風機主軸故障預測診斷與處理方法研究綜述

趙順治，林 濤，郭衛民，劉 磊，張志浩，景財年

（1.山東建筑大學 材料科學與工程學院，山東濟南 250101；2.齊魯工業大學（山東省科學院）山東省分析測試中心，山東濟南 250014）

0 引言

近年來，伴隨我國經濟高速發展，清潔能源在國家能源體系構建中發揮著舉足輕重的作用，《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》[1]中提出，加快能源技術創新，建設清潔低碳、安全高效的現代能源體系。這意味著清潔能源已納入國家長期發展戰略中，而以風能產業為代表的環境友好型能源產業由此迸發出巨大的經濟前景和發展潛力。然而，由于風電裝備工作環境惡劣，運行工況復雜，使用壽命長，導致機組部件容易發生潛在損壞故障，如果不能及時發現處理將造成巨大的經濟損失和嚴重的安全事故。

風機主軸作為風力發電機的核心旋轉部件[2]，生產工藝要求高、火次多、鍛造難度大，自身結構沿軸線方向臺階多且端部法蘭形狀復雜[2]、尺寸大，運行過程中不僅要受到來自外部惡劣環境的影響還會受到來自葉輪、輪轂等部件的復雜交變載荷影響。風力發電機一般設置在數十米的高空或海上，一旦發生故障難于及時發現治理。風力發電機作為一種超大型設備，各部件容易出現隱藏的微小損傷或故障，而這些未能及時發現處理的微小損傷或故障極易隨風機長時間運行演變為重大事故。2011 年1 月，華能在大理的大風壩風電場的60 號風機發生風機主軸斷裂事故[3]，原因是加工不當導致的疲勞破壞；2017 年6 月，美國內布拉斯加州某風場的一臺GE1.7MW 風電機組脫機墜落；2017 年4 月，遼寧康平風電場的一臺維塔斯風電機組機艙著火燃燒。近十年來，全球有記錄的風電機組事故有數千次。因此本文綜合闡述了國內外風機主軸故障預測診斷與處理方法等研究成果，在及時監測風電機組故障[4]并做出準確診斷處理方面提供理論支撐，在降低故障率，提高風機發電效率，提升經濟效益，保證人員安全方面具有不可或缺的重要意義[5]。

1 風機主軸故障發生前的監測方法

1.1 故障發生前模擬仿真研究

1.1.1 基于Bladed 的載荷仿真研究

風機主軸在運行過程中，承受著來自風機輪轂、前后軸承帶來的周期性扭轉載荷及隨機拉壓、振動載荷，在如此復雜多變的載荷情況下，容易產生屈服破壞和疲勞損傷等故障。為保證其長周期的安全運行，白儒[6]等人根據羅氏應力應變手冊結合主軸所受載荷特點闡述了一種有限元仿真分析預測故障的方法。

其通過建立有限元整體分析模型（如圖1 所示）的方法將真實風機系統數學近似化，再基于葉素理論使用專業載荷分析軟件Bladed[7]計算最大極限工況載荷,從而調用Bladed 計算得到最大極限工況載荷下的主軸靜強度應力云圖（如圖2 所示），分析主軸靜強度；根據主軸承受的交變載荷結合材料的S-N 曲線并依據線性損傷累計法則得到主軸的疲勞應力譜、疲勞損傷分析等一系列數據從而進行主軸疲勞壽命分析，最終根據計算結果得到主軸最易產生疲勞損傷的位置。以此對風機主軸的故障潛在發生點進行診斷。

圖1 主軸強度分析整體模型[6]

圖2 主軸靜強度應力云圖[6]

1.1.2 基于ADAMS 的動力學仿真研究

風機主軸作為風力發電機中的核心旋轉部件，及時預測其裂紋故障也是諸多學者研究的重要方向之一。白潔[8]等人從風力發電機這類旋轉機械故障機理和特征著手，仿真風機轉子系統的裂紋故障，探究了一種基于虛擬樣機技術的風機裂紋故障預測和診斷方法。

使用ANSYS 分析軟件[9]建立風機主軸有限元模型，進行靜力分析和振動特征分析。靜力分析時模擬施加實際工況中風機主軸承受的重力和轉矩，從而根據得到的應力分布云圖計算主軸最易產生故障的位置點，以此判斷實際風機主軸靜力學綜合性能并對預測故障最易發生位置提供參考；振動特征分析是在靜力分析結果的基礎上，在預測故障最易發生位置設定虛擬故障，而后將正常和故障的風機主軸的軸心軌跡和振動時頻圖進行比對，最終從中提取有效的故障信號并總結故障的特征現象，以此對實際工況中的風機主軸故障預測[10]提供參考數據及方法。

