CN103321854B - 一种风力发电机组塔架振动控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种风力发电机组塔架振动控制方法，实时采集电机转速数据和利用机舱振动传感器采集振动数据，将采集到的振动信号转变为振动信号峰峰值，当振动信号峰峰值超出设定的报警值时，触发振动报警并进行实时频谱特性分析，得到实时频谱特性谱和此时的风轮转速值，将预先得到的整机振动频率特征中的该风轮转速值对应的整机振动频率点和实时频谱特性谱中此频率下的能量集中度进行对比，分析振动原因并根据不同的原因对应进行减振处理。本发明的风力发电机组塔架振动控制方法是通过谱分析算法，区分引起整机振动的原因，从而控制风力发电机的机舱振动保证整机安全，并减小因振动引起的停机次数，提高风机可利用率。

Description

一种风力发电机组塔架振动控制方法

技术领域

本发明属于风力发电机组控制领域，具体涉及一种风力发电机组塔架振动控制方法。

背景技术

对于大型变速变桨风力发电机组，在额定风速以下，发电机转速可以随风速变化而调节，通过变流器控制发电机电磁转矩，维持最佳叶尖速比，追踪最大风能；在额定风速以上，通过变桨控制***调整桨距角来改变叶片气动特性，控制风力发电机吸收的风能，保证风电机组的输出功率和转速稳定，但由于以下原因，风力发电机组容易产生振动。

(1)在恒速风力发电机组中，感应发电机滑差曲线像一个很强的阻尼器，使得转矩随着转速的增加而迅速增加。传统***的扭振存在着很大的阻尼，一般不会引起什么问题，然而，在额定风速以上，变速风电机组工作在恒转矩(或接近恒转矩)的模式下，只有很小的阻尼，因为转矩不再随着风速的变化而变化(或变化很小)，在非常低的阻尼下会导致齿轮箱等传动部件有较大的转矩振动。

(2)湍流、塔影、风切变以及风机载荷的变化都可能使得风力发电机的传动***和塔架产生振动，振动通过变桨***或变流器的放大，反过来通过外部激励作用到电机和风轮上。当激振频率接近风力发电机组某部件的固有频率时，将产生受迫振动，导致风力发电机组运行不稳定，特别是叶片，作为吸收风能的主要部件，受风和载荷的影响最大，一旦叶片或齿轮箱和变桨控制或变流器控制发生耦合，在控制回路中将不断放大传动***的微小振荡，风力发电机组将发生自激振荡，甚至共振。

(3)在额定风速下，风力发电机通过变桨控制来保持恒定功率输出。由于风力发电机的变桨控制是通过叶片的气动特性来控制载荷转矩的，过度的变桨动作可能会引起塔架和传动***的振动。

(4)塔架的前后振动是很弱的阻尼振荡，具有很强的谐振响应，即使在风速很小的时候也可以保持很强的谐振，响应的快慢取决于阻尼的大小，即来自于风轮的等效机械阻尼。

目前投入市场应用的有一种水平轴3叶片兆瓦级并网型风力发电机组(以下简称风机)，为了抑制风力发电机组的振动，现有的振动控制方法包括塔架振动加阻法及振动过大停机法。

当前这两种方法存在的问题及缺点如下：

塔架振动加阻法是检测塔架的振动频率，利用控制器微调变桨速度，使叶片气动力产生一个与塔架振动频率相同且与运动速度相反的阻尼力。这种方法的问题在于：加阻函数使变桨速度微小变化所导致的塔架推力变化周期必须与塔架速度变化周期相同，且推力方向与塔架振动速度方向相反，这就要求在设计传递函数时相位补偿，相位补偿设计需在仿真模型中完成，但是模型很难完全正确的描述单个投入工程中风机的真实情况，导致塔架加阻算法大打折扣，严重时甚至起到减小塔架阻尼增大塔架振动的效果，并且这种方法对相位精度要求较高，工程施工中不易实现。

