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  山东大学学报(工学版)  2017, Vol. 47 Issue (4): 96-102  DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2016.394
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引用本文 

李静立, 王谦, 张军, 李磊磊. 基于阶次分析的风电机组在线模态参数识别与故障诊断[J]. 山东大学学报(工学版), 2017, 47(4): 96-102. DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2016.394.
LI Jingli, WANG Qian, ZHANG Jun, LI Leilei. Online modal parameter identification and fault diagnosis of wind turbines based on order analysis[J]. Journal of Shandong University (Engineering Science), 2017, 47(4): 96-102. DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2016.394.

作者简介

李静立(1971—), 男, 山东德州人, 高级工程师, 硕士, 主要研究方向为新能源运行管理与风电并网技术研究. E-mail:ljlcn@vip.163.com

文章历史

收稿日期:2016-10-26
网络出版时间:2017-05-24 10:55:21
基于阶次分析的风电机组在线模态参数识别与故障诊断
李静立1, 王谦1, 张军2, 李磊磊1     
1. 甘肃新泉风力发电有限公司, 甘肃 兰州 730070;
2. 江苏省电力公司经济技术研究院, 江苏 南京 210008
摘要:针对风电机组的健康监测和预警评估, 将基于环境荷载激励的模态参数识别和计算阶次分析方法应用于风电机组齿轮箱系统的在线模态分析。设计并构建了风电机组在线模态参数识别与故障诊断系统, 通过试验模态与在线模态识别参数以及不同环境荷载激励条件下的在线模态识别参数的测试结果对比, 证明在线模态参数识别方法的可行性和实时性, 系统运行稳定, 数据可靠, 为风电机组在线模态实测, 多种环境荷载激励作用下动态特性以及故障诊断研究积累了大量数据。
关键词计算阶次分析    风电机组    在线模态参数识别    故障诊断    
Online modal parameter identification and fault diagnosis of wind turbines based on order analysis
LI Jingli1, WANG Qian1, ZHANG Jun2, LI Leilei1     
1. Gansu Xinquan Wind Power Company Limited, Lanzhou 730070, Gansu, China;
2. State Grid Jiangsu Economic Research Institute, Nanjing 210008, Jiangsu, China
Abstract: According to the health monitoring and early warning evaluation of wind turbines, the modal parameter identification based on the ambient load excitation and the computed order analysis methods were applied in the online modal analysis of wind turbine gearbox system. An online modal parameter identification and fault diagnosis system for wind turbines was designed and developed. Comparison of test results between experimental modal and online modal parameter identification, and online modal identification parameters due to the different ambient load excitation condition, showed that methods for online modal parameter identification were feasible, real-time, stable and reliable. By now, a large amount of data for online modal measurement, dynamic characteristics due to varied ambient load excitation and fault diagnosis of wind turbines has been provided.
Key words: computed order analysis    wind turbines    online modal parameter identification    fault diagnosis    
0 引言

近几年来我国风电机组的投运数量稳步增长, 随着机组运行时间的加长, 运行维护成为广泛关注并需要妥善解决的问题。当前, 为了有效降低风电机组的维护成本, 通常采用状态监测和在线故障诊断技术。齿轮箱和主传动轴是风电机组中最重要的动力传递部件, 负责将叶片驱动的低转速转换为所需的高转速, 从而带动发电机发电实现风能的高效传输。由于长期处于恶劣工作环境下, 其故障发生率最高, 维修造成的停机时间最长。而由于内外环境激励引发的异常振动是导致风电机组齿轮箱系统故障失效的主要原因, 齿轮箱与主传动轴的振动监测与模态参数识别成为风电机组状态监测和故障诊断的重要内容。

