CN108508358A

CN108508358A - 一种在线的风电机组双信号故障诊断装置及诊断方法

Info

Publication number: CN108508358A
Application number: CN201710116522.1A
Authority: CN
Inventors: 史贵昌; 李斌; 胡雅楠; 李磊
Original assignee: Ding Haoxin Source Beijing Science And Technology Ltd
Current assignee: Ding Haoxin Source Beijing Science And Technology Ltd
Priority date: 2017-03-01
Filing date: 2017-03-01
Publication date: 2018-09-07

Abstract

本发明提供一种在线的风电机组双信号故障诊断装置及诊断方法，振动数据采集模块用于采集布置在风机不同部件上的振动监测传感器数据，并将采集的振动数据上传到数据处理A模块；数据处理A模块计算第一周数据中包含的频谱和特征值的平均值，用于建立标准库A模块报警机制门限值；油品数据采集模块用于采集布置在风机不同部件上的油品监测传感器数据，并将采集的振动数据上传到数据处理B模块；数据处理B模块计算第一周数据中包含的电导变化率、介电常数变化率和温度变化率，用于建立标准库B模块报警机制门限值；报警机制模块用于制定报警门限逻辑；报警识别模块判定故障报警；在确保准确性的同时，提高风电机组故障诊断的时效性。

Description

一种在线的风电机组双信号故障诊断装置及诊断方法

技术领域

本发明涉及风力发电机组振动在线监测技术领域，具体涉及一种在线的风电机组双信号故障诊断装置及诊断方法。

背景技术

随着风力发电控制技术的不断提高，风电机组的单机容量越来越大，相关的第三产业即风电机组运行维护、监测、故障诊断等已经成为行业新的增长点。风电机组的工作环境恶劣，风速具有不稳定性，在交变负载的作用下，机组的传动***等部件最容易损坏，而风电机组又安装在偏远地区且距地面甚高，维修不便，风电机组的状态监测和故障诊断在这种情况下具有重要的意义。

风电机组油液监测设备的主要作用是通过监测油品状况，延长设备换油期或者正确选择润滑剂，从而提高机组的使用寿命。风电机组轴承发生故障后，很大部分会在油液中表现出来。但是油液监测设备不能区分故障类型，不能指导现场维护人员排除故障。

目前的风机振动在线监测设备，是通过安装在风电机组测点处的振动传感器采样数据，分析实时数据和存储的历史数据，来判断风电机组故障类型。现有技术在发现数据异常以后，通常需要停机复查，确认采样数据的真实性，排除振动传感器安装问题和监测设备的电气故障等信息后，才能对机组的运行情况做判定。如何在确保准确性的同时，提高风电机组故障诊断的时效性，指导现场维护人员及时排除风机故障，成为当前亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种在确保准确性的同时，提高风电机组故障诊断的时效性的一种在线的风电机组双信号故障诊断装置及诊断方法。

为了解决背景技术所存在的问题，本发明是采用以下技术方案：一种在线的风电机组双信号故障诊断装置及诊断方法，故障诊断装置包含：振动数据采集模块、数据处理A模块、油品数据采集模块、数据处理B模块、标准库A模块、标准库B模块、报警机制模块、报警识别模块和故障报警模块；其中，

所述的振动数据采集模块连接数据处理A模块，数据处理A模块连接标准库A模块；

所述的油品数据采集模块连接数据处理B模块，数据处理B模块连接标准库B模块；

所述的标准库A模块、标准库B模块均连接至报警机制模块；

所述的报警机制模块、数据处理A模块和数据处理B模块均连接至报警识别模块；

所述的报警识别模块和故障报警模块连接。

本发明的故障诊断方法包含如下步骤：

1、振动数据采集模块用于采集布置在风机不同部件上的振动监测传感器数据，并将采集的振动数据上传到数据处理A模块；数据处理A模块计算第一周数据中包含的频谱和特征值的平均值，用于建立标准库A模块报警机制门限值；

2、油品数据采集模块用于采集布置在风机不同部件上的油品监测传感器数据，并将采集的振动数据上传到数据处理B模块；数据处理B模块计算第一周数据中包含的电导变化率、介电常数变化率和温度变化率，用于建立标准库B模块报警机制门限值。