传统的振动过大停机方法是机舱振动传感器检测到振动过大之后，不管什么原因引起的振动过大，一概进行停机保护。这种方法没有充分分析引起风机振动的原因所在，在停机的一瞬间，风机会遭受甩负载时的冲击载荷，增加了风机的危险性。停机次数过多还会影响发电量，使风机可利用率降低。另外，风机振动量在正常范围时，采用传统振动控制方法作用于变桨或转矩输出端，会对功率控制等造成一定影响。因此，这种方法会出现振动过大将导致机组停机，影响机组发电运行效率，并增大机组疲劳载荷的问题。

中国专利申请号201010185856.2公开了一种“基于振动监测的风力发电机组故障自动诊断方法”，该方法通过布置在监测点的加速度传感器采集原始振动信号，将原始振动信号经过滤波后上传，中央监控服务器接受数据并存储于数据库中，在中央监控服务器中建立故障预警***，同时在数据库中建立故障特征频率库；在中央监控服务器中建立故障诊断***，故障诊断***从数据库中获取数据，通过小波分析、倒频谱分析、细化谱分析等方法自动诊断故障类型、部位及程度。这种方法所采集的振动信号用于识别故障部件的特征谱，但是由于其诊断结果不用于实时控制，所以没有信号处理速度的要求，可以用较耗时的算法如小波分析法等进行信号处理，其分析的频谱主要是对部件磨损等故障发生时的特征谱的性质。因此这种方法不能应用于对风力发电机组塔架振动的实时控制，并且只能实现风力发电机组故障类型、部位及程度的诊断，却没有具体的根据诊断结果进行振动抑制的措施。

发明内容

本发明的目的是提供一种风力发电机组塔架振动控制方法，以解决现有控制方法相位精度要求较高或机组发电运行效率低和安全性低的问题。

为了实现以上目的，本发明所采用的技术方案是：一种风力发电机组塔架振动控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)实时采集电机转速数据和利用机舱振动传感器采集振动数据并进行存储；

(2)将采集到的振动信号转变为振动信号峰峰值，当振动信号峰峰值超出设定的报警值时，触发振动报警并进行实时频谱特性分析；

(3)实时频谱特性分析：对采集的设定时间段内的电机转速数据进行功率谱分析，得到实时频谱特性谱和此时的风轮转速值，将预先得到的整机振动频率特征中的该风轮转速值对应的整机振动频率点和实时频谱特性谱中此频率下的能量集中度进行对比，如果实时频谱设定固有频率段的能量集中度超过设定值，则判断为是由于激励源频率与机组固有频率重合所致，反之则判断为是外部激励过大导致振动过大；

(4)当由于外部激励频率和机组固有频率重合引起整机振动时，通过转矩调整或变桨调整，使发电机转速减小，以达到激励频率脱离部件固有频率的目的；当由于外部激励过大引起机组振动时，通过主动减小转矩或者主动调整桨距角来减载荷使振动量回到正常水平。

所述步骤(2)中的信号峰峰值为波动信号波峰与波谷之间的距离，将采集到的振动信号转变为振动信号峰峰值的过程如下：首先滤除振动信号的直流分量，保留振动信号的交流分量，再求取信号峰峰值：分别记录采集到的信号的波峰值和波谷值，每个采样周期中，若采集的信号值大于之前记录的波峰值，则将该周期中的信号值替换之前的波峰值；若小于波谷值则该周期中的信号值替换之前的波谷值；反之，如果之前采集到的信号的波峰值和波谷值没被新数据替换，则以指数规律衰减，衰减速度依赖于设置的时间常数T1，本采样周期的信号值根据如下公式计算，其中τ为***采样时间；A_k及A_k-1分别为本采样周期的信号值和上一采样周期的信号值；

