振動分析在風電機械設備故障診斷中的運用分析

巨野縣峻陽新能源發電有限公司 季樹海 王 波 孫本鶴 王廣玲 白林林

在機電設備檢測中廣泛應用振動分析法，可將檢測質量提升并確保檢測數據可靠，為設備維護提供關鍵性數據。通過研究風機特有運行特征和結構將部件故障概率計算出來，在此基礎上分析現場采集頻率信號，判斷出故障種類以及損害程度等，準確定位故障，以此作為參照確定維護的時間和科學維護方式。隨著振動分析的深入研究與應用，監控風機運轉狀態已成為可能，可讓機組長期處于安全無故障狀態，提高機組安全系數，維護能源市場秩序。

1 風電機械常見故障頻譜特征分析

1.1 安裝故障振動分析

發電機運轉階段振動情況時有發生，常因各種原因造成，再加上長時間服役，就會出現松動、不平衡等現象。

機械不平衡。在風機部件中軸承屬于核心部件，軸的回轉中心非常關鍵，當其與軸的質心發生偏離不再重合時就會誘發不平衡問題，結合以往經驗可知，不平衡現象的存在絕大多數取決于轉子部分結垢，此外還要考慮轉子部分變形或是發生彎曲等狀況。在實踐中，經長期風機檢測可知，機械不平衡故障發生概率較大，故障特征體現在時域波形中，特征非常鮮明。

機械松動。除機械不平衡外松動問題也時常發生，設備長時間服役會受嚴重磨損，導致基座損傷，另外像腳螺栓等重要構件也會松動，在多種原因綜合作用下機械松動故障由此形成。實踐證明，轉子的支承系統扮演重要角色，當過盈間隙太小時外圈和軸承座的空間將會出現周期變化，這樣中間的油膜便無法發揮作用、出現不穩定性。此時一旦地腳螺栓緊力不足振動產生移動就會形成，影響設備同軸度。其故障頻譜特征：強徑向振動明顯，特別是垂直振動；存在常規的軸向振動，通過觀察可知。振動的方向性鮮明，并且伴隨垂直向振動，這一故障頻譜特征可作為故障區分的依據；各次諧波強烈。

1.2 滾動軸承故障分析

在設備運轉階段滾動軸承作用顯著，由于腐蝕、裝配等各方面的原因會讓滾動軸承損壞程度加深，出現不同規格的磨損。現實應用中滾動軸承失效形式大致可分為以下幾種：

疲勞剝落。隨著時間推移會承載較長時間應力，在其影響下滾動軸承滾子變化明顯，會逐漸拉大與內圈外圈的間隙，并在交變載荷作用下導致明顯裂縫形成。實踐證明，最明顯的地方往往是最大剪切應力處，且裂縫會不斷擴大直至表面出現剝落[1]。結合以往的軸承損傷案例可知，疲勞剝落概率最高，在滾動軸承故障中占據比重較大。在國家現有標準中，通常情況下軸承使用壽命計算需結合使用情況得出其疲勞壽命，即疲勞壽命=軸承使用壽命。

磨損。現實應用，磨損之所以會形成，主要是由摩擦過多導致的。究其根本，與滾子、內外圈銜接程度有關，兩者間的摩擦會讓軸承出現損傷。通常雜質的進入會加劇摩擦，讓摩擦力度加大、導致表面磨損，另外在使用階段潤滑不到位也會誘發類似問題，變相加重磨損。磨損會嚴重降低各部件的性能，磨損時間增長也就意味著部件尺寸變小，這種關系始終存在，且軸承內部的游隙會不斷擴大，導致軸承粗糙度變大，最終的不良后果就是軸承壽命縮減。此外設備運行期間還會造成其他影響，在環境微振作用下能明顯發現接觸面變小，且滾子與滾道接觸面積變小后就會出現交替滑動，這種滑動將會留下振動條紋，在振動條紋影響下變相加劇損傷情況。

塑性變形。除上述情況外現實中塑性變形普遍存在，塑性變形原因較多：在軸承運行階段大負荷沖擊強烈，再加上遭遇過熱變形導致額外負荷產生，這種情況極易誘發塑性變形；有異物進入軸承增加了塑性變形概率，處于這樣的條件下，軸承長期運轉會形成明顯的凹痕。通常這些不可恢復的凹痕會引起負荷集中，基于這樣的前提表面金屬剝落機會便會增加，最終導致塑性變形。

2 振動分析的運用

2.1 軸承振動頻譜分析

在風電設備使用中，為維持設備良好狀態，故障診斷技術必不可少，但由于風電設備故障診斷復雜、故障種類較多，想要在較短時間將故障排除需運用科學方法。隨著研究的深入一種全新故障診斷被提出，借助振動分析可彌補傳統故障診斷方法的不足，提高診斷的效率，為找準故障位置提供參考。現實應用中，想要發揮出振動分析的優勢，就要先對軸承振動頻譜全面、細致分析，具體方法是在相應位置安裝振動傳感器，無論是驅動端還是非驅動端都要依靠傳感器發揮作用，分別采集振動數據，振動數據的采集通常包括水平和垂直方向的詳細數據，都要全部采集到（圖1）。