3、报警机制模块用于制定报警门限逻辑，报警识别模块通过比较信号的计算值与门限值的关系，判定故障报警，如果符合报警逻辑，则发出故障报警信息，并判断下一组数据；如不符合，则判断下一组数据。

作为本发明的进一步改进；所述的振动监测传感器数据和油品监测传感器数据为同步采集，采样频率、采样时长和采集间隔可根据现在情况进行调整，每隔一段时间采集1组。

作为本发明的进一步改进；所述的采样频率、采样时长和采集间隔，默认设置为，采样频率16384Hz，采样时长120s，每隔2小时采集一组。

作为本发明的进一步改进；所述的油品监测传感器数据，采用变化率识别。

作为本发明的进一步改进；所述的风机振动信号的有效值在VDI3834标准范围内。

采用上述技术方案后，本发明具有以下有益效果：

通过两种不同设备对风电机组同一部位的故障监测，降低单一信号来源的可信度风险，在确保准确性的同时，提高风电机组故障诊断的时效性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明所提供的实施例的结构示意图；

附图标记：

101—振动数据采集模块；102—数据处理A模块；103—油品数据采集模块；104—数据处理B模块；105—标准库A模块；106—标准库B模块；107—报警机制模块；108—报警识别模块；109—故障报警模块。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合具体实施方式，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

请参阅图1，本具体实施方式采用以下技术方案：一种在线的风电机组双信号故障诊断装置及诊断方法，故障诊断装置包含：振动数据采集模块101、数据处理A模块102、油品数据采集模块103、数据处理B模块104、标准库A模块105、标准库B模块106、报警机制模块107、报警识别模块108和故障报警模块109；其中，

所述的振动数据采集模块101连接数据处理A模块102，数据处理A模块102连接标准库A模块105；所述的油品数据采集模块103连接数据处理B模块104，数据处理B模块104连接标准库B模块106；所述的标准库A模块105、标准库B模块106均连接至报警机制模块107；所述的报警机制模块107、数据处理A模块102和数据处理B模块104均连接至报警识别模块108；所述的报警识别模块108和故障报警模块109连接。

所述的故障诊断方法具体包含如下步骤：

1、振动数据采集模块101用于采集布置在风机不同部件上的振动监测传感器数据，并将采集的振动数据上传到数据处理A模块102；数据处理A模块102计算第一周数据中包含的频谱和特征值的平均值，用于建立标准库A模块105报警机制门限值；

2、油品数据采集模块103用于采集布置在风机不同部件上的油品监测传感器数据，并将采集的振动数据上传到数据处理B模块104；数据处理B模块104计算第一周数据中包含的电导变化率、介电常数变化率和温度变化率，用于建立标准库B模块106报警机制门限值。

3、报警机制模块107用于制定报警门限值，依据预警设置标准制定报警门限值如下：

组1：油品数据电导变化率数值的120％为警告门限值，150％为报警门限值。

组2：油品数据介电常数数值变化率的120％为警告门限值，150％为报警门限值。

组3：油品数据温度数值变化率的120％为警告门限值，150％为报警门限值。

组4：振动数据有效值的120％为警告门限值，150％为报警门限值。

组5：振动数据峭度值的120％为警告门限值，150％为报警门限值。

组6：振动数据频谱中出现故障特征频率为报警门限值。

报警识别模块108通过比较信号的计算值与门限值的关系，判定故障报警，报警设置逻辑如下：

组1、组2和组3之间是逻辑与；

组4、组5和组6之间是逻辑或；

油品数据和振动数据之间是逻辑与；

报警和警告的逻辑与设置为警告。

如果符合报警逻辑，则判断下一组数据，并发出故障报警信息，如不符合，则判断下一组数据。

在时域范围内，振动信号波形x(t)的特征值可大致反应机组故障。特征值本身也是风力发电机组在线监测的故障预警的限制参考。

本发明涉及的特征值计算原理：

有效值：

峭度值：

式中，T为时间周期，x(t)为振动信号。

滚动轴承的振动是由各部分的结构、工作状态和轴承座传递的外界激励信号有关，其主要频率成分为滚动轴承的特征频率。

本发明涉及的故障特征频率计算原理：

旋转频率：f_i＝N/60；

保持架频率：

旋转频率：

内环通过频率：

外环通过频率：

式中，d为滚珠直径，a为接触角，z为滚珠数量，N为轴的转速(r/min)，D为轴承节径。

油液的介电常数变化率是反映润滑油液污染的一个综合参数，影响油液介电常数变化率的指标有水含量，酸值和金属磨粒。通过监测油液介电常数变化率的变化，就可得知润滑油的劣化程度，来达到监测在用润滑油的目的。本发明涉及的介电常数变化率计算原理：

