北京京能國(guó)際控股有限公司華南分公司 張光奎 北京能源國(guó)際控股有限公司 童 正

京能勝科（海南）國(guó)際能源有限公司 朱志國(guó) 新疆信友新能源發(fā)電有限公司 張 勃

近年來，風(fēng)力發(fā)電作為一種清潔、可再生的能源形式，得到了廣泛的應(yīng)用和推廣。然而，風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的可靠性，以及穩(wěn)定性問題一直是業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)。其中，軸承是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的重要組成部分，軸承用于支撐轉(zhuǎn)子的重量并使其對(duì)風(fēng)偏航。軸承故障在風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中常見，軸承故障一般會(huì)導(dǎo)致長(zhǎng)時(shí)間停機(jī)，并且增加維修成本。此外，軸承問題還會(huì)導(dǎo)致風(fēng)機(jī)性能下降、發(fā)電量降低和維護(hù)需求增加。因此，了解風(fēng)力發(fā)電機(jī)組軸承問題的原因，并使用有效的診斷方法及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決問題至關(guān)重要。

1 軸承故障原因研究

1.1 潤(rùn)滑問題

潤(rùn)滑問題是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組軸承問題的重要原因。風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中的軸承承受復(fù)雜的運(yùn)行條件，包括高負(fù)載、變速和低溫。因此，有效的潤(rùn)滑對(duì)于減少摩擦和防止軸承表面磨損至關(guān)重要。由于潤(rùn)滑不足或污染，可能會(huì)出現(xiàn)軸承潤(rùn)滑問題，從而導(dǎo)致軸承過早損壞。風(fēng)力發(fā)電機(jī)組軸承故障的最常見原因是潤(rùn)滑不足。大約45%的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組軸承故障是由潤(rùn)滑不足引起的。軸承潤(rùn)滑不足原因包括油位低、潤(rùn)滑劑選擇不當(dāng)和潤(rùn)滑劑使用不當(dāng)?shù)?。尤其是使用不正確的潤(rùn)滑劑，會(huì)導(dǎo)致風(fēng)力發(fā)電機(jī)組軸承嚴(yán)重?fù)p壞。

污染是另一個(gè)可能導(dǎo)致軸承損壞的原因。風(fēng)力發(fā)電機(jī)組通常位于惡劣的環(huán)境中，例如海上、沙漠等。風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行在鹽水、沙子和灰塵中。潤(rùn)滑劑便會(huì)被外部因素（例如灰塵和碎屑）或內(nèi)部因素（例如磨損顆粒和腐蝕）而污染。

1.2 聯(lián)軸器錯(cuò)位

聯(lián)軸器錯(cuò)位是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組軸承故障的另一個(gè)重要原因。當(dāng)聯(lián)軸器未正確對(duì)齊時(shí)，導(dǎo)致承受力過大和過早磨損。聯(lián)軸器不對(duì)中可能由多種因素引起，包括安裝不當(dāng)、軸承或其他部件的磨損以及熱膨脹。研究表明，聯(lián)軸器錯(cuò)位是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組軸承問題的重要原因。研究發(fā)現(xiàn)，聯(lián)軸器不對(duì)中，會(huì)導(dǎo)致機(jī)組振動(dòng)，降低發(fā)電系統(tǒng)的可靠性。此外，未對(duì)準(zhǔn)故障會(huì)導(dǎo)致齒輪和軸承損壞。

1.3 安裝和維護(hù)不當(dāng)

軸承故障的另一個(gè)潛在原因是軸承安裝和維護(hù)不當(dāng)。安裝不當(dāng)會(huì)使軸承錯(cuò)位或潤(rùn)滑不足，從而導(dǎo)致過早磨損和故障。此外，不規(guī)律的換油和未能更換損壞的密封件等維護(hù)不當(dāng)也會(huì)導(dǎo)致軸承故障。研究發(fā)現(xiàn)，維護(hù)不當(dāng)和安裝不當(dāng)占軸承故障原因的5%。研究還發(fā)現(xiàn)，一些維護(hù)人員缺乏正確維護(hù)和安裝軸承所需的培訓(xùn)和知識(shí)。此外，溫度和濕度等環(huán)境因素也會(huì)導(dǎo)致軸承失效。極端溫度會(huì)導(dǎo)致潤(rùn)滑失效，導(dǎo)致金屬與金屬接觸并增加磨損。高濕度水平還會(huì)導(dǎo)致軸承材料腐蝕和損壞?？傮w而言，風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中的軸承故障可能由多種因素引起，包括安裝和維護(hù)不當(dāng)、環(huán)境因素和設(shè)計(jì)缺陷。因此，在診斷和排除風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中的軸承問題時(shí)，考慮所有上文所述問題較為關(guān)鍵。