圖1 發電機測點位置

2.2 發電機驅動端故障檢測

針對驅動端的檢測需按照規范進行，嚴格把握檢測流程啟動風機，待風機持續運轉進入發電狀態時可準備采集核心數據，并將數據匯總、記錄。在此基礎上完成傳感器的安裝，傳感器安裝位置需特別注意，需安裝到垂直位置，只有這樣才能保證數據記錄的精準。

2.2.1 水平振動圖譜分析

水平振動圖譜分析需依靠傳感器完成，通過采集振動數據計算得出軸承時域波形，從圖2可看出，所應用的驅動端軸承此時正在受到強烈沖擊，最大的沖擊力度可達30.083m/s2，而標準只有10～16m/s2，明顯已經超過報警值。由此可得出振動沖擊振幅最高范圍已被超出，表明軸承存在故障。可將采集數據上傳至ADS，選擇控件transient 同時設置好時間，在查看的地方添加節點，就能看到時域波形。

圖2 驅動端時域波形

通過驅動端時域波形，還不能對故障損傷程度和頻率有清晰的判斷，此時可借助傅里葉變換，將圖2的驅動端時域波形轉換為較為清晰、直觀的頻域波形包絡圖，可通過ADS 的核心插件完成包絡圖的轉換，也可采用fs()函數來實現。從圖3可精準找到振動幅值，振動幅值一般為158.64Hz、240.94Hz 不等，某種意義上這幾個頻率象征著軸承外圈的真實發生故障頻率及倍頻、意義重大，結合軸承故障分析特殊理論，外圈故障頻率一旦普遍存在于兩種譜線中，則可證明軸承外圈損傷情況真實存在且軸承故障頻率峰值長久不變、居高不下，完全符合軸承第三階段基本特征，最終可得出剩余壽命不足5%的結論。

圖3 驅動端包絡譜（水平方向）

2.2.2 垂直方向振動圖譜

從驅動端時域波形（垂直方向加速度）可看出，其最大值臨近60m/s2這一標準線，結合VDI3834指標，標準為10～16m/s2，一般報警警戒線為20m/s2，意味著振動嚴重超標[2]。存在這種情況時意味著軸承故障頻率峰值居高不下，變相證明軸承已損壞，最終的壽命不超過5%。通過水平和縱向的對比分析可得出結論，借助振動圖譜可對構件損害程度全方位掌控，了解故障形成機理及最終剩余壽命，可大幅縮短故障診斷時間，且診斷數據具有一定的可靠性，應用價值較高。

3 預測性維修建議

3.1 結論分析

通過上文分析可知驅動端軸承作用顯著，在實際使用中如維護不當就會引發故障，無論是普通頻譜還是現實意義中的包絡譜中都可發現與軸承外圈一致的故障頻率，更為重要的是具有多倍諧頻情況，此時完全可以說明正在運行的發電機驅動端存在軸承明顯損壞的情況，并已處于第三階段，另外還可由此判斷出軸承壽命不足90天。與此同時2倍線頻率及諧頻明顯，則意味著軸承存在松動可能，也有可能是發電機底座有類似問題存在。如果非驅動端軸承最終形成的包絡圖中軸承的缺陷頻率并不存在，將會讓域波形遭受沖擊，出現振值偏高情況，在此基礎上還可發現有工頻的諧頻存在。

3.2 預測性維修建議

參照上文結論分析結果可采取具體預測性維修措施：為保證風電設備運行平穩，確保理想發電狀態，降低故障發生率，可針對現有的軸承受損情況采取維護措施，提高軸承運轉性能。借助振動分析法對破損程度進行預判，必要時可選擇將電機驅動端軸承合理更換，以此來保證運轉的效率。為不影響使用需按照標準型號采購軸承備件，盡可能提升軸承性能，擇機進行更換，目的是為了從源頭避免突然停機、從而加大二次損傷可能性。另外，更換完的軸承要采取保養措施，定性檢查設備性能，將設備性能始終維持在平穩狀態。同時針對非驅動端軸承合理清洗和保養，將損傷程度降低，防止維護不當引發更大事故，造成不必要損失。

結合現有的故障類型，要對驅動端軸承座開展全面、細致檢查，非驅動軸承座同樣不容忽視，確認軸承是否松動是重要診斷內容、不容忽視，一旦發現“跑外圈”故障問題要采取合理措施。首先檢查地腳螺栓，對其牢靠性進行檢查，判斷是否存在軟腳現象或是力矩不夠導致的地腳螺栓發揮不了作用，只有保證檢查的全面性才能發揮故障診斷的價值，確保風電機組安全、高質量運行，為風力發電提供保障。一般振動烈度需嚴格控制在1～10kHz 范圍內，且振動位移最理想的數值為70μm。