为研究风电机组齿轮箱系统在复杂环境中的动态特性, 开展模态分析是其结构动力学分析的基本方法之一, 齿轮箱系统模态参数识别的准确度与风电机组运行状态监测和故障预警评估的数据可信度紧密相关。当前, 国内外学者对风电齿轮箱系统模态分析开展了大量研究, 但主要是采用有限元数值计算的模态分析方法和基于离线试验测试数据的频响函数模态测试方法[1-2]。采用仿真计算和离线试验的方式进行模态参数识别有诸多缺点, 无法实时获取风电齿轮箱系统结构振动响应并给出实际运行状态下的动态特性参数, 更不能够获取不同环境如转速、风向、发电出力等荷载激励下的齿轮箱系统结构动力特性变化情况[3]

针对风电机组故障诊断算法, 可分为基于解析余度的方法、基于信号处理的方法及基于知识的方法三种[4]。当前, 故障诊断算法研究较多的有专家系统、神经网络技术和支持向量机技术。有学者基于振动信号时域、频域和包络谱等多源特征, 采用决策融合方法建立了风电机组轴承的故障诊断模型[5]。有学者结合遗传算法与神经网络各自算法的优点, 对风电机组齿轮箱故障进行模式识别[6]。还有的采用支持向量机方法对风电机组运行状态进行分析验证, 为风机故障模式识别实际应用提供了良好的思路[7-8]

本研究引入阶次分析的方法, 研究利用转速、发电出力等环境荷载作为激励方式进行风电机组齿轮箱系统的模态分析, 实现风电机组的实时在线模态参数识别和故障诊断。并结合实际工程应用, 设计开发了风电机组振动在线监测、实时模态分析与故障诊断系统, 实现了风电机组振动、环境荷载的不间断监测和齿轮箱主传动链动态振动特性分析计算与参数识别等功能[9]。本研究构建的系统投入运行后, 可为风电场的运行检修、状态监测和故障预警提供理论依据和实践参考。

1 基于环境荷载激励的模态参数识别和阶次分析的理论方法 1.1 基于环境荷载激励的模态参数识别时域方法

由于环境激励的复杂性, 系统的输入是未知的, 只能通过计算环境荷载激励的振动响应来估计系统的模态参数, 即仅基于系统的动力响应输出进行模态参数识别。而ITD(ibrahim time domain)法是基于环境荷载激励的模态参数识别主要的时域分析方法, 其分析过程如下所示。

对于一自由度为n的粘性阻尼振动系统, 其振动响应可表示为

$x\left( t \right) = \sum\limits_{i = 1}^{2n} {{p_i}{e^{{\lambda _i}t}}} = \sum\limits_{i = 1}^{2n} {{p_i}{e_i}\left( t \right),} $ (1)

式中:ei(t)=eλit, pi=Ψiyi(0)。又piΨi相差常数yi(0), 可用pi替代Ψi

式(1) 可用矩阵形式替代为

$\mathit{\boldsymbol{X}}\left( t \right) = \mathit{\boldsymbol{PE}}\left( t \right),$ (2)

式中:

$\begin{array}{l} \mathit{\boldsymbol{P}} = \left[ {{p_1}\quad {p_2}\; \ldots \;{p_{2n}}} \right] = \\ \left[ {{p_1}\;{p_2}\; \ldots \;{p_n}\;p_1^*\;p_2^*\; \ldots \;p_n^*} \right],\\ \mathit{\boldsymbol{E}}\left( t \right)\; = \;{\left[ {{e_1}\left( t \right)\quad {e_2}\left( t \right)\; \ldots \;{e_{2n}}\left( t \right)} \right]^{\rm T}} = \\ {[{e_1}\left( t \right){\rm{ }}{e_2}\left( t \right){\rm{ }} \ldots {\rm{ }}{e_n}\left( t \right){\rm{ }}e_1^*\left( t \right){\rm{ }}e_2^*\left( t \right){\rm{ }} \ldots e_n^*\left( t \right)]^{\rm T}}。\end{array}$

m个测点以等时间间距dt进行采样, 得

$\mathit{\boldsymbol{X}} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{x_1}({t_1})}&{{x_1}({t_2})}& \cdots &{{x_1}({t_s})}\\ {{x_2}({t_1})}&{{x_2}({t_2})}& \cdots &{{x_2}({t_s})}\\ \vdots & \vdots &{}& \vdots \\ {{x_m}({t_1})}&{{x_m}({t_2})}& \cdots &{{x_m}({t_s})} \end{array}} \right] = \mathit{\boldsymbol{PE}}\left( t \right)。$ (3)

