振動分析在風電機械設備故障診斷中的關鍵研究

劉洪濤 左德發

摘要：在對風力發電機設備故障進行分析的過程中，對振動監測分析技術進行有效應用，能夠準確掌握風機機械結構以及具體的運行特征。從而對風力發電機組不同部件的運行頻率和故障頻率進行準確采集，并對風力發電機組的運行狀態和即將出現的故障種類等進行準確判斷。方便開展有效的故障維護工作，提高風力發電機組的運行安全。

關鍵詞：振動分析;風電機械設備;故障診斷

一、振動分析理論概述

雖然我國風力發電技術的發展速度比較快，裝機量也比較大，但是風力發電機組的推廣和應用起步相對較晚。國內有些公司在對風力發電機組進行監測時，使用的監測與診斷系統并不成熟，影響了監測結果的準確性。目前，比較常用的風電機組監測與診斷系統主要包括以下幾種：第一，針對大型風電機組研發的HET-P在線狀態監測以及診斷系統能夠對大型風力發電場的設備運行情況進行全面監督。第二，在風力發電場電站的計算機上安裝在線實時監測程序運行，工作人員可以直接利用監測程序對風機的具體運行狀態進行監測，并根據監測結果對風力發電機械設備是否存在故障進行判斷。第三，離線振動監測分析與振動監測和故障診斷系統能夠對風電機械設備的具體運行狀態進行全面掌握，同時可以準確定位故障，確定故障的嚴重程度。并對故障發展趨勢進行準確預測，有利于開展后續故障控制和管理工作。第四，在風電機組傳動鏈上的在線振動監測與分析系統可以對傳動鏈的具體故障進行監測，并且能夠準確掌握傳動鏈部件的實際運行狀態，對風機可能會出現的故障問題有效預測，確定故障部位。在故障發生初期可以及時進行人工修正以及預測性維護，保證機械設備的質量以及穩定性[1]。

目前，在我國風電機械設備故障診斷過程中對振動監測系統進行應用，主要包括定期離線監測技術與在線振動監測技術兩種。其中定期離線監測技術主要利用振動數據收集器完成機械設備振動信號采集工作，并利用頻譜分析完成數據分析工作，可以獲取振動監測結果。而在線振動監測主要利用提前安裝的振動傳感器實時采集不同測點的具體振動信號。如果風電機械設備出現故障，可以及時獲取故障發生的振動信號，并報警處理。經過專門的工作人員分析可以準確定位故障，并判斷故障的損傷程度。一般情況下，在線振動監測系統主要包括計算機分析儀、傳感器數據、傳輸線纜等設備，在應用過程中需要加強振動傳感器布置工作，保證振動傳感器數量恰當，提高振動信號采集質量。

二、在風電機械設備故障診斷中振動分析的具體應用

利用振動分析方法對風電機械設備故障進行診斷時，需要根據風力發電機組的實際情況加強數據采集工作，并根據具體的需求完成風機振動分析，對故障進行準確定位，判斷故障程度，預測故障的具體發展趨勢。這樣才能夠提出有針對性的維修建議，之后采集風機運行狀態振動數據，在拆解后需要對分析方法的可靠性和準確性進行有效驗證。一般情況下，在振動分析方法應用過程中，需要從以下方面出發，保證該方法能夠充分發揮作用：

1.風機振動信號采集作業

在數據采集之前必須確定最合適的測點，將振動傳感器安裝在合適位置并采集振動信號，測點位置越合理，獲取的數據越準確，能夠在最大程度上提高故障診斷的準確率以及成功率。一般情況下，在振動傳感器位置選擇過程中，要保證傳感器可以直接獲取振動數據。因此，要盡可能接近被測設備的承載區域或者在最大載荷方向。風機內部機械部件相對較多，高低頻信號也比較混雜，其中高頻振動傳播并無方向性，一般需要采集一個方向上的高頻信號。

2.獲取風電機組部件運行參數

及時確定風機部件的具體型號，并獲取風機在正常運行過程中，不同部件的具體參數，將其帶入到公式中獲取風機出現故障后的特征頻率。之后需要根據風機的運行速度對工作頻率進行準確確定。

3.進行頻譜分析

完成頻譜分析是振動分析在故障診斷中的主要內容。一般需要對頻域圖中的不同振動頻率、幅值、邊額等進行準確分析。從而完成故障定位，判斷故障的具體程度。在振動分析過程中，需要對每一個測量點的時域波形進行觀察，獲取振動幅值最大值，并將最大值與相關標準部位的報警值進行對比。如果振動最大值超過標準值代表存在故障，可以利用超過標準值的多少對故障的嚴重程度進行判斷。除此之外，需要對每一個測點的時域波形進行分析，主要是利用軟件將采集到的測點速度、加速度、振動信號利用傅里葉變換使其轉變為頻域圖與包絡譜。對相關的頻域波形進行觀察獲取頻譜圖內的轉頻和相關諧頻。并根據具體的形式與特征對故障類型進行準確判斷，之后需要以頻譜圖中的具體情況為基礎，對不同部件故障振動頻率和諧頻進行分析，獲取故障問題的具體情況[2]。

4.確定故障情況

在振動分析過程中需要分析機械設備故障的嚴重程度，并根據故障的具體情況提出有針對性的可靠的維修計劃。例如對只需要進行維護作業的，可以開展潤滑或者清洗工作;對需要更換部件的需要及時采購配件，風機運行風速變小時可以及時更換部件，降低維修成本和時間，提前排除故障，確保風機能夠安全穩定運行。

結語

總而言之，在科學技術快速發展的背景下，加強風力發電機組的推廣和應用具有至關重要的作用。為了保證風電機組能夠安全穩定運行，需要重視智能診斷和遠程監測技術的充分應用。在對風電機組設備故障進行診斷時，對振動分析技術進行應用，可以在一定程度上提高故障診斷的準確率以及可靠性，為故障排查與維修方案提供準確的參考依據。在對振動分析技術進行應用時，需要根據風力發電機組設備的具體運行情況，引入振動監測技術。并根據相應的工作經驗對振動分析方法進行總結，保證振動分析工作的標準性和規范性，提高故障診斷結果的可靠性。

參考文獻：

[1]孫強. 振動分析在風電機械設備故障診斷中的研究[D]. 山東大學， 2020.

[2]王洪亮， 劉倩. 振動分析在風電機械設備故障診斷中的研究[J]. 商品與質量， 2020， 000（008）：67.

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