$A_k=A_{k-1}\×\frac{T1-\mathrm{\τ}}{T1}$

振动信号峰峰值即为当前时刻波峰值与波谷值的差值。

所述步骤(1)和(2)中对实时采集的振动数据的存储处理方式如下：将采集到的设定时间段内的数据存入寄存器，当振动报警不触发时，只对存储器内的数据进行存储更新。

所述步骤(3)中的设定值为在确定整机振动频率特征时对应频率下的能量集中度值的10％。

确定整机振动频率特征的过程如下：采集风机试运行时的机舱振动的频谱特性数据，确定风机塔架振动的固有频率；采集试运行时电机的转速数据，经频谱分析确定传动链上的模态频率及随风轮转速变化的激励源频率；机舱振动的频谱特性和电机转速的频谱特性即为整机振动频率特征，由整机振动频率特征区别出机组固有振动频率以及随风轮转速变化的激励源频率，取出在不同风轮转速下对应的一组机组固有频率的频率数值和在对应频率数值下的能量集中度，将其作为振动控制中判断振动类型的标准依据。

步骤(1)中机舱振动的频谱特性是在风机试运行时利用振动测试仪直接得到。

步骤(1)中电机转速的频谱特性是将转速数据进行自功率谱变换得到，电机转速自功率谱为电机转速信号的自相关函数的傅里叶变换，自相关函数如下：

$R_x\left(k\right)=\underset{k=0}{\overset{\mathrm{\∞}}{\Σ}}x\left(k\right)x(k+n)$

其中：x(k)为样本函数，x(k+n)为从k移到n后的样本，k为时移量；对自相关函数用FFT算法进行快速傅里叶变换即为电机转速信号的频谱特性。

步骤(1)中采集振动传感器数据及电机转速数据的采样周期为0.01s。

步骤(3)中为保证电机转速数据处理的实时性，功率谱分析采用自谱变换，且自谱变换的每组数据定为512个采样点，30s有3000个采样数据，30％的数据利用重叠度，保证所做的频谱能够反映当前的振动特性。

步骤(4)中当由于外部激励频率和机组固有频率重合引起整机振动时，如果是在额定风速以下，则在给定转矩的基础上，增加一个额定转矩，使转速暂时向下压，以达到减振作用；如果是在额定风速以上，则在桨距角度给定的基础上，向90度方向增加一个固定的变桨角度，同时增加转矩给定值，以达到使风轮转速暂时压低的目的。

本发明的风力发电机组塔架振动控制方法是通过谱分析算法，区分引起整机振动的原因，从而控制风力发电机的机舱振动保证整机安全，并减小因振动引起的停机次数，提高风机可利用率，其优点如下：

1)本方法不再增加控制***传递函数的滤波器，避免了改变控制***传递函数相位导致的***不稳定，避开了配置塔架振动加阻控制对精确风机模型的依赖性。

2)本方法利用频谱分析的方法区分引起塔架振动的原因，从而有针对性的进行控制，减小因振动原因导致对塔架的停机瞬间冲击力，减小因振动原因导致的停机次数。

3)本方法通过频谱分析的方法确定整机振动的发生频率段，利用频谱图指导振动传感器的工作频段选型，避免振动传感器选型时因低频可识别频率要求过高导致成本的增加。利用频谱图指导实时频谱分析的数据采样率和数据存储长度，避免因数据存储过大导致占用存储空间过大及存储数据过小导致的频谱分析数据不足；避免因数据采样频率过大导致实时性变差及数据采样频率过小导致的不能正确反映振动真实情况。

