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基于希爾伯特變換的雙饋式風(fēng)電機組中發(fā)電機的碳刷-滑環(huán)早期故障診斷研究

2021-11-30 11:43:32余清清許國東黃千松
太陽能 2021年11期
關(guān)鍵詞:發(fā)電機特征信號

余清清,錢 赫,許國東,黃千松,王 瀟,任 靜

(浙江運達風(fēng)電股份有限公司 浙江省風(fēng)力發(fā)電技術(shù)重點實驗室,杭州 310012)

0 引言

發(fā)電機是風(fēng)電機組的核心部件,碳刷-滑環(huán)出現(xiàn)的打火現(xiàn)象屬于發(fā)電機的常見故障之一。碳刷-滑環(huán)長期的輕微打火會加大滑環(huán)的粗糙度,從而加劇打火現(xiàn)象,嚴重時甚至?xí)够h(huán)室過熱,從而燒壞碳刷與滑環(huán)。但由于碳刷-滑環(huán)的輕微打火現(xiàn)象不易被發(fā)現(xiàn),往往打火現(xiàn)象被發(fā)現(xiàn)時,碳刷與滑環(huán)已嚴重受損,這會造成巨大的經(jīng)濟損失,并會產(chǎn)生較大的安全隱患;同時,由于碳刷與滑環(huán)的日常維護難度及工作量巨大,處在惡劣環(huán)境下的風(fēng)電機組更是需要投入大量的人力、物力和財力[1]進行維護。因此,研究雙饋式風(fēng)電機組中發(fā)電機的碳刷-滑環(huán)的早期故障診斷方法迫在眉睫。

近年來,國內(nèi)外眾多學(xué)者通過不懈努力,在電接觸理論及應(yīng)用方面[2],尤其是在碳刷-滑環(huán)打火的在線監(jiān)測及診斷方面,獲得了不少研究成果。比如:文獻[3]提出將轉(zhuǎn)子電壓作為碳刷與滑環(huán)間出現(xiàn)火花故障時的監(jiān)測依據(jù),通過轉(zhuǎn)子電壓的波動來對碳刷、滑環(huán)的運行情況做出判斷;文獻[4]根據(jù)滑環(huán)、碳刷的熱成像來判斷碳刷-滑環(huán)的運行狀態(tài);文獻[5]根據(jù)滑環(huán)、碳刷的振動信號對碳刷-滑環(huán)的故障特性進行了研究。雖然上述研究對發(fā)電機的碳刷-滑環(huán)故障診斷有很大幫助,但將這些方法應(yīng)用于風(fēng)電機組中發(fā)電機的碳刷-滑環(huán)打火故障診斷還存在一定的局限性,難以提取碳刷-滑環(huán)早期輕度打火故障時的特征。

希爾伯特變換在信號處理方面有著廣泛應(yīng)用,并于近年來不同程度地應(yīng)用于風(fēng)電等行業(yè)[6]。針對碳刷-滑環(huán)在早期故障時出現(xiàn)的打火現(xiàn)象進行分析時存在的發(fā)電機的轉(zhuǎn)子電流信號易被淹沒、打火故障存在隨機性等導(dǎo)致特征信號提取困難的問題,本文提出了基于希爾伯特變換提取雙饋式風(fēng)電機組中發(fā)電機的轉(zhuǎn)子電流特征信號的方法,可應(yīng)用于發(fā)電機的碳刷-滑環(huán)出現(xiàn)打火現(xiàn)象的早期故障診斷。首先從理論上闡述了希爾伯特變換提取特征量的方法[7];然后利用FIR帶通濾波器對雙饋式風(fēng)電機組的發(fā)電機轉(zhuǎn)子電流信號的時域波形進行濾波,并對濾波后的信號進行希爾伯特變換,通過包絡(luò)譜分析,得到明顯的碳刷-滑環(huán)打火特征信號;最后通過將仿真分析結(jié)果與試驗結(jié)果進行對比,驗證了該方法的有效性。

1 雙饋式風(fēng)電機組中發(fā)電機的碳刷-滑環(huán)打火故障的機理

在雙饋式風(fēng)電機組的發(fā)電機中,當(dāng)碳刷與滑環(huán)正常運行時,滑環(huán)與碳刷之間接觸平穩(wěn),載流正常,產(chǎn)生的熱量較小,滑環(huán)與碳刷的溫度均維持在較低水平。這種情況下,滑環(huán)與碳刷之間的接觸電阻很小且穩(wěn)定,碳刷的電流頻譜以基頻為主,極少存在其他頻率分量。