延时Δt采样得

$\mathit{\boldsymbol{Y}} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{y_1}({t_1})}&{{y_1}({t_2})}& \cdots &{{y_1}({t_s})}\\ {{y_2}({t_1})}&{{y_2}({t_2})}& \cdots &{{y_2}({t_s})}\\ \vdots & \vdots &{}& \vdots \\ {{y_m}({t_1})}&{{y_m}({t_2})}& \cdots &{{y_m}({t_s})} \end{array}} \right],$ (4)
$\mathit{\boldsymbol{Y}} = \mathit{\boldsymbol{QE}}\left( t \right) = \mathit{\boldsymbol{PE}}(t + \Delta t)。$ (5)

由于E(tt)=ΛE(t), 所以, Q=, 其中Λ=diag$\left\lfloor {{e^{\lambda i\Delta t}}} \right\rfloor {\mkern 1mu} $

延时2Δt采样得

$\mathit{\boldsymbol{Z}} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{z_1}\left( {{t_1}} \right)}&{{z_1}\left( {{t_2}} \right)}& \cdots &{{z_1}\left( {{t_s}} \right)}\\ {{z_2}\left( {{t_1}} \right)}&{{z_2}\left( {{t_2}} \right)}& \cdots &{{z_2}\left( {{t_s}} \right)}\\ \vdots & \vdots &{}& \vdots \\ {{z_m}\left( {{t_1}} \right)}&{{z_m}\left( {{t_2}} \right)}& \cdots &{{z_m}\left( {{t_s}} \right)} \end{array}} \right]。$ (6)

同理, Z=RE(t)=RE(tt), R=。构造

$\begin{array}{l} {\mathit{\boldsymbol{D}}_{xy}} = \left[ \begin{array}{l} X\\ Y \end{array} \right] = \left[ \begin{array}{l} P\\ Q \end{array} \right]E = {\mathit{\Phi }_{xy}}E,\\ {\mathit{\boldsymbol{D}}_{yz}} = \left[ \begin{array}{l} Y\\ Z \end{array} \right] = \left[ \begin{array}{l} Q\\ R \end{array} \right]E = {\mathit{\Phi }_{yz}}E, \end{array}$

构造特征方程, 把Φyz=ΦxyΛ代入上述两式消去E, 变形得到

$({D_{yz}}D_{xy}^{\rm T}){({D_{xy}}D_{xy}^{\rm T})^{ - 1}}{\mathit{\Phi }_{xy}} = {\mathit{\Phi }_{xy}}\mathit{\Lambda },$ (7)

A=$\frac{1}{2}$((DyzDxyΤ)(DxyDxyΤ)-1+(DxyDyzΤ)(DyzDyzΤ)-1)则

$A{\mathit{\Phi }_{xy}} = {\mathit{\Phi }_{\mathit{xy}}}\mathit{\Lambda }。$ (8)

根据xy=xy求解方程特征根, 可以求解得出Am个特征值si=a+jb=eλiΔt, 经进一步处理得到振动系统的各阶频率、阻尼系数和振型等模态参数。

1.2 阶次分析与计算阶次跟踪

旋转机械由各种故障而引发的振动与旋转转速紧密相关, 阶次分析是将频谱和时间与旋转机械的转速关联于一体的数学分析方法, 阶次定义为

$f = O \times \frac{n}{{60}},$ (9)

式中:O为阶次(order); f为振动频率, Hz; n为参考轴的转速, r/min。

阶次分析本质上是采用通过等角度采样的方式将旋转机械在时域内的非平稳振动信号转换为角度域内的平稳信号, 从而实现从时域信号到角域信号的转变, 对重采样后的信号进行FFT变换, 得到信号的阶次谱, 并依据齿轮阶次和频率的关系, 可以得出故障信号幅值与阶次的函数关系[10-12]