4)在风机振动在正常范围时，本振动方法不影响任何功率控制。

附图说明

图1是本发明风机振动控制原理图；

图2是本发明振动信号提取原理图；

图3是本发明塔架前后振动功率谱密度图；

图4是本发明风轮转速谱密度图。

具体实施方式

下面结合附图及具体的实施例对本发明进行进一步介绍。

如图1所示为本发明风机振动控制原理图，由图可知，本发明提供的风力发电机组塔架振动控制方法包括如下步骤：

(1)利用风机试运行数据，确定整机振动频率特征，确保频率特性针对于特定机组，整机振动频率特征包含了塔架振动特征频率和传动链上的模态频率(单自由度振动模态频率和固有频率等效：多自由度振动叫模态频率更合适；对物体振动方程进行解耦合求解，就得到物体的振动模态，包括模态振型和模态频率，而模态频率就是通常所说的固有频率，以这样的激励源作用于物体，会有共振效果)等频率信息，具体计算过程如下：采集风机试运行时(也可以在机组投入运行后按周期)的机舱振动的频谱特性数据，该数据可以利用振动测试仪直接得到，确定风机塔架振动的固有频率(塔架振动的固有频率是机组固有振动频率重要组成部分，塔架振动频率通过耦合，将影响整机振动)；采集试运行时电机的转速数据，经频谱分析确定传动链上的模态频率及随风轮转速变化的激励源频率，如叶片穿越频率的3倍频等；电机转速的频谱特性是将转速数据进行自功率谱变换得到，电机转速自功率谱为电机转速信号的自相关函数的傅里叶变换，自相关函数如下：

$R_x\left(k\right)=\underset{k=0}{\overset{\mathrm{\∞}}{\Σ}}x\left(k\right)x(k+n)$

其中：x(k)为样本函数，x(k+n)为从k移到n后的样本，k为时移量；对自相关函数用FFT算法进行快速傅里叶变换即为电机转速信号的频谱特性，利用频谱图可以得到整机振动的频率集中范围。

以某2.0兆瓦机组为例，频谱图如图3和图4所示：由频谱图可知，整机振动的频率谱能量在0.2Hz到3Hz集中度最高，所以传感器测量范围定为0.1-5Hz的范围内比较合适。

因振动频率不高采样周期设置为0.01s，能够满足对频谱分析的要求。过高的采样频率会增加***数据处理时间，过低的采样频率会导致混叠现象。

每组谱分析处理过程的采样点应为2的幂的形式，数据可以部分重叠利用，因这个处理过程没有实时性的要求，故每组数据采样点可较密集，并可以多保存几组数据，数据重叠利用数可选为30％，以保证频谱特性反映正常情况。本例中选择每组处理数据为4096个采样点，数据总长度选择为10分钟风机运行数据。

本实施例中机舱振动的频谱特性和电机转速的频谱特性即为整机振动频率特征，由整机振动频率特征可以区别出机组固有振动频率以及随风轮转速变化的激励源频率，取出在不同风轮转速下对应的一组机组固有频率的频率数值和在对应频率数值下的能量集中度，将其作为振动控制中判断振动类型的标准依据。

(2)振动信号实时监测及报警触发：以0.01s的采样周期实时采集电机转速数据和利用机舱振动传感器采集振动数据并将采集到的30s内的数据存入寄存器；

(3)将采集到的振动信号转变为振动信号峰峰值，当振动信号峰峰值超出设定的报警值时，触发振动报警并进行实时频谱特性分析；当振动报警不触发时，只对存储器内的数据进行存储更新。

信号峰峰值为波动信号波峰与波谷之间的距离，将采集到的振动信号转变为振动信号峰峰值的过程如下：首先滤除振动信号的直流分量，保留振动信号的交流分量，再求取信号峰峰值：分别用2个计数器a、b记录采集到的信号，a记录正的最大值即波峰值，b记录负的最大值即波谷值；在每个采样周期在，若采集的信号值大于a中的数据，则替代a中的数据(即之前的波峰值)；若小于b中的数据，则替代b中的数据(即之前的波谷值)；如果计数器a、b中前一时刻数据没被新数据取代，则以指数规律衰减，衰减速度依赖于设置的时间常数T1，每个采样周期的衰减值以当前值在指数衰减曲线的倒数乘衰减时间表示：