導(dǎo)致碳刷-滑環(huán)出現(xiàn)打火現(xiàn)象的因素很多,比如:碳刷受潮、碳刷的均流性差、碳刷與滑環(huán)接觸不良、碳刷與滑環(huán)接觸面存在污垢、碳刷的壓力不足等[8-9]。出現(xiàn)碳刷打火現(xiàn)象會使碳刷與滑環(huán)之間的接觸電阻發(fā)生突變,最終導(dǎo)致發(fā)電機回路中的轉(zhuǎn)子電流產(chǎn)生不同程度的畸變[10]。

2 希爾伯特變換的原理及特征量提取

2.1 希爾伯特變換的原理[11-12]

首先對希爾伯特變換在信號處理方面的原理進行介紹。

假設(shè)某個實函數(shù)為x(t),函數(shù)變量t∈(-∞,∞),其希爾伯特變換則h(t)為函數(shù)x(t)與的卷積,即:

由傅里葉變換理論可知,h(t)的傅里葉變換為函數(shù)x(t)的傅里葉變換X(f)與的傅里葉變換=的乘積,即:

式中:j為虛部符號;f為頻率;sgn為符號函數(shù)。

其中:

從式(2)可以看出,H(f)其實是X(f)在頻域中作相位移動,在正頻域內(nèi)延遲頻域內(nèi)超前相位,即希爾伯特變換實際上是一相位,在負個90°的移相位器。

h(t)與x(t)可表示為:

式中:z(t)為函數(shù)x(t)的解析信號。

對式(4)的兩邊進行傅里葉變換,并由式(2)可得:

式中:Z(f)為z(t)進行傅里葉變換后的函數(shù)。

則:

因此,由希爾伯特變換構(gòu)成的解析信號中只含有正頻率成分。

2.2 特征量提取

希爾伯特變換最主要的應(yīng)用是處理信號的解調(diào),把一個信號表示為解析信號,然后通過該解析信號可以研究信號的包絡(luò)譜,從而提取特征量。

若以函數(shù)x(t)來表示窄帶信號,則:

式中:A(t)為窄帶信號的幅值;φ(t)為窄帶信號的初始相角;ω0為角速度。

x(t)的希爾伯特變換可表示為:

x(t)構(gòu)成的解析信號為:

其中:

從式(10)中可得到信號的包絡(luò)譜。

由于電流波形中存在不同程度的噪聲信號干擾,雖然直接通過希爾伯特變換可以求得特征信號的包絡(luò)譜,但包括噪聲信號的包絡(luò)譜會影響特征信號的提取,因此在希爾伯特變換之前需要對信號進行FIR帶通濾波,濾除頻帶范圍外的信號;然后再進行包絡(luò)譜分析,這樣就可以得到較為明顯的碳刷-滑環(huán)打火特征信號。

3 仿真分析

通過分析發(fā)現(xiàn),當(dāng)出現(xiàn)碳刷-滑環(huán)打火現(xiàn)象時,雙饋式風(fēng)電機組中發(fā)電機的轉(zhuǎn)子電流信號會出現(xiàn)不同程度的畸變,電流信號上會表現(xiàn)出調(diào)幅的沖擊脈沖。但由于電流信號本身的噪聲較大,對于輕度的碳刷-滑環(huán)打火現(xiàn)象而言,特征信號往往會被淹沒在時域波形中,因此很難直接從電流波形中辨識出是否存在碳刷-滑環(huán)打火現(xiàn)象。

為了驗證本文所提方法的有效性,設(shè)計了與發(fā)電機的轉(zhuǎn)子電流信號相似的仿真信號,并依據(jù)本文提出 的方法對仿真信號進行分析。

該仿真信號由1個基礎(chǔ)信號疊加1個特征信號組成,同時信號中也加入了均值為零、標準差為55的高斯白噪聲,以模擬真實信號。

仿真信號中的基礎(chǔ)信號y1為正弦信號,可表示為:

式中:A0為函數(shù)y1的幅值;T為時間,T∈(0,10)。

仿真信號中的特征信號y2為三角波信號,可表示為:

式中:A1為函數(shù)y2的幅值,此處A1=250;N為求和項的上限;k為求和項的數(shù)量;ΔT為采樣間隔;此處τ取18ΔT。

將y1和y2疊加,同時加入高斯白噪聲,生成含有特征信號的轉(zhuǎn)子電流信號的仿真波形;該波形的起始時刻為0.056 s,后續(xù)每隔0.125 s會出現(xiàn)一次三角波。選取轉(zhuǎn)子電流波形中0~2 s的波形進行分析,具體如圖1所示。

圖1 0~2 s時的轉(zhuǎn)子電流信號的仿真波形Fig. 1 Simulation waveform of rotor current signal at 0~2 s

從圖1中可以發(fā)現(xiàn),在轉(zhuǎn)子電流信號仿真波形的0~2 s中,共有16個包括了噪聲信號的特征信號,但由于受背景噪聲的影響,很難直接分辨出此段波形中的特征信號。

因此,需要對仿真波形進行FIR帶通濾波[12],濾除特征信號頻率范圍外的信號,再經(jīng)過希爾伯特變換后進行包絡(luò)譜分析。

利用式(9)構(gòu)造轉(zhuǎn)子電流信號的解析信號,并對解析信號進行包絡(luò)譜分析,如圖2所示。

圖2 希爾伯特變換后的轉(zhuǎn)子電流信號包絡(luò)譜Fig. 2 Rotor current signal envelope spectrum after Hilbert transform

由圖2可以明顯看出,在0~2 s內(nèi),出現(xiàn)了16個特征信號,與轉(zhuǎn)子電流信號的仿真信號中注入的特征信號數(shù)量及時間周期一致。這說明經(jīng)過希爾伯特變換后的轉(zhuǎn)子電流信號包絡(luò)譜能準確反映碳刷-滑環(huán)打火時的特征信號,并能精準確認打火的時間段及打火次數(shù)。

針對發(fā)電機的轉(zhuǎn)子電流信號提取困難、發(fā)電機存在負載波動、打火故障存在隨機性等問題,本文提出的方法都能很好地保障碳刷-滑環(huán)打火故障診斷的可靠性。

4 試驗驗證與分析

4.1 試驗平臺的搭建

為制造真實的發(fā)電機的碳刷-滑環(huán)打火工況,驗證上述碳刷-滑環(huán)打火故障診斷方法的有效性,以2 MW雙饋式風(fēng)電機組的發(fā)電機為例,在實驗室搭建了發(fā)電機對拖試驗平臺。該試驗平臺包括:發(fā)電機、驅(qū)動試驗臺、變頻器、原動機、雙饋式變流器,其中,變頻器和原動機構(gòu)成了試驗平臺的驅(qū)動系統(tǒng)。

以DEWE800電網(wǎng)分析儀搭配A100電流互感器來采集發(fā)電機的轉(zhuǎn)子電流信號,并采用高精度攝像機錄制發(fā)電機的碳刷-滑環(huán)打火現(xiàn)象。發(fā)電機對拖試驗平臺的原理圖與實物圖分別如圖3、圖4所示。

圖3 發(fā)電機對拖試驗平臺的原理圖Fig. 3 Schematic diagram of mechanical back to back test platform for generator

圖4 發(fā)電機對拖試驗平臺的實物圖Fig. 4 Photo of mechanical back to back test platform for generator

將異常的碳刷-滑環(huán)安裝在2 MW雙饋式風(fēng)電機組中發(fā)電機的滑環(huán)室內(nèi),通過逐步加載的方式,觀察碳刷-滑環(huán)在滑環(huán)室內(nèi)的打火現(xiàn)象。具體做法為:根據(jù)發(fā)電機的轉(zhuǎn)速-功率曲線,給定傳動鏈的運行轉(zhuǎn)速及與其對應(yīng)的發(fā)電機的輸出功率;然后通過驅(qū)動系統(tǒng)調(diào)節(jié)傳動鏈的運行轉(zhuǎn)速,通過發(fā)電系統(tǒng)調(diào)節(jié)發(fā)電機的輸出功率,從而逐步增加傳動鏈的運行轉(zhuǎn)速及與其對應(yīng)的發(fā)電機的輸出功率,直至發(fā)電機的碳刷-滑環(huán)出現(xiàn)打火現(xiàn)象。