介电常数计算公式：

ε＝ε₀·ε_r＝ε₀·E₀/E＝ε₀·E₀/(E₀-E₁-E₂)

式中：ε₀为真空的介电常数变化率(81854×10^-12F/m)；ε_r为被测油的相对介电常数；E₀为真空中电源电压在极板间产生的场强；E₁为介质偶极子产生的反向场强；E₂为油的杂质在磁场中激发的反向场强；E为合成场强(E＝E₀-E₁-E₂)。

介电常数变化率数值计算公式：

Δε＝ε_y-ε_x/y-x

电导变化率数值计算公式：

Δλ＝λ_y-λ_x

温度变化率数值计算公式：

ΔT＝T_y-T_x

式中：Δε为介电常数变化率数值；Δλ为电导变化率数值；ΔT为温度变化率数值；ε_y为y时刻的介电常数计算值；λ_y为y时刻的电导测量值；T_y为y时刻的温度测量值；ε_x为x时刻的介电常数计算值；λ_x为x时刻的电导测量值；T_x为x时刻的温度测量值；。y时刻与x时刻相差一个油路循环周期。

油液被氧化，其分子极性会发生变化，即E₁将增大。润滑油液被污染，其纯净度会发生变化，例如油质进水会产生H⁺、OH^-等离子，有机酸会产生H⁺、RCOO^-等离子，金属颗粒会产生自由电子等都会使E₂明显增大，从而使合成场强E减小，使油质的介电常数变化率显著地增加。通过对同型号的新油与在用油介电常数变化率的比较来确定油液的综合污染程度，并能依据测试数据的异常变化预知设备故障以便及早采取措施保护设备。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims

1.一种在线的风电机组双信号故障诊断装置，其特征在于，它包含：振动数据采集模块、数据处理A模块、油品数据采集模块、数据处理B模块、标准库A模块、标准库B模块、报警机制模块、报警识别模块和故障报警模块；其中，

所述的标准库A模块、标准库B模块均连接至报警机制模块；

所述的报警识别模块和故障报警模块连接。

2.一种在线的风电机组双信号故障诊断方法，其特征在于，它包含如下步骤：

(1)、振动数据采集模块用于采集布置在风机不同部件上的振动监测传感器数据，并将采集的振动数据上传到数据处理A模块；数据处理A模块计算第一周数据中包含的频谱和特征值的平均值，用于建立标准库A模块报警机制门限值；

(2)、油品数据采集模块用于采集布置在风机不同部件上的油品监测传感器数据，并将采集的振动数据上传到数据处理B模块；数据处理B模块计算第一周数据中包含的电导变化率、介电常数变化率和温度变化率，用于建立标准库B模块报警机制门限值。

(3)、报警机制模块用于制定报警门限逻辑，报警识别模块通过比较信号的计算值与门限值的关系，判定故障报警，如果符合报警逻辑，则发出故障报警信息，并判断下一组数据；如不符合，则判断下一组数据。

3.根据权利要求2所述的一种在线的风电机组双信号故障诊断方法，其特征在于，所述的振动监测传感器数据和油品监测传感器数据为同步采集，采样频率、采样时长和采集间隔可根据现在情况进行调整，每隔一段时间采集1组。

4.根据权利要求3所述的一种在线的风电机组双信号故障诊断方法，其特征在于，所述的采样频率、采样时长和采集间隔，默认设置为，采样频率16384Hz，采样时长120s，每隔2小时采集一组。

5.根据权利要求2所述的一种在线的风电机组双信号故障诊断方法，其特征在于，所述的油品监测传感器数据，采用变化率识别。