阶次分析的关键是实现阶次跟踪, 即等角度采样。阶次跟踪方法一般可分为硬件阶次跟踪和计算阶次跟踪两种, 本研究采用计算阶次方法对采集到的风电机组时域振动信号进行重采样计算, 由时域的等时间间隔采样信号转换为角域的等角度采样信号。一般假设齿轮箱转动为均匀加速转动。由此, 齿轮箱轴转动角θ表达式为

$\theta \left( t \right) = {b_0} + {b_1}t + {b_2}{t^2},$ (10)

其中:b0~b2定义为自定义系数; t定义为时间间隔。

在进行时域分析时, 假设1个键相脉冲所对应的齿轮箱转轴角度增量为Δφ, 由此, 式(10) 中的自定义系数b0~b2可通过求解3个键相脉冲所对应的时间点t1~t3来求出, 即为

$\left\{ \begin{align} & \theta ({{t}_{1}})=0 \\ & \theta ({{t}_{2}})=\Delta \varphi \\ & \theta ({{t}_{3}})=2\Delta \varphi 。\\ \end{align} \right.$ (11)

将式(11) 代入式(10) 中, 计算得

$\left[ \begin{array}{l} 0\\ \Delta \varphi \\ 2\Delta \varphi \end{array} \right] = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} 1&{{t_1}}&{t_1^2}\\ 1&{{t_2}}&{t_2^2}\\ 1&{{t_3}}&{t_3^2} \end{array}} \right]\left[ \begin{array}{l} {b_0}\\ {b_1}\\ {b_2} \end{array} \right]。$ (12)

利用式(12) 可求解得到自定义系数b0~b2的数值, 进一步代入式(13) 即可求解出Δθ所对应的时间

$t = \frac{1}{{2{b_2}}}[\sqrt {4{b_2}(\theta - {b_0}) + b_1^2} - {b_1}]。$ (13)

在实际计算中, 为避免出现频谱混叠, 转角θ选取为

$\frac{{\Delta \varphi }}{2} \le \theta < \frac{{3\Delta \varphi }}{2}。$ (14)

在一般情况下, 齿轮箱轴转角的重采样过程表示为

$\theta = k\Delta \theta ,$ (15)

式中k为插值系数, k的取值为

$\frac{{\Delta \varphi }}{{2\Delta \theta }} \le k < \frac{{3\Delta \varphi }}{{2\Delta \theta }}。$ (16)

由此, 式(13) 表示为

$t = \frac{1}{{2{b_2}}}[\sqrt {4{b_2}(k\Delta \theta - {b_0}) + b_1^2} - {b_1}]。$ (17)

由式(17) 求解得到的时间点, 把式(10) 表示成t=t(θ)函数, 在[θi, θi+2]范围内进行等角度细化, 角度间隔Δθ, 得到等角度间隔信号序列θ(n), n=1, 2, 3, …, N(N为采样点数)。对重采样后的信号θ(n)进行FFT计算, 得出振动信号的阶次谱图, 即为

${{O}_{r}}=\text{FFT}\left[ \theta \left( n \right) \right]。$ (18)
2 风电机组在线模态参数识别与故障诊断系统设计与构建 2.1 系统总体结构

设计与构建的风电机组在线模态参数识别与故障诊断系统由齿轮箱系统振动传感器、数据采集单元、网络交换机、现场服务器以及远程数据服务器等构成。图 1所示为系统的构架图。

图 1 系统架构图 Figure 1 Architecture diagram of the system

在风电机组齿轮箱系统上安装多只振动传感器, 测得齿轮箱箱体及传动轴不同部位的振动信号, 通过安装于机舱内的数据采集单元经由风电场内预设的光纤环网实时传送到风电场集控室内的现场服务器中, 运行安装于服务器上的风电机组振动在线实时模态参数分析专业软件, 可高效实现风电机组动态振动特性分析、在线模态参数识别与故障诊断功能。同时, 现场服务器的数据和计算结果通过Internet网络远程传输至风电机组运维中心, 再经由Web服务器对试验数据和分析结论进行远程发布, 完成风电机组远程的振动在线模态参数识别与故障诊断功能。

