申凱

（營口職業(yè)技術學院，遼寧 營口 115000）

風力發(fā)電機組旋轉機械的故障判斷探討

申凱

（營口職業(yè)技術學院，遼寧 營口 115000）

風能本身屬于一種可再生的清潔類能源，具有取用不竭、無污染輻射以及節(jié)能環(huán)保等優(yōu)勢，故而受到了電力企業(yè)與廣大群眾的青睞。近年來，風力發(fā)電在我國的應用范圍正在不斷擴大，由于風力發(fā)電機組中所包括的旋轉機械部件數量較多，因此為了進一步保證機組設備的安全性，相關部門必須要加大對旋轉機械故障的關注力度，以此使損失下降到最低?；诖?，筆者結合風力發(fā)電機組旋轉機械比較容易出現的故障提出了幾點可行性較高的整改措施，其中包括潤滑油油液故障分析法、振動信號故障分析法、電子信號故障分析法等等。

風力發(fā)電；旋轉機械；故障判斷

在風力發(fā)電機組中，風輪、齒輪、發(fā)電機等相關旋轉機械發(fā)揮出了十分重要的作用，如果任意一個螺旋機械出現了故障，那么將會導致整個風力發(fā)電機組無法順利運行，從而引發(fā)嚴重的連鎖事故。相較于其他發(fā)達國家來看，我國的風力發(fā)電行業(yè)尚處于初期的發(fā)展中階段，因此有關于旋轉機械的研究水平也相對落后，為了能夠盡快的改變現狀，風力發(fā)電行業(yè)中的技術人員要進一步加大對存在于風力發(fā)電機組中旋轉機械故障的關注力度，從根本上提高風力發(fā)電的安全性、可靠性以及有效性。

1 國內外風力發(fā)電機組旋轉機械故障技術的研究

（1）國外研究。目前，一些發(fā)達國家在針對風電機組的旋轉機械故障技術進行研究時，將重點放到了發(fā)電機組、齒輪以及葉片中，所采用的主要故障診斷方式為，針對由發(fā)電機組所給出的電子信號展開全方位分析，根據分析結果來得出故障的具體所在方位。例如，通過分析發(fā)電機所輸出的功率信號頻率，進一步分析轉子是否處于平衡狀態(tài)、氣動力是否處于對稱狀態(tài)；再例如，通過分析轉子的信號頻譜，進一步分析發(fā)電機機組的定子與轉子是否處于對稱狀態(tài)等等。

（2）國內研究。通過上文中的介紹可知，我國的風力發(fā)電行業(yè)起步時間較晚，因此有關于發(fā)電機組旋轉機械故障判斷技術的研究比較局限，研究目標大致鎖定在齒輪箱。國內的相關技術人員主要是通過分析旋轉機械在運作時所發(fā)出的振動信號，以此來確定故障的所在位置，準確率較低。

2 風力發(fā)電機組旋轉機械的常見故障

（1）葉片故障。風力發(fā)電機組葉片的最常見故障即為葉片平衡性較差、運作疲勞、裂紋、磨損以及斷裂等等。其中，葉片不平衡的主要原因是葉片的質量參差不齊，葉片的安裝位置不夠對稱以及葉片在長時間運作后出現損壞等。在風輪旋轉的過程中，主軸會由于慣性而稍稍偏離旋轉軸線，由于風輪的離心慣性具有不平衡的特點，因此會導致主軸出現運行疲勞、振動以及噪聲等，從而對機組的運行壽命帶來嚴重的負面影響。另外，如果葉片出現了比較微小的裂紋，那么就可以采用看色、探傷以及超聲波技術來進行故障檢測；如果葉片出現的裂紋較大，那么就要通過分析振動信號或分析發(fā)電機電信號等方式來進行故障研究。

（2）主軸故障。主軸的主要功能是將風輪扭矩轉送到增速箱，在運行過程中比較容易出現磨損、斷裂以及偏心等故障。技術人員可以采用振動信號分析、電信號分析、噪聲信號分析以及濕度信號分析等方式來對主軸故障加以判斷。

（3）軸承故障。軸承的常見故障為：軸承振動、軸承疲勞以及軸承磨損等等。風力發(fā)電機組旋轉機械的主軸軸承需要承受十分巨大的風輪壓力，如果風輪在轉動過程中出現了不平衡狀況，那么會導致主軸軸承的振動幅度加大，從而引發(fā)軸承疲勞與軸承磨損的情況。對于此類故障，技術人員可以采用電信號分析、振動信號分析、聲發(fā)射技術以及潤滑油油液檢測等方式來予以診斷。

（4）發(fā)電機故障。發(fā)電機的常見故障為定子與轉子的不對稱、定子線圈、絕緣老化等等。技術人員在判斷發(fā)電機故障時，可以優(yōu)先考慮分析發(fā)電機電的信號、溫度信號等，此外也可以通過開展絕緣試驗的方式來進一步診斷發(fā)電機故障。