$A_k=A_{k-1}\×\frac{T1-\mathrm{\τ}}{T1}$

其中：_τ为***采样时间；A_k及A_k-1分别为计数器当前的值(本采样周期的信号值)和上一采样时间的值(上一采样周期的信号值)；振动信号峰峰值即为计数器a中的数据和计数器b中数据之差(即当前时刻波峰值与波谷值的差值)。

本实施例中的振动信号峰峰值计算采用确定信号衰减率的离散方法完成，便于计算机控制实现，并且报警级别分两级输出。

(3)实时频谱特性分析及振动原因判断：对采集的设定时间段内的电机转速数据进行实时功率谱分析，得到实时频谱特性谱和此时的风轮转速值，将步骤(1)中的整机振动频率特征中的该风轮转速值对应的整机振动频率点和实时频谱特性谱中此频率下的能量集中度进行对比，如果实时频谱设定固有频率段(由于整机振动频率是一个频率点，在实际频谱图的能量集中表现为在确定的频率点附近一小段距离内都存在能量集中，如附图3所示，故此处用以振动频率为中心的一小段频率段来对比判断)的能量集中度超过正常值(此处的正常值是指在确定整机振动频率特征时对应频率下的能量集中度值)的10％，则判断为是由于激励源频率与机组固有频率重合所致，反之则判断为是外部激励过大导致振动过大；

为保证电机转速数据处理的实时性，实时功率谱分析采用自谱变换，且自谱变换的每组数据定为512个采样点，30s有3000个采样数据，30％的数据利用重叠度，保证所做的频谱能够反映当前的振动特性。由于振动信号频谱分析是在风机安装之后运行之初利用最近5分钟的实时数据进行频谱处理得到整机振动频谱特性，真实反映当前引起振动的原因。

(4)当由于外部激励频率和机组固有频率重合引起整机振动时，需改变外部激励频率进行减振控制，通过转矩调整或变桨调整，使转速减小，使发电机转速减小，以达到激励频率脱离部件固有频率的目的，从而使振动下降到正常水平，保证风机正常发电运行。

在风机机组中，激励频率大多间接或直接与风轮转速有关，如3p、6p等。改变风轮转速，即可改变风机激励源频率。在额定风速以下，如果发生外部激励频率接近某个固有频率的振动告警，则在给定转矩的基础上，增加一个额定转矩，使转速暂时向下压，以达到减振作用；如果在额定风速以上发生外部激励频率接近某个固有频率的振动告警，则在桨距角度给定的基础上，向90度方向增加一个固定的变桨角度，同时增加转矩给定值，以达到使风轮转速暂时压低的目的。

(5)当由于外部激励过大引起机组振动时，通过主动减小转矩或者主动调整桨距角来减载荷使振动量回到正常水平：即当外部附加载荷过大或瞬间冲击等导致的振动过大时，可以通过减小转矩并增大桨距角的方法使风机载荷减小，从而消除振动，保证风机正常发电运行。

Claims (7)

1.一种风力发电机组塔架振动控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)实时采集电机转速数据和利用机舱振动传感器采集振动数据并进行存储；

(2)将采集到的振动信号转变为振动信号峰峰值，当振动信号峰峰值超出设定的报警值时，触发振动报警并进行实时频谱特性分析；

(3)实时频谱特性分析：对采集的设定时间段内的电机转速数据进行功率谱分析，得到实时频谱特性谱和此时的风轮转速值，将预先得到的整机振动频率特征中的该风轮转速值对应的整机振动频率点和实时频谱特性谱中此频率下的能量集中度进行对比，如果实时频谱设定固有频率段的能量集中度超过设定值，则判断为是由于激励源频率与机组固有频率重合所致，反之则判断为是外部激励过大导致振动过大；确定整机振动频率特征的过程如下：采集风机试运行时的机舱振动的频谱特性数据，确定风机塔架振动的固有频率；采集试运行时电机的转速数据，经频谱分析确定传动链上的模态频率及随风轮转速变化的激励源频率；机舱振动的频谱特性和电机转速的频谱特性即为整机振动频率特征，由整机振动频率特征区别出机组固有振动频率以及随风轮转速变化的激励源频率，取出在不同风轮转速下对应的一组机组固有频率的频率数值和在对应频率数值下的能量集中度，将其作为振动控制中判断振动类型的标准依据；