2 軸承故障診斷方法

由于設(shè)備的復(fù)雜性和遠(yuǎn)程性，診斷風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中的軸承問題過程較為復(fù)雜。然而以下幾種方法可用于識(shí)別和診斷軸承問題，包括振動(dòng)分析、聲發(fā)射分析、溫度監(jiān)測(cè)和目視檢查。

2.1 振動(dòng)分析

振動(dòng)分析是診斷風(fēng)力發(fā)電機(jī)組軸承問題的常用方法。該方法將使用專用設(shè)備（如加速度計(jì)或接近探頭）測(cè)量風(fēng)機(jī)部件的振動(dòng)。通過分析振動(dòng)信號(hào)，可識(shí)別表明軸承磨損或損壞的特定頻率和模式。并且可使用各種算法（例如，快速傅里葉變換）分析數(shù)據(jù)。除了檢測(cè)軸承問題，振動(dòng)分析還可以提供有關(guān)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組其他部件的信息，例如齒輪箱和發(fā)電機(jī)。研究證明了振動(dòng)分析在檢測(cè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組軸承故障方面的有效性，并總結(jié)了在不同的故障情況下，風(fēng)力發(fā)電機(jī)組軸承的振動(dòng)信號(hào)的特征。

2.2 聲發(fā)射信號(hào)分析

聲發(fā)射信號(hào)分析是一種重要的軸承故障診斷技術(shù)，可以通過監(jiān)測(cè)軸承在運(yùn)行期間產(chǎn)生的聲發(fā)射來提供有關(guān)軸承狀況的信息。與其他技術(shù)相比，聲發(fā)射信號(hào)分析具有較多優(yōu)點(diǎn)，例如能夠檢測(cè)到微小的軸承故障、提供更精確的故障位置和嚴(yán)重程度信息、不需要停機(jī)檢測(cè)等。因此，聲發(fā)射信號(hào)分析在軸承故障診斷中得到了廣泛的應(yīng)用。聲發(fā)射信號(hào)分析通常使用小波分析算法來處理聲發(fā)射信號(hào)數(shù)據(jù)。小波分析算法具有良好的時(shí)間和頻率局部性，可更好地描述信號(hào)的時(shí)頻特性，并提高信號(hào)的處理效率。此外，小波分析算法還可以對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪處理，提高信號(hào)的信噪比，從而提高故障診斷的準(zhǔn)確性。

2.3 溫度監(jiān)測(cè)

溫度監(jiān)測(cè)通過監(jiān)測(cè)運(yùn)行期間軸承的溫度，可識(shí)別可能表明軸承磨損或損壞的異常溫度升高。使用風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的SCADA（監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集）系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)控軸承溫度，并在與正常工作溫度有任何偏差時(shí)發(fā)出警報(bào)。這種方法已廣泛用于以前的研究，以檢測(cè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中的軸承問題。

為了進(jìn)一步分析從溫度監(jiān)測(cè)中獲得的數(shù)據(jù)，目前已經(jīng)開發(fā)了以下的公式和模型，比如EPF-BP算法，首選使用局部離群因子（LOF）算法進(jìn)行SCADA數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和過濾，作為軸承溫度異常的輸入值。其次選取主軸承溫度智能檢測(cè)方法中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并擬用增強(qiáng)后的粒子濾波算法加以改進(jìn)，設(shè)計(jì)EPF-BP算法的風(fēng)電機(jī)組主軸承溫度異常的故障診斷模型。針對(duì)特定機(jī)型進(jìn)行數(shù)據(jù)仿真。結(jié)果表明，該診斷方案可更為有效、準(zhǔn)確地識(shí)別風(fēng)電機(jī)組核心部件軸承故障，以提高軸承運(yùn)行的可靠性。

其他溫度監(jiān)測(cè)方法涉及的一般步驟包括：步驟1安裝溫度傳感器：溫度傳感器安裝在風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的軸承上以監(jiān)測(cè)溫度；步驟2設(shè)置監(jiān)控系統(tǒng)：設(shè)置監(jiān)控系統(tǒng)以記錄和存儲(chǔ)來自傳感器的溫度數(shù)據(jù)；步驟3分析數(shù)據(jù)：分析溫度數(shù)據(jù)以檢測(cè)可能指示問題的任何異?；驕囟茸兓?；步驟4采取措施：如果檢測(cè)到任何異常，則采取措施解決問題，例如更換軸承或調(diào)整風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行條件。

