风电机组发电机轴承电腐蚀故障研究

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　　摘 要：想要保证风力发电机组可靠稳定的运行，最大程度降低机组的维护成本，就要提高对风力发电机故障的研究。因此，本文针对风电机组发电机轴承电腐蚀故障进行研究分析，首先简单了解轴承电腐蚀特征，其次从发电机轴在线监测技术入手，详细分析轴承电腐蚀故障诊断方式，采取振动在线状态监测频谱信号分析的方式，最后根据实际案例诊断具体过程，为轴承电腐蚀故障判断提供准确的依据，以供参考。
　　关键词：风电机组;发电机;轴承电腐蚀;故障处理
　　中图分类号：TM315 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2020）01-0160-02
　　0 引言
　　近几年里，风力发电机组得到大范围应用，振动信号检测、数据分析、处理分析等技术水平也在不断提升，机组的运行情况日益稳定。但风力发电机组在实际运行的过程中，依然存在一些无法避免的故障问题，轴承作为运行过程中的核心部件，一旦出现故障，那么机组的稳定运行也会受到影响，利用振动在线状态监测频谱信号对风电机组发电机轴承电腐蚀故障进行检测分析，可以制定更加科学的处理措施。
　　1 风电机组发电机轴承的电腐蚀特征
　　风电机组在实际运行的过程中，会有强电流流经发电机的转子和定子绕组，此时，如果支撑轴承的绝缘处理存在问题，那么强电流会在转子和定子之间形成回路，电流就会流过轴承，严重的情况下，轴承的内外圈都会出现过大电压。如果轴承存在松动或者过大空隙时，轴承内外圈滚道和滚动体之间会形成局部放电，轴承部件会受到电弧作用的影响，出现点蚀。这种风电机组发电机轴承的电腐蚀一般表现为搓衣板状的波纹痕迹，这种波纹痕迹会导致接触表面的润滑状态下降，随着运行条件的恶化，轴承就会失效，这也是风电机组发电机轴承在运行过程中最常见的问题。风电机组发电机轴承的电腐蚀故障并不属于局部故障，也不会对整体机组产生瞬时强冲击激励，而是一种持续的弱冲击激励，在实际应用的过程中，这种故障冲击特征非常容易被忽视，必须要得到重视。要针对电腐蚀故障震动型号特点，对振动信号进行预处理，增强信号中的故障冲击成分，应用包络谱分析法提取出故障特征信息，以此准确诊断风电机组发电机轴承的电腐蚀故障。[1]
　　2 风电机组发电机轴承在线监测技术
　　2.1 在线监测技术
　　现阶段，在线监测技术得到了广泛的应用，占据了绝大部分的市场份额，的通过在关键位置安装振动传感器，来监测设备的运行情况，经过数据处理后获得轴承运行特征频率参数，并且对比分析数据之间的差异性，判定轴承的运行状况。但通过上文分析，也能够看出在线监测故障判定存在较大的难度，在这样的情况下，采取振动在线监测技术，分析提取振动信号，进一步抽取表征故障特征信息量，以此就能够对发电机组中的轴承運行状态、故障潜在点和发生点进行识别判断。风电机组发电机轴承在运行过程中，其故障特性会随着故障状态而不断发展，在这样的情况下，监测技术也要根据趋势特征变化进行分析，具体评估轴承的运行状态，以期达到维护更换的根本目的。
　　2.2 电腐蚀在线监测技术