（5）齒輪故障。齒輪的常見故障大致包括齒輪折斷、磨損、偏心以及點蝕等等。其中，齒輪折斷故障的形成原因為齒輪與滾動軸承的表面過于粗糙，齒輪膠合的形成原因是潤滑選擇不當，外界因素干擾過大等等。技術人員可以采用振動信號分析、噪聲信號分析、電信號分析等方式來對齒輪故障進行判斷。

3 風力發(fā)電機組旋轉機械的故障判斷技術

（1）潤滑油油液故障分析法。潤滑油油液故障分析法所指的是通過對風力發(fā)電機組旋轉機械的潤滑油油液使用狀態(tài)，來進一步鎖定故障的類型與發(fā)生部位。潤滑油油液故障分析法主要包括微粒分析與優(yōu)質分析這兩種技術。其中，前者所采用的是鐵譜分析與光譜分析等技術方法，針對潤滑油中的顆粒數量來展開技術分析，而后再針對顆粒的分布與大小進行深入研究，從而得出旋轉機械的故障情況；油質分析方法所采用的是油質檢測儀，通過分析潤滑油是否被外界所污染，油質是否達到合格標準，以此來判斷旋轉機械故障的具體位置與磨損程度等等。

（2）振動信號故障分析法。振動信號故障分析法所指的是通過分析振動信號的方式來診斷故障，這種故障判斷方法相對傳統(tǒng)，因此在我國的風力發(fā)電行業(yè)中發(fā)展的比較成熟。振動信號故障分析法需要利用傳感器來獲取振動的速度、位移以及加速度等信息數據，而后再結合實際情況來對數據信息加以分析與處理，最終得出旋轉機械的故障類型與故障方位。

截止到目前為止，比較常用的振動信號分析法包括時域分析、頻譜分析、包絡分析等。首先，時域分析所指的即為對時域振動信號站直接分析，具有操作簡單且便于理解等優(yōu)勢，如果信號中表現出了十分明顯的簡諧、周期以及脈沖成分時，那么所得出的故障判斷結果將更加可靠；其次，頻譜分析所指的是針對頻域中的原信號分布展開分析，它的直觀性更強，因此能夠直觀地看到信號的組成形式；最后，包絡分析所指的是針對存在于信號中的共振波形展開分析，經常被應用到齒輪、軸承等旋轉機械部件的故障判斷中。

（3）電子信號故障分析法。電子信號故障分析法所指的是針對由發(fā)電機組所輸出的電流、電壓以及電子信號來展開分析，此種故障分析方法比較常用于現代工業(yè)領域中，例如核能發(fā)電廠、渦輪機械工業(yè)等等?；诖朔N情況，電子信號故障分析法在我國同樣擁有十分豐富的實踐應用經驗。此種故障分析方法首先會對電子信號的頻譜展開全面分析，在此基礎之上再根據信號的頻譜特征以及相關的數據來做出診斷，將故障的發(fā)生方位與類型確定出來。

4 結語

綜上所述，隨之我國電力行業(yè)發(fā)展速度的持續(xù)加快，風力發(fā)電的發(fā)展空間也變得愈來愈大。通過對以往風力發(fā)電機組旋轉機械的故障發(fā)生數據進行分析研究后可知，通過采用科學化的故障判斷方法，不僅可以有效減少不必要的資源浪費，而且還能夠進一步提升我國風力發(fā)電行業(yè)的整體技術水平，從而為我國電力事業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供強大的力量支持。

［1］王闖，李玲君，陳宏，等.基于頻諧頻段的旋轉機械運行狀態(tài)評價方法［J］.機床也液壓，2014，（19）：137-140.

［2］趙和佳，蘇建.振動檢測判斷風機振動異常案例分析［J］.中國設備工程，2014，（6）：57-58.

［3］李忠平，劉杰中，蘇邊茹.旋轉機械不平衡故障自愈調控方法研究［J］.中國設備工程，2014，（6）：156-157.

Discussion on Fault Judgment of Rotating M achinery for W ind Turbine

SHEN Kai
（Yingkou Vocational and Technical College，Yingkou，Liaoning 115000，China）

Wind energy itself belongs to a kind of renewable clean energy，with inexhaustible，pollution-free radiation and energy saving and environmental protection and other advantages，so it is popuplar in the power companies and the masses of all ages.In recent years，the scope of application of wind power in China is expanding,due to a large number of rotary power components in the wind turbine，so in order to further ensure the safety of the unit equipment，the relevant departments must pay more attention to the rotating machinery failure in order to minimize the loss.Based on this，combining with the wind turbine rotating machinery more prone to the failure,the author puts forward several feasible solutions to the rectification，including lubricating oil failure analysis，vibration signal failure analysis，electronic signal failure analysis，etc.

wind power generation；rotating machinery；fault judgment

TM315

A

2095-980X（2017）06-0041-02

2016-05-30

申凱（1982-），男，吉林農安人，碩士，工程師，主要研究方向：機械設計，風力發(fā)電。