2.4 定型分析診斷

文獻(xiàn)[1]歸納了通過定性分析方法診斷軸承故障，定型分析是場(chǎng)站運(yùn)行人員根據(jù)軸承故障發(fā)生的屬性和特點(diǎn)，對(duì)其故障原因、故障機(jī)理等進(jìn)行分析和評(píng)估的過程，不需要數(shù)學(xué)方法和算法模型。風(fēng)電機(jī)組軸承故障定型診斷方法主要有專家系統(tǒng)（ES），故障模式與影響分析（FMEA），故障樹分析（FTA）。以上故障診斷方法首先通過不全面的先驗(yàn)知識(shí)來進(jìn)行系統(tǒng)結(jié)構(gòu)功能的描述，然后再利用建立的定性模型完成故障診斷。

3 未來研究方向

風(fēng)電機(jī)組軸承故障診斷是風(fēng)能領(lǐng)域的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。隨著風(fēng)能技術(shù)的快速發(fā)展，對(duì)高效、可靠的風(fēng)電機(jī)組的需求越來越大。因此，準(zhǔn)確及時(shí)地診斷軸承故障，對(duì)于確保風(fēng)電機(jī)組安全高效運(yùn)行至關(guān)重要。近年來，研究人員在風(fēng)電機(jī)組軸承故障診斷領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展，但仍有一些挑戰(zhàn)和機(jī)遇需要應(yīng)對(duì)。

3.1 先進(jìn)信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展

信號(hào)處理技術(shù)在軸承故障診斷中起著至關(guān)重要的作用。目前，已經(jīng)開發(fā)出了相關(guān)信號(hào)處理技術(shù)并將其應(yīng)用于風(fēng)電機(jī)組軸承故障的診斷。然而，這些方法具有一些局限性，例如精度低和計(jì)算復(fù)雜度高。因此，未來的研究應(yīng)側(cè)重于開發(fā)先進(jìn)的信號(hào)處理技術(shù)，以提高軸承故障診斷的準(zhǔn)確性和效率。例如，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在軸承故障診斷方面顯示出巨大潛力。深度學(xué)習(xí)算法可自動(dòng)從振動(dòng)信號(hào)中提取特征，提高故障診斷的準(zhǔn)確性。文獻(xiàn)[2]提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的軸承故障診斷新方法，準(zhǔn)確率達(dá)到99.6%。

3.2 多傳感器數(shù)據(jù)集成

目前，大多數(shù)風(fēng)電機(jī)組都配備了用于軸承故障診斷的振動(dòng)傳感器。但是在實(shí)際操作中，振動(dòng)信號(hào)的應(yīng)用也存在著一些限制。例如，某些類型的軸承故障可能不會(huì)導(dǎo)致明顯的振動(dòng)信號(hào)，因此只依靠振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行軸承故障診斷可能不夠準(zhǔn)確。為了提高軸承故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性，需要整合多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)，如溫度、油液、聲學(xué)和圖像等。

已經(jīng)有很多學(xué)者嘗試使用多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)集成，來解決風(fēng)力發(fā)電機(jī)組軸承故障診斷問題。例如，使用振動(dòng)、聲學(xué)、溫度和電流信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，以提高軸承故障診斷的準(zhǔn)確性。使用了振動(dòng)、油液、溫度和電流信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，以實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承故障的快速檢測(cè)。在實(shí)際應(yīng)用中，多傳感器數(shù)據(jù)集成的方法可以提高軸承故障診斷的準(zhǔn)確性，從而減少不必要的維護(hù)成本和停機(jī)時(shí)間。

未來關(guān)于多傳感器數(shù)據(jù)集成主要研究方向?yàn)槁?lián)合分析、互補(bǔ)分析、分級(jí)分析：聯(lián)合分析是指將多個(gè)傳感器的信號(hào)數(shù)據(jù)組合起來，形成一個(gè)統(tǒng)一的特征向量。然后，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來對(duì)特征向量進(jìn)行分類和診斷。聯(lián)合分析可以利用各種傳感器的優(yōu)點(diǎn)，從而提高軸承故障的檢測(cè)準(zhǔn)確性；互補(bǔ)分析是指利用多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)的互補(bǔ)性，以提高軸承故障的診斷準(zhǔn)確性。例如，振動(dòng)傳感器可以檢測(cè)到軸承的高頻振動(dòng)信號(hào)，而油液傳感器可檢測(cè)到軸承油液中的金屬顆粒，從而對(duì)軸承故障進(jìn)行更準(zhǔn)確的診斷；分級(jí)分析是指將多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)分為多個(gè)級(jí)別進(jìn)行分析和診斷。例如，使用振動(dòng)傳感器對(duì)軸承進(jìn)行初步診斷，然后使用其他傳感器進(jìn)行更深入的分析和診斷。