2.2 测点位置选择和传感器配置

风电机组齿轮箱系统振动传感器最佳测点位置的选择及配置对振动监测、在线模态参数识别与故障诊断的准确性至关重要。确定振动测点最佳位置遵循的原则是能够保证拾取齿轮箱主传动链上尽可能详尽的振动信息, 并使振动信息沿信号传输途径在传递过程中的能量损耗为最小, 从而保证测点处的振动信号能够全面地反映齿轮箱传动链的故障信息。

本研究通过对风电机组齿轮箱主传动链开展离线模态试验, 在建立齿轮箱结构分析模型的基础上, 进行动态数据采集, 并求解脉冲响应函数方程, 进行试验导纳函数的曲线拟合, 识别出齿轮箱结构的模态参数, 包括固有频率、阻尼比和振型等。并进一步与通过有限元仿真计算方法得出的齿轮箱待选测点模态参数数据进行对比, 进而确定齿轮箱传动系统的最佳振动模态测点[13]。本研究通过试验验证和理论分析相结合的方法确定最佳振动测点, 能够有效地克服振动测点选点的盲目性, 为后面的在线模态参数识别提高分析精度。根据要求本研究所确定的振动测点布置如图 2所示, 测点传感器配置如表 1所示。

图 2 振动测点布置图 Figure 2 Arrangement diagram of vibration measuring points
表 1 测点传感器配置表 Table 1 Configuration table of the vibration monitoring sensors
2.3 系统功能

风电机组在线模态参数识别与故障诊断系统集成实现了包括用户登录与管理、实时数据采集和分析、状态监测与故障诊断报警、振动模态在线参数识别与分析以及大数据挖掘和趋势分析等功能。系统所实现的部分功能如图 3所示。

图 3 系统部分功能图 Figure 3 Part function diagram of the system

(1) 实时数据采集和分析。实现多个通道振动数据同步数据采集与实时波形显示, 包括时域分析、频域分析、阶次分析、相干性分析、轴心轨迹、伯德图、奈奎斯特图等多种分析功能。

(2) 状态监测与故障诊断报警。包括风电机组齿轮箱、轴承传动等系统的实时状态监测和故障自诊断报警等功能。

(3) 振动模态在线参数识别与分析。主要包括计算阶次实时分析, 风电机组振动模态曲线拟合集总平均与模态参数实时识别。

(4) 大数据挖掘和趋势分析。采用大数据挖掘技术进行风电机组振动趋势分析和相关趋势分析。

3 风电机组模态参数识别数据分析与对比 3.1 试验模态与在线模态

对已安装在风机机舱平台上的齿轮箱系统进行试验模态分析[14-15], 采用的是单点激励多点响应的离线锤击测试试验方法, 各测点分布如图 2表 1所示。对各测点的频响函数数据作曲线拟合和参数识别, 获得齿轮箱系统离线试验条件下的各阶模态固有频率、阻尼比和振型, 齿轮箱系统的试验模态参数如表 2所示。

表 2 齿轮箱系统的试验模态参数 Table 2 Experimental modal parameter of gearbox system

利用上述风电机组在线模态参数识别与故障诊断系统对已并网的风电机组机舱平台上的齿轮箱系统进行基于阶次分析的在线模态参数识别, 测点分布与上述离线试验相同, 在发电机转速n=1800r/min和输出功率Po=0W环境激励条件下, 获得的齿轮箱系统模态参数如表 3所示。

表 3 n=1800r/min, Po=0W的齿轮箱系统的在线模态参数 Table 3 Online modal parameter of gearbox system when n=1800r/min, Po=0W