　　轴承主要是由滚动体、保持架、内外圈等结构件组成，在轴承运转过程中，可能会触发各种组成构建的频率响应，一旦出现局部缺陷时，就会发出响应的冲击信号，不同故障发出的频率特征会受到结构和材质特征的影响，存在一定的区别。通常情况下，可以监测轴承信号，以此判断轴承运行状态，但是更多的是电腐蚀故障，这种故障的信号检测较为困难，需要增强振动信号故障特征[1]。比如：正常轴承的滚道光滑，产生的振动响应也具有宽带随机成分，信号的信息熵比较大，但出现故障时，信号的信息熵相对较小，产生的周期冲击激励具有一定的确定性，但在传递古城中，受到多种干扰因素的影响，响应信号的确定性也会随之降低，信号的信息熵也会随之增加，这是一种最小熵解卷积方法，在此基础上，完成最优滤波器问题，就可以对故障进行全面的分析诊断。
　　3 风电机组发电机轴承电腐蚀故障的诊断案例
　　由上可知，风力发电机在进行轴承电腐蚀故障的过程中，会出现持续的弱冲击激励，在这样的情况下，需要对振动信号进行全面的分析和判断，以此判定电腐蚀故障的损伤程度。
　　3.1 故障诊断案例的基本概况
　　本文以国华新能源有限公司旗下的某风电机组发电机轴承发生的电腐蚀故障为例进行分析，选取某台2MW机组发电机为主要测试对象，该发电机轴承为德国FAG厂家生产制造，驱动端轴承型号为NU1030MC3和6030C3，非驱动端轴承型号为NU1030MC3。通过对检测到的驱动端和非驱动端轴承振动数据进行分析，以判定轴承的运行状态，为后续轴承点故障判定提供依据。风电机组在出现故障中，会发出振动信号，通过对振动信号的识别，可以更好的判断故障情况。最为主要的是，根据振动信号进行诊断式目前最为常见的一种诊断模式，也是使用的频率最高的一种，主要可以用于风力发电机组中齿轮箱、轴承、叶片等关键部位的检测和诊断[2]。
　　3.2 振动监测数据分析
　　通过监测该机组发电机轴承的实时振动情况，因为该风场的风电机组都配置了CMS系统，所有传动系统各部件上布置振动传感器，进行在线状态监测。根据轴承故障特征频率系数情况来看，在实际运行过程中，发电机自由端轴承振动逐渐增大，而从近两个月以来发电机自由端振动加速度有效值来看，可以看出该NU1030MC3轴承故障状态振动有效值最大值达到了30m/s2，CMS系统持续发出预警。结合该型号轴承的故障特征频率系数数据进行进一步分析，与此同时，取出一段振动实测信号进行分析诊断，根据实测振动波形频谱对振动信号进行进一步分析，采样频率为25.6kHz。该段信号对应的发电机转速约为1171转/分，由此可以判定发电机会处于低速轻载运行状态。不仅如此，从频谱数据中还能够发现振动信号波形的随机成分较强，出现轻微的周期调幅现象。但故障冲击特征不够明显，故障冲击特征不明显，信号频谱中在400-1000Hz和1400-2000Hz等频带有边带成分，其中频率间隔约为95Hz的边带成分比较突出[3]。 　　3.3 振动信号处理分析
　　想要增强信号中的故障冲及成分，就要在实际应用过程中，进行MED解卷积滤波处理，得到时域波形以及频率情况。根据MED前后震动型号波形对比情况，可以看出在处理后，信号中周期冲击成分更加明显，周期约为0.01s，信号频谱中除了突出的95Hz边带成分之外，几个共振频带也更加突出，为信号窄宽包络进行分析。通过上述分析可以看出，原始信号的包络谱中没有任何峰值成分，但经过处理后的信号包络图谱中，在61.1Hz和95.05Hz处中都有峰值，表明通过MED进行滤波处理后，信号中的故障冲击特征得到增强，有效提升了轴承故障的判断能力。
　　3.4 诊断结果分析