1.2 監測系統研究

上述預測故障的方法主要是基于計算機進行的模擬研究，為更大程度保證故障預測的及時性和準確性，滿足風場中對各風電機組健康狀況實時監測的需求[11]，諸多學者對風機故障監測系統進行了研發與創新，為促進風電機組的安全運行提供了重要的參考意義。

1.2.1 超聲在線監測系統研究

在線監測作為一種新式有效的監測手段，近年來受到廣泛關注，尤其需要指出由何存富[12]等人設計的一種基于超聲檢測的在線監測系統（如圖3 所示），其由超聲激勵接收電路、無線收發電路等組成，利用超聲脈沖反射原理[12]，采用環形陣列的方式將檢測傳感器以布置于主軸端面合適位置以實現在風機運行工況下的風機主軸質量的實時監測。

圖3 檢測系統組成框圖[12]

該系統的優勢在于：克服了風機主軸只能在生產過程和裝機前進行質量檢測的難題，實現了主軸運行過程中實時監測的功能，更好的保證了復雜惡劣工作環境下主軸質量的實時掌控，為及時預測主軸故障并作出處理提供關鍵參考價值。

1.2.2 基于數據流的風機故障實時監測系統

目前我國三北地區[2]的陸上風電和近海地區的海上風電發展迅速，但是風場高速流通的數據對現存風機故障檢測系統提出了嚴峻挑戰，為快速的發現風機故障并及時處理，涂振宇[11]等人提出了一整套風機故障實時監測系統的解決方案。

為了使系統適用于高速數據流并實現及時的數據處理和集成，充分利用框架式和分布式處理引擎Flink 以及分布式消息隊列系統Kafka 具備的高吞吐、低延遲、高性能的優勢搭建數據整合處理平臺，在此基礎上進行二次開發以更加全面的適應風場大批量數據流的需求并對風機狀態實現更加靈活的監測。該系統的優勢在于以下方面：

首先結合風機在運行狀態下受力振動的數字特征創新提出了一種新的故障預警的方法。結合機器學習分類算法并引用相似性距離的特征距離測量方式來實現對風機運行狀態的監控[11]；其次針對后續故障原因追溯問題，從數據傳輸的角度著手創新開發了一種適用于非平穩的風機振動信號的處理分析方法，以此更直觀的反應風電機組潛在故障原因；最后通過希爾伯特變換提取分解后信號分量的能量特征，實現對風機健康等級的評估以及健康指數的計算[11]。總體優勢在于本系統可實現風機運行狀態時的全線監測評估，以大數據處理方法為支撐使得監測過程及結果更加穩定、一致、可靠。

2 風機主軸故障發生后的分析處理方法

根據風電行業標準，風機主軸設計使用壽命需大于20 年[13]。但主軸質量易受生產過程、運輸過程、安裝過程等隨機偶然性事件帶來的直接或間接影響。在風場實際工況中，一旦主軸發生破壞性故障，務必對主軸故障發生原因進行剖析并提出處理方法才能更好的保證風機整體運行的安全性。

2.1 熱處理不當導致的主軸斷裂故障

風機主軸在運行過程中承受著復雜載荷，易在長期運轉狀態下產生疲勞破壞，文獻[14]闡述了某風機主軸在運行過程中突然斷裂失效的故障分析及處理方法。

2.1.1 故障分析方法

試樣制備過程應嚴格遵守GB/T 2975-1998《鋼及鋼產品力學性能試驗取樣位置及制樣標準》，分別在斷面附近靠近軸徑1/2 處，在靠近主軸表層和軸心部位置各自取金相試樣一塊[14]。

（1）化學成分和力學性能判定

化學成分是決定金屬材料質量的主要因素，可采用化學分析法和光譜分析法對失效軸進行定性定量分析，以驗證各元素含量是否符合生產標準。力學性能檢測是分析主軸斷裂的重要方法之一，采用萬能試驗機、沖擊試驗機以及布氏硬度計，分別對斷裂軸的力學性能、沖擊性能以及硬度進行測試[14]可判斷該軸綜合力學性能是否符合設計標準。

（2）斷口分析

宏觀觀察：通過斷口處的宏觀形貌判斷裂紋走向，在整個斷口區域并未發現明顯的瞬間斷裂區。從裂紋快速擴展的區域所占面積和存在的河流花樣特征，可以初步判斷為解理脆性斷裂。

圖4 斷裂軸斷口宏觀照片[14]

微觀觀察：對斷裂軸斷口進行SEM 分析（如圖5 所示），可從微觀角度判斷斷裂原因是否符合宏觀判斷。圖中可以看出明顯的河流狀花樣，準解理特征明顯。

圖5 斷裂軸斷口SEM照片[14]

