速運轉限制了振動監測方法對于早期故障的識別,有效地提取風電機組的低頻振動信號已成為風電機組遠程狀態監測的關鍵。

2 多采樣率信號處理技術

多采樣率信號處理技術就是通過在一個信號處理系統中采用2個或2個以上的采樣速率,其目的是減少存儲量,降低計算復雜度,以便于信號的存儲、傳遞和處理等。多采樣率系統已在通信、語音信號處理、頻譜分析、雷達系統和天線系統等領域得到成功應用[12]。

抽取和插值是多采樣率信號處理的基本模塊[13],如圖1所示。抽取就是取出信號序列x(n)位于整數倍抽取因子位置上的值作為新的序列,而插值則是在信號x(n)的相鄰樣本間插入p-1個樣本值,通常是插入零值。抽取過程可表示為

圖1 多采樣率信號處理的基本模塊

假設信號x(n)的離散采樣率為fs,那么經抽取后,信號yd(n)采樣率變為fs/D;經插值后,信號yp(n)采樣率為fp/D。為了避免抽取過程產生混疊和插值過程產生鏡像,通常需要在抽取前和插值后加入低通濾波器。

3 多機組遠程振動診斷

基于多采樣率處理技術的風電多機組遠程監測系統如圖2所示,整個系統包括信號采集及預處理、多采樣率處理、廣域網傳輸、數據接收與信號處理、狀態監測與故障診斷等模塊。每臺風電機組上需要安裝多個傳感器,分別用于采集風電機組的低速軸、高速軸和齒輪箱等關鍵零部件的軸向、徑向振動信號和轉速信號。針對風力發電廠的若干發電機組,整個系統的工作過程如下:首先,通過傳感器分別采集每臺風電機組的振動信號和轉速信號,并將采集到的振動信號經預處理后變成離散信號;然后,根據轉速信號計算抽樣因子,對離散振動信號進行多采樣率處理,通過廣域網將多采樣率處理后的振動信號發送到遠程接收端;最后,通過在遠程接收端分析接收到的振動信號來識別設備的狀態并進行故障診斷,從而實現對風電多機組狀態的遠程實時監測。在進行廣域網傳輸的同時,將數據文件保存于本地局域網內,以免由于網絡故障而導致數據的丟失,既起到備份數據的作用,也可以用于設備狀態的本地診斷。

圖2 風電多機組遠程監測系統框圖

多采樣率信號處理模塊如圖 3所示,首先計算得到抽樣因子,再根據抽樣因子來構造低通濾波器,對振動信號抗混疊低通濾波后進行二次抽樣處理。對于低速軸和高速軸,抽樣因子D的計算公式為

其中:c≥ 2,為一常數;m為諧波次數;nr為轉子轉速。

對于齒輪箱,抽樣因子D應滿足

其中:fm為轉子速度為nr時齒輪的嚙合頻率。

圖3 多采樣率信號處理模塊

圖3中的低通濾波器起抗混疊濾波的作用。理想的抗混疊低通濾波器h(n)的幅頻響應特性[13]為

其中:k=2 πf/fs。

這意味著在抽取前,低通濾波器濾掉了信號中頻率高于k=π/D的成分,進而在二次抽樣后,以較低的采樣頻率采集到了風電機組不同監測對象的低頻振動信號。

實際應用中,風速隨時間的變化會導致風力發電機轉子轉速具有時變性。根據式(2)和式(3)可知,抽樣因子能夠自適應地變化,但抽樣因子的時變性與其穩定性構成一對矛盾。抽樣因子的快速變化會增加后續信號處理的難度。為了便于后續的頻譜分析,對于長度為 2冪次方的原始數據,可以取抽樣因子為2的冪次方。這樣,在兼顧抽樣因子自適應變化的同時,在一定程度上穩定了抽樣因子。另外,抽樣因子太大,會造成相鄰兩個離散點的時間間隔過大,而遠程接收到的數據長度就會很小,這不便于設備的狀態監測。由此可知,為了減少數據量需要盡可能增大抽樣因子,而從設備監測的角度則限制了大抽樣因子的使用,故需要綜合考慮來選擇抽樣因子。

二次采樣后的振動信號經廣域網發送到遠程接收端,實現振動數據的異地分析。用于振動信號分析的方法有:時域波形、軸心軌跡、瀑布圖、全息譜、全頻譜、包絡分析、AR譜分析、趨勢分析、統計分析、自相關分析、自功率譜分析、倒譜分析、細化譜分析、解調分析、幅值譜分析、頻譜分析、短時傅里葉變換、小波變換、小波包變換、分數階傅里葉變換、Wigner-Ville分布、經驗模態分解信號處理、高階統計量信號處理和基于人工神經網絡的專家系統等分析方法。通過時域、頻域、時頻域等角度從振動信號中提取出風電機組的狀態特征信息,進而利用振動監測技術實現風電機組的遠程狀態監測和故障診斷。

4 仿真分析

以德國 Repower公司的 5 M風力發電裝置為例,其主要參數為[14]:風輪轉速6.9～ 12.1 r/min,發電機轉速670～ 1 170 r/min。假如每個機組布置 32個傳感器,其中 24個電渦流傳感器,其采樣頻率為10 kHz,用于低速軸和高速軸等零部件的振動信號采集;其余 8個為加速度傳感器,其采樣頻率為 20 kHz,用于齒輪箱的振動信號采集。

經每個電渦流傳感器采集形成整數型數據的數據量為40 kB/s,經每個加速度傳感器采集形成整數型數據的數據量為每秒鐘 80 kB/s,這樣,每秒鐘就會產生 1 600 kB的整數型數據。假定壓縮成 rar格式,按照標準壓縮方式進行壓縮,壓縮比大致為 7∶1,對于 4 MB帶寬的網絡,其網絡速度理想值大致為 364 kB/s,只能實現1臺風電機組振動數據的廣域網遠距離實時傳輸。在轉速為12.1 r/min的情況下,不同部件振動信號的數據量及二次抽樣后數據量的對比如表1所示。由表1可知,1 600 kB的數據經二次抽樣處理后縮減為 85 kB,可實現 29臺風電機組振動數據在4 MB帶寬的廣域網上進行遠距離實時傳輸。

表1 不同部件振動信號數據量與抽樣后數據量的對比

在轉速為12.1 r/min情況下,發電機軸的仿真振動信號如圖 4所示,經多采樣率處理模塊抽樣后的仿真振動信號如圖 5所示。由圖 4和圖 5可以看出,經二次抽樣后,發電機軸的振動信號及其諧頻得到了很好的保留,結合表 1可知數據量的減小十分明顯。

圖4 發電機軸的仿真振動信號及其頻譜

圖5 二次抽樣后的仿真振動信號及其頻譜

5 結束語

網絡速度是基于廣域網的遠程實時狀態檢測的瓶頸,針對風力發電機組振動信號的低頻特性,設計了用多采樣率信號處理技術來處理振動信號,以減小包含振動信號的數據文件所占用的存儲空間。經仿真對比可知,多采樣率信號處理技術處理后的振動信號數據量減小十分明顯。借助于多采樣率信號處理技術,在現有網絡條件下可實現基于振動信號的廣域網風電多機組狀態的遠程實時監測。

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