　　本文通过分析，采取最小熵解卷积来增强信号中的故障冲击成分，然后根据包络谱研究法对故障进行准确的分析诊断，在此过程中，对电腐蚀故障此类冲击特征不明显的分布故障，也可以准确高效的获取到故障信息，增强诊断效果，保证故障诊断的及时性和准确性。从本质上解决了这一大难题。根据诊断结果，该风电场的运维人员及时采取加强轴承振动监测的方式，外圈滚刀上则布满了搓衣板状的电腐蚀故障痕迹。这种基于峭度的EMD方法在实际应用中，分解结果更接近理想值，对发电机组轴承电腐蚀振动信号进行分析，可以更加准确地进行判断。该项工作有效得到了国家的认可，市场也充分利用这个机会进行学习，在长期运行过程中会受到多方面因素的影响，各种性能无法来保证。同时也利用这种振动检测技术可以实时监测风力发电机的工作情况，并且轴承的运行状态要给予及时的准确评定，轴承的故障预判也有效的提供了依据，同时这个技术的应用发展也在一定程度上进一步提高故障诊断能力和异常状态判别能力，从而全面有效的降低机组维护成本，保证机组得到可靠稳定的进行。
　　4 风电机组发电机轴承电腐蚀故障的处理措施
　　4.1 采用合适的绝缘轴承
　　通过上述内容可知，如果轴承的绝缘性出现问题，就会导致电腐蚀高钻和功能的出现。虽然风电机组在内端盖上使用绝缘涂层，但涂层在长期运行过程中会受到高温差、灰尘多方面因素的影响，絕缘性能无法保证。随着使用时间延长，绝缘涂层会出现失效的情况，因此，选择合适的绝缘轴承，可以在保证良好接地的基础上，使用带绝缘轴承，可以有效避免轴电流经过轴承后产生电灼伤，让轴承寿命得到延长，将负面影响降至最低。
　　4.2 加强对轴承的检查巡视
　　在对轴承进行巡检过程中，要重点检查发电机后端接地碳刷长度，确保轴承的有关参数数据符合标准，不仅如此，轴承的连接情况也要进行检查，以此保证轴承的正常运行。除了轴承自身的连接情况之外，其他部分的连接也要进行检查确保轴承的工作情况良好。比如：在巡检过程中对碳刷和花环周身出部分接地连接进行检查，确保充分接触，并且使用万用表测量发电机对轮中心部位到接地点的接地电阻进行测量，确认电阻小于4Ω。传统的轴承型号无法保证风电机组运行稳定性，可以利用全新的技术改造方式，对轴承进行改造，以此提高风电机组运行稳定性[4]。
　　4.3 改变轴承的润滑方式
　　传统的轴承润滑方式已经无法满足当前风力发电机组的运行需求，轴承所需要的润滑量大幅度提高。要采取“少量多次”的原则，保证油脂润滑覆盖率，比如：某风电场就要工作人员在巡检过程中对润滑检查项进行全面的监督管理，并且全面改变现有轴承润滑方式，使用新油脂将轴承内部原有的增稠剂定顶出，避免内部留存大量增稠剂影响润滑工作的正常进行。
　　5 结语
　　综上所述，风力发电机组本身结构复杂，运行过程中会受到多种因素的影响，情况多变，检测信号中包含各种干扰噪声成分，会将一些微弱的故障信息掩盖。尤其是风力发电机轴承电腐蚀这种故障，在早期很难被发现，会对机组的整体运行造成严重的影响，在这样的情况下，增强故障信息，及时获取得到有效的故障信息，也可以及时发现故障位置，可以在第一时间采取有效的运维策略，确保机组稳定进行。
　　参考文献
　　[1] 李通.双馈风力发电机组故障分析及防范措施[J].电子世界，2019（18）：141-142.
　　[2] 姬相磊，高旭东，杜振东.风力发电机轴承振动监测故障诊断分析[J].微特电机，2019，47（08）：74-76.
　　[3] 李文瑞.风力发电机齿轮箱故障诊断系统的设计与实现[J].南方农机，2019，50（10）：168.
　　[4] 姜锐，滕伟，刘潇波，等.风电机组发电机轴承电腐蚀故障的分析诊断[J].中国电力，2019，52（06）：128-133.
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