顯微組織分析：在斷口軸心部和軸表層取樣進行顯微組織分析，可根據觀察到的金相組織判斷熱處理環節是否存在問題。圖6 為顯微組織金相圖，由于未發現回火索氏體[15]可以推斷該軸未能充分調質[16]，另外從圖中可以觀察到軸心部未能達到充分淬火。由此可以判斷此軸故障原因為熱處理環節不當導致的裂紋萌生引發的解理脆性斷裂。

圖6 斷裂軸的顯微組織[14]

2.1.2 故障分析總結

為避免此類事故再次發生，主軸制造廠家應提高熱處理水平，在盡量減小破壞的情況下優化軸心、軸表層的組織檢驗和力學性能檢測流程；風場應加強故障監測系統的監管應用，做好裝機前的模擬載荷監測。

2.2 潛在裂紋導致的主軸斷裂故障

文獻[17]闡述了一種由于存在潛在裂紋導致的主軸斷裂故障的分析及處理方法。

2.2.1 故障分析方法

宏觀觀察：從圖7 主軸斷口平坦，斷裂面平直與正應力方向垂直，可以判斷此軸早期部分斷裂[17]后剩余聯接部分長期承載負荷，后期因軸截面積減小導致受力過大應力集中而扭折斷裂，具備典型的脆性斷裂特征。

圖7 主軸斷口宏觀形貌[17]

圖8 酸浸試樣的金相組織[17]

顯微組織分析：在軸心部和軸邊緣取樣進行酸浸處理觀察金相組織，判斷故障原因是否來自鍛造過程或熱處理環節。根據微觀組織[17]形貌及金相組織純凈度判斷故障來源之一為主軸生產制造是鍛造比不夠，鋼的組織致密性不高，遺留了缺陷導致應力集中。

為在金相顯微鏡下更清晰的觀察微觀形貌，試樣應采用4%硝酸酒精浸蝕（如圖9 所示）可以看到試樣表面存在嚴重的點狀偏析，取試樣進行金相觀察發現了氫致裂紋（如圖10 所示），如果鋼冶煉水平較低，鋼水就會產生高溫吸氫現象，若鍛后未及時做好熱處理排氫措施，降溫后鑄件內部就會出現螞蟻狀氫致裂紋，圖10a 為脫碳氫致裂紋，析氫機理：4H+C→CH4，圖10b 為未脫碳氫致裂紋，析氫機理：2H→H2。因此大型軸類用鋼的冶煉過程應嚴格控制氫含量。

圖9 4%硝酸酒精浸蝕試樣的宏觀形貌[17]

圖10 氫致裂紋圖[17]

2.2.2 故障分析總結

針對鍛造比不夠，存在疏松、縮孔及粗大晶粒的問題，可以適當增加鍛造比，控制始鍛溫度和終鍛溫度，以鍛合疏松和縮孔，細化晶粒，提高軸的力學性能。

針對存在高溫吸氫導致氫致裂紋問題，需要提高冶煉技術，完善退氫處理，可在冶煉過程中采用催化劑如氧化鉻、氧化鐵進行脫氫處理，以免產生氫致裂紋。

3 風機主軸直接聯接部件引發的潛在故障

3.1 風機主軸與輪轂聯接異響問題

輪轂與主軸的聯接面是風電發電機中重要的聯接部分，在運轉過程中受到巨大的扭變載荷，是故障的易發區域。黃愛武[18]等人從主軸與輪轂栓接面的基本功能入手，對聯接異響[18]帶來的風機主軸潛在故障威脅及處理方法進行分析研究。

首先根據表1 結合風機額定功率、轉速、傳動效率、螺栓數量等計算扭矩，進而估算出主軸與輪轂聯接面間最低摩擦系數進而判斷出代表栓接面間螺栓參與沖擊剪切產生的異常低頻信號，在本例中當監測系統探測到低于30Hz 的低頻信號時，即可判斷主軸和輪轂栓接面間螺栓出現了沖擊剪切。

表1 滑動摩擦系數f[18]

最低摩擦系數計算公式[18]：

式中，T 為扭矩；n 為輪轂額定轉速；η 為傳動系統效率；fmin為最低摩擦系數；N 為螺栓數量；D 為分度圓直徑；Fi為單個螺栓的預緊拉力。

其次嚴格控制接觸面螺栓選用問題并論述了栓接面防腐選擇的要求，提出輪轂及主軸端面防腐等級需達到C3 級（海上風電需達到C4 級以上）并采用含鋅量85%以上的無機富鋅漆噴涂防腐。在實際工況中嚴格把控上述事項即可對主軸和輪轂聯接端面異響故障起到預防作用。