3.3 狀態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)

狀態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)對(duì)于確保風(fēng)電機(jī)組安全高效運(yùn)行至關(guān)重要。目前，大多數(shù)軸承故障診斷方法都是基于檢測(cè)故障的存在。然而，預(yù)測(cè)軸承的剩余使用壽命（RUL）以避免意外故障也很重要。因此，未來的研究應(yīng)側(cè)重于開發(fā)風(fēng)電機(jī)組軸承的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)技術(shù)。文獻(xiàn)[3]研究了由多層次聚類系統(tǒng)進(jìn)行故障類型的判別，改進(jìn)了小波包方法，提高了對(duì)信號(hào)頻率的分析能力，并且使用多場(chǎng)算法，建立了混合模型，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和基于物理學(xué)的模型，以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的RUL預(yù)測(cè)[3]。此外，先進(jìn)的預(yù)知技術(shù)的發(fā)展也可以幫助優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃，降低維護(hù)成本。文獻(xiàn)[4]提出了一個(gè)用于風(fēng)機(jī)維護(hù)調(diào)度的多目標(biāo)優(yōu)化模型，其可以考慮維護(hù)成本和風(fēng)機(jī)可用性之間的權(quán)衡。

數(shù)字孿生和人工智能的整合數(shù)字雙胞胎技術(shù)可以提供風(fēng)機(jī)的虛擬表現(xiàn)，可用于模擬、監(jiān)測(cè)和優(yōu)化目的。將數(shù)字孿生技術(shù)與人工智能（AI）技術(shù)相結(jié)合，可以提高風(fēng)力發(fā)電機(jī)組軸承故障診斷的準(zhǔn)確性和效率。文獻(xiàn)[5]提出了一個(gè)基于數(shù)字雙胞胎的人工智能框架，用于風(fēng)電機(jī)組的故障診斷和預(yù)測(cè)。該框架包括一個(gè)數(shù)字雙胞胎模型、一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型和一個(gè)決策支持系統(tǒng)，可對(duì)風(fēng)機(jī)軸承故障進(jìn)行準(zhǔn)確、及時(shí)的診斷和預(yù)判。

風(fēng)電場(chǎng)水平監(jiān)測(cè)和診斷的整合風(fēng)電場(chǎng)通常由多個(gè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組組成，一個(gè)發(fā)電機(jī)組的故障會(huì)影響整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的性能和安全。因此，未來的研究應(yīng)該集中在開發(fā)風(fēng)電場(chǎng)層面的監(jiān)測(cè)和診斷技術(shù)，以便在風(fēng)電場(chǎng)層面檢測(cè)和診斷軸承故障。

結(jié)風(fēng)機(jī)軸承故障診斷是風(fēng)能領(lǐng)域的一個(gè)關(guān)鍵研究領(lǐng)域。先進(jìn)的信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展、多種傳感器數(shù)據(jù)的整合、對(duì)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)后的關(guān)注、數(shù)字孿生技術(shù)和人工智能的整合，以及風(fēng)場(chǎng)層面的監(jiān)測(cè)和診斷的整合，是風(fēng)機(jī)軸承故障診斷的未來研究方向。這些研究方向的推進(jìn)可以提高風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的可靠性和效率，從而促進(jìn)風(fēng)能的可持續(xù)發(fā)展。

總之，風(fēng)電機(jī)組軸承故障診斷是風(fēng)能領(lǐng)域的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。準(zhǔn)確及時(shí)地診斷軸承故障對(duì)于確保風(fēng)電機(jī)組安全高效運(yùn)行至關(guān)重要。隨著風(fēng)能技術(shù)的快速發(fā)展，對(duì)更高效、更可靠的風(fēng)電機(jī)組的需求越來越大。因此，未來的研究應(yīng)側(cè)重于開發(fā)先進(jìn)的信號(hào)處理技術(shù)，集成多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)，以及開發(fā)風(fēng)電機(jī)組軸承的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)技術(shù)。為了有效地診斷風(fēng)電機(jī)組軸承故障，必須使用先進(jìn)的信號(hào)處理技術(shù)，例如深度學(xué)習(xí)算法，并集成多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)，例如聲發(fā)射和振動(dòng)信號(hào)。此外，用于預(yù)測(cè)軸承剩余使用壽命的預(yù)測(cè)技術(shù)對(duì)于避免意外故障和確保風(fēng)電機(jī)組安全高效運(yùn)行至關(guān)重要。