(4)当由于外部激励频率和机组固有频率重合引起整机振动时，通过转矩调整或变桨调整，使发电机转速减小，以达到激励频率脱离部件固有频率的目的；当由于外部激励过大引起机组振动时，通过主动减小转矩或者主动调整桨距角来减载荷使振动量回到正常水平；

所述步骤(2)中的信号峰峰值为波动信号波峰与波谷之间的距离，将采集到的振动信号转变为振动信号峰峰值的过程如下：首先滤除振动信号的直流分量，保留振动信号的交流分量，再求取信号峰峰值：分别记录采集到的信号的波峰值和波谷值，每个采样周期中，若采集的信号值大于之前记录的波峰值，则将该周期中的信号值替换之前的波峰值；若小于波谷值则该周期中的信号值替换之前的波谷值；反之，如果之前采集到的信号的波峰值和波谷值没被新数据替换，则以指数规律衰减，衰减速度依赖于设置的时间常数T1，本采样周期的信号值根据如下公式计算，其中τ为***采样时间；A_k及A_k-1分别为本采样周期的信号值和上一采样周期的信号值；

$A_k=A_{k-1}\×\frac{T1-\mathrm{\τ}}{T1}$

振动信号峰峰值即为当前时刻波峰值与波谷值的差值；

步骤(3)中电机转速的频谱特性是将转速数据进行自功率谱变换得到，电机转速自功率谱为电机转速信号的自相关函数的傅里叶变换，自相关函数如下：

$R_x\left(k\right)=\underset{k=0}{\overset{\mathrm{\∞}}{\Σ}}x\left(k\right)x(k+n)$

其中：x(k)为样本函数，x(k+n)为从k移到n后的样本，k为时移量；对自相关函数用FFT算法进行快速傅里叶变换即为电机转速信号的频谱特性。

2.根据权利要求1所述的风力发电机组塔架振动控制方法，其特征在于：所述步骤(1)和(2)中对实时采集的振动数据的存储处理方式如下：将采集到的设定时间段内的数据存入寄存器，当振动报警不触发时，只对存储器内的数据进行存储更新。

3.根据权利要求1所述的风力发电机组塔架振动控制方法，其特征在于：所述步骤(3)中的设定值为在确定整机振动频率特征时对应频率下的能量集中度值的10％。

4.根据权利要求1所述的风力发电机组塔架振动控制方法，其特征在于：步骤(3)中机舱振动的频谱特性是在风机试运行时利用振动测试仪直接得到。

5.根据权利要求1所述的风力发电机组塔架振动控制方法，其特征在于，步骤(1)中采集电机转速数据和利用机舱振动传感器采集振动数据时的采样周期为0.01s。

6.根据权利要求1所述的风力发电机组塔架振动控制方法，其特征在于：步骤(3)中为保证电机转速数据处理的实时性，功率谱分析采用自谱变换，且自谱变换的每组数据定为512个采样点，30s有3000个采样数据，30％的数据利用重叠度，保证所做的频谱能够反映当前的振动特性。

7.根据权利要求1～6任意一项所述的风力发电机组塔架振动控制方法，其特征在于：步骤(4)中当由于外部激励频率和机组固有频率重合引起整机振动时，如果是在额定风速以下，则在给定转矩的基础上，增加一个额定转矩，使转速暂时向下压，以达到减振作用；如果是在额定风速以上，则在桨距角度给定的基础上，向90度方向增加一个固定的变桨角度，同时增加转矩给定值，以达到使风轮转速暂时压低的目的。