4.2 試驗數(shù)據(jù)分析

試驗過程中,采用高精度攝像機錄制發(fā)電機的碳刷-滑環(huán)打火現(xiàn)象,并通過查找碳刷-滑環(huán)打火影像來確定打火時間和打火次數(shù)。未出現(xiàn)打火現(xiàn)象時發(fā)電機的碳刷-滑環(huán)如圖5所示,出現(xiàn)打火現(xiàn)象時發(fā)電機的碳刷-滑環(huán)如圖6所示。

圖5 未出現(xiàn)打火現(xiàn)象時發(fā)電機的碳刷-滑環(huán)Fig. 5 Carbon brush-slide ring of generator without sparking phenomenon

圖6 出現(xiàn)打火現(xiàn)象時發(fā)電機的碳刷-滑環(huán)Fig. 6 Carbon brush-slide ring of generator with sparking phenomenon

通過電網(wǎng)分析儀與電流互感器對發(fā)電機的轉(zhuǎn)子電流信號進行實時采集,電網(wǎng)分析儀采樣頻率為3000 Hz,記錄碳刷-滑環(huán)正常運行和打火工況下發(fā)電機的轉(zhuǎn)子電流信號;然后利用MATLAB仿真軟件對采集到的轉(zhuǎn)子電流信號進行分析,可以得到碳刷-滑環(huán)打火工況下發(fā)電機的轉(zhuǎn)子電流信號時域波形圖,如圖7所示。

圖7 碳刷-滑環(huán)打火工況下發(fā)電機的轉(zhuǎn)子電流信號時域波形圖Fig. 7 Time-domain waveform diagram of rotor current signal of generator under carbon brush-slide ring sparking conditions

由于從圖7中無法直接準確地提取出發(fā)電機的轉(zhuǎn)子電流信號中的特征信號,所以利用本文提出的方法來提取發(fā)電機的轉(zhuǎn)子電流信號中的碳刷-滑環(huán)打火特征信號。首先通過FIR帶通濾波去除噪聲信號,設(shè)置其通帶范圍為7~400 Hz;然后進行希爾伯特變換,根據(jù)式(9)構(gòu)造發(fā)電機的轉(zhuǎn)子電流信號的解析信號,并得到其包絡(luò)譜,如圖8所示。

圖8 希爾伯特變換后的發(fā)電機的轉(zhuǎn)子電流信號包絡(luò)譜Fig. 8 Rotor current signal envelope spectrum of generator after Hilbert transform

由圖8可知,在110~111 s內(nèi),提取到了2個特征信號,可以明確在該期間發(fā)電機存在碳刷-滑環(huán)打火現(xiàn)象。通過與高精度攝像機捕捉到的發(fā)電機的碳刷-滑環(huán)打火畫面進行對比發(fā)現(xiàn),本文提出的故障診斷方法得到的打火時間與打火次數(shù)與攝像機捕捉得到的均一致。

本試驗共完成了數(shù)十組碳刷-滑環(huán)打火測試,均采用本文提出的方法來提取碳刷-滑環(huán)打火時發(fā)電機的轉(zhuǎn)子電流信號波形中的特征信號。結(jié)果顯示:依據(jù)此方法得到的碳刷-滑環(huán)打火次數(shù)與打火時間均與根據(jù)高精度攝像機捕捉得到的結(jié)果完全一致。這證明了基于希爾伯特變換的包絡(luò)譜分析方法在雙饋式風(fēng)電機組中發(fā)電機的碳刷-滑環(huán)出現(xiàn)打火現(xiàn)象的早期故障診斷中的有效性。

5 結(jié)論

針對風(fēng)電場的負載波動大、發(fā)電機的碳刷-滑環(huán)早期打火現(xiàn)象不明顯、發(fā)電機的轉(zhuǎn)子電流信號的特征信號提取困難、碳刷-滑環(huán)打火隨機性強等問題,本文提出了一種基于希爾伯特變換的提取特征信號的方法,并將其應(yīng)用于雙饋式風(fēng)電機組中發(fā)電機的碳刷-滑環(huán)打火故障早期診斷中,最后通過仿真驗證了該方法的理論可行性,并通過試驗驗證了該方法的有效性,為雙饋式風(fēng)電機組中發(fā)電機的碳刷-滑環(huán)出現(xiàn)打火現(xiàn)象的早期診斷提供了新的方法和技術(shù)思路。

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