3.2 風機主軸軸承故障

主軸軸承[19]是風力發電機組的核心承載零件，有數據表明30%的風機機械故障源于軸承故障。而且主軸軸承與風機主軸直接關聯，一旦發生故障將會導致主軸受力不均、應力集中等現象，甚至發生轉軸偏心，嚴重威脅主軸健康。主軸軸承作為風電機組中風葉、輪轂、主軸等大型部件的力學傳遞媒介，需要承受復雜的交變載荷包括其所支撐部件的重力，徑、軸向力，甚至包括風力變化帶來的振動載荷。

軸承疲勞失效主要是指在內外滾道和滾動體的接觸承載區由于長期承受交變載荷而生成疲勞裂紋，引發接觸區疲勞剝落最終導致軸承失效的故障形式；磨損失效是指滾道和滾動體之間由于潤滑不良，接觸面粗糙度增大等最終引發軸承運轉精度下降或振動、異響等故障形式；腐蝕失效是指由于酸堿性物質侵入或密封性不好引發的軸承腐蝕；斷裂失效是指由于自身制造缺陷或承受載荷過大引發的破壞性故障形式；壓痕失效是指軸承過載導致在內外滾道表面形成塑性凹坑的故障形式[20]。而且風機主軸與軸承聯接緊密，一旦軸承失效發生故障極易導致主軸損傷破壞甚至威脅風電機組傳動系統的安全。主軸軸承常見的故障形式如圖11 所示，劉寶金[20]等人根據某次軸承破壞事故分析總結了以下故障分析思路：

圖11 主軸軸承常見故障情況[20]

（1）決定材料質量的碳化物、偏析、含氧量和夾雜物含量等可參考我國制定的 JB/T 10705-2007《滾動軸承風力發電機軸承》，GB/T 18254-2002《高碳鉻軸承鋼》標準，對故障軸承鋼進行檢測，以判斷故障是否源于材料質量。

（2）發生故障時，應對軸承保持架[21]、內外圈、滾動體進行取樣分析其金相組織、顯微硬度和滲層深度。滾動體硬化層深度參照標準JB/T8881-2011《滾動軸承零件滲碳熱處理技術條件》進行確定；滾動體表面含碳量[22]按照標準JB/T8881-2011《滾動軸承零件滲碳熱處理技術條件》進行確定，最終熱處理后的軸承性能是否符合標準。

（3）發生故障后可對滾動體、內外滾道等進行宏觀觀察，若存在大量劃痕、壓痕、銹跡可檢查是否是各接觸體之間潤滑不良，滾動體與內外圈及保持架之間接觸面上未形成有效油膜[23]引發的軸承損傷。滾動體與內外圈道之間應具備一定厚度的風機潤滑油[24]，可在抗水、防銹、抗氧化等方面對軸承[25，26]起到保護。

3.3 故障分析總結

在風電機組傳動系統運轉過程中，與風機主軸直接聯接的部件如輪轂、螺栓、前后主軸承[27-30]等均受到巨大的交變載荷作用，因此容易出現異響、破壞[31]等故障。針對聯接面異響問題，提出了防止低頻異響的注意事項，并從聯接面螺栓防腐、導電要求等提供了解決異響[36]的參考方法；針對主軸承[32-35]破壞威脅主軸健康運行問題，從材料選用、熱處理工藝、軸承潤滑等方面提供了詳盡的故障處理參考方案。

4 結論及展望

本文就風機主軸故障預測及診斷及處理方法進行了簡單闡述，主要著手點為故障發生前和故障發生后。故障發生前主要利用計算機仿真分析軟件如：Bladed、ANSYS 和故障監測系統如超聲在線監測系統、基于數據流的風機故障監測系統進行故障的預測及實時監測分析；故障發生后主要是從主軸斷裂特征、材料的組成成分、顯微組織、力學性能、冶金質量進行故障分析溯源及處理；另外對容易間接引發主軸故障的風電機組傳動系統薄弱部件進行了討論。

風場在實際運行中，應及時做好故障預警系統的設置，若后期出現主軸故障應首先判斷故障源來自軸類自身或軸承，若為主軸自身故障可首先從宏觀角度對斷裂特征進行觀察，判斷斷裂時間及斷裂特征；其次根據斷裂特征可進行微觀檢測如SEM、金相顯微觀察以進一步判斷故障源來自冶煉過程或熱處理過程，此外還可綜合有限元法進行分析等。由于單件風機主軸制造過程往往會涉及多個廠家，及時準確的進行故障溯源可產生良好的經濟保護效益。