表 23的试验模态测试结果和系统在线模态分析结果进行对比可知, 两者的测试结果近似一致, 说明在线模态分析能得到较为理想的参数识别结果, 证明基于阶次分析的在线模态参数识别方法的可行性和数据可信性。同时, 还可以看出, 两种测试方法的模态振型的频率差别较大, 这也在一定程度上反映了风电机组实际运行状态下的动态特性参数的真实值, 体现出在线模态参数识别系统的实时性。

3.2 振动模态

利用风电机组在线模态参数识别与故障诊断系统开展由于不同风机转速和发电出力变化而导致的荷载激励条件变化的分析, 研究不同荷载激励下的风电机组振动模态参数的在线识别。

Po=0MW, 发电机转速改变的条件下, 测得齿轮箱系统的固有频率如表 4所示。

表 4 Po=0时不同转速下齿轮箱系统的固有频率 Table 4 Natural frequency of gearbox system at different speed when Po=0W

表 4可知, 在Po=0W, n=1000~1600r/min, 随着转速的变化, 齿轮箱系统的各阶固有频率接近保持恒定, 当n=1600~2000r/min,随着转速的升高, 齿轮箱系统的各阶固有频率也随之变大。

当发电机转速恒定(n=1800r/min), 在不同的发电机输出功率条件下, 测得的齿轮箱系统的固有频率如表 5所示。

表 5 n=1800r/min时在不同输出功率下齿轮箱系统的固有频率 Table 5 Natural frequency of gearbox system at different output power when n=1800r/min

表 5可知, 在发电机转速恒定的条件下, 随着发电机输出功率的增大, 齿轮箱系统的各阶固有频率几乎保持不变, 且误差小于2%。

同时, 表 45的实测数据表明, 在线模态参数识别系统能够实时获取不同环境如转速、发电出力等荷载激励下的齿轮箱系统结构动力特性变化情况。

4 系统应用实例与效果

风电机组在线模态参数识别与故障诊断系统已于2016年8月在鲁能瓜州干河口第三风电场上线测试, 并正式投运, 风电机组型号为华锐SL1500/82风机, 图 4~6为系统运行现场所获取的部分监测、参数识别与故障诊断图谱。自该套系统投运以来, 一直连续可靠运行, 试验数据与诊断结果准确, 为进行风电机组振动模态参数实时在线识别以及综合考虑风机转速和发电出力等不同荷载激励条件下的机组振动特性分析和在线故障诊断研究提供了大量案例和有效数据。

图 4 阶次分析实时图 Figure 4 Real time diagram of order analysis
图 5 曲线拟合集总平均与在线模态参数识别 Figure 5 Curve fitting, grand average and online modal parameter identification
图 6 在线故障诊断 Figure 6 Online fault diagnosis
5 结论

风电机组齿轮箱系统长期处于恶劣工作环境中, 对其进行健康监测和预警评估是当前风电运维领域关注的热点问题。在线模态参数识别作为旋转机械状态监测和故障诊断的重要方法, 其准确性与否直接关系到健康检测和安全评估的准确性与可信度。本研究将基于环境荷载激励的模态试验理论和计算阶次分析方法成功应用于风电机组在线模态识别系统中, 实现了模态识别的实时性。通过与试验模态结果对比验证了在线模态分析系统的可靠性和准确性, 为风电机组的运行维护、健康监测和故障预警提供了技术支撑。

风电机组在线模态参数识别与故障诊断系统投入运行后, 能有效地提高风电场生产和运行管理的安全性及可靠性, 提高生产效率, 降低现场运维人员的劳动强度, 保证工作过程中人员的安全。能够及时、正确地对风电机组各种异常状态或故障状态做出诊断, 预防或消除故障, 避免重大事故发生, 保证风电机组安全、可靠运行, 避免突发性故障造成的经济损失、延长机组使用寿命, 并可为制定有计划的维修提供有效依据, 实现在无风时安排维修、缩短维修时间, 减少备件数, 降低风电机组的维修成本, 给风电运营企业带来巨大的经济效益。

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