CN109268214A - 一种风力发电机联轴器对中状态智能监测***及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种风力发电机联轴器对中状态智能监测***，包括依次连接的传感器组、机舱数据采集机构、塔底交换机和中控室监控机构，传感器组包括三个振动传感器和一个转速传感器，第一和第三振动传感器设置在齿轮箱上用于采集齿轮箱振动信号；第二振动传感器和转速传感器设置在发电机上用于采集发电机振动信号和转速信号；机舱数据采集机构用于将各传感器监测数据通过塔底交换机传送至中控室监控机构；中控室监控机构用于分析、计算监测数据得出监测结果。还公开了联轴器对中状态智能监测方法。本发明对运行中联轴器对中状态进行监测，并通过内部算法进行对中和不对中状态类型输出，能使运维工人及时发现不对中原因，智能化程度高，维护效率高。

Description

一种风力发电机联轴器对中状态智能监测***及方法

技术领域

本发明涉及风电机组联轴器对中监测技术领域，特别是涉及一种风力发电机联轴器对中状态智能监测***及方法。

背景技术

双馈式风力发电机组传动链由风轮、主轴、主轴承、齿轮箱、联轴器、发电机等主要部件组成。传动链中齿轮箱和发电机的连接采用联轴器连接，联轴器的对中状态对齿轮箱和发电机的运行影响较大，如果对中超过设计范围，由于不对中带来的不平衡载荷将引起联轴器打滑、齿轮箱高速级轴承加速疲劳，发电机运行振动大、轴承加速疲劳等等问题。

为了避免齿轮箱和发电机发生对中超差，在风电机组安装调试阶段都会采用专业对中仪器对对中结果进行检查，但是这种检查在实际应用过程中存在以下问题：第一，只能在风电机组停机状态下进行对中状态检查，机组在两个检修周期中对中状态无法获得；第二，所测对中值为静态值，静态对中显示良好但实际运行机组可能振动大，不能反映机组动态运行中的对中状态。

由此可见，上述现有的风力发电机联轴器对中状态监测方法显然仍存在有不便与缺陷，而亟待加以进一步改进。如何能创设一种新的风力发电机联轴器对中状态智能监测***及方法，使其能在机组运行过程中对联轴器对中状态进行智能监测，成为当前业界极需改进的目标。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种风力发电机联轴器对中状态智能监测***，使其能在机组运行过程中对联轴器对中状态进行智能监测，从而克服现有的联轴器对中监测方法的不足。

为解决上述技术问题，本发明提供一种风力发电机联轴器对中状态智能监测***，所述风力发电机联轴器连接所述风力发电机的齿轮箱主轴和发电机主轴，所述联轴器对中状态智能监测***包括依次连接的传感器组、机舱数据采集机构、塔底交换机和中控室监控机构，

所述传感器组包括第一振动传感器、第二振动传感器、第三振动传感器和转速传感器，所述第一振动传感器和第三振动传感器均设置在所述齿轮箱上，用于采集所述齿轮箱的振动信号；所述第二振动传感器和转速传感器均设置在所述发电机上，用于分别采集所述发电机的振动信号和转速信号；

所述机舱数据采集机构用于实时采集所述第一振动传感器、第二振动传感器、第三振动传感器和转速传感器的监测数据，并通过所述塔底交换机传送至所述中控室监控机构；

所述中控室监控机构，用于根据得到的实时监测数据，进行分析、计算，得出所述风力发电机联轴器对中状态的智能监测结果。

本发明还提供一种用于上述的风力发电机联轴器对中状态智能监测***的智能监测方法，包括如下步骤：

(1)根据所述转速传感器对发电机的监测信号，计算所述发电机在10s内的平均转速及转频Fr；

(2)根据所述步骤(1)得到的转频Fr，对所述第一振动传感器、第二振动传感器和第三振动传感器的监测信号进行下限频率1*Fr-10至上限频率2*Fr+10之间的带通滤波处理；

(3)对所述步骤(2)带通滤波处理后的数据进行FFT分析，并进行频带能量计算，计算出所述第一振动传感器的1倍频A11和第一振动传感器的2倍频A12，同样计算出所述第二振动传感器的1倍频A21和第二振动传感器的2倍频A22，所述第三振动传感器的1倍频A31和第三振动传感器的2倍频A32；

(4)根据步骤(3)的计算结果和以下公式，计算特征参数K11、K21、K22、K23、K31：

K11＝A12/A11

K21＝A22/A21

K22＝A21/A11

K23＝A21/A31

K31＝A32/A31；

(5)根据步骤(4)得到的特征参数值进行组合判断，若K11≤0.3、K31≤0.1且K21≤0.3，表明所述联轴器对中状态良好；若K11＞0.3、K31＞0.3且K21≤0.3，表明所述联轴器对中状态处于平行不对中状态；若K11≤0.3、K31≤0.3且K23≥0.6，表明所述联轴器对中状态处于角度不对中状态；若K11＞0.3、K31＞0.3且K21≥0.3，表明所述联轴器对中状态处于平行和角度不对中综合状态。

进一步改进，所述步骤(3)中第一振动传感器、第二振动传感器或第三振动传感器的1倍频数据均是通过统计1倍频一定范围幅值内的频谱平均值得到，且第一振动传感器、第二振动传感器或第三振动传感器的2倍频数据均是通过统计2倍频一定范围幅值内的频谱平均值得到。

采用这样的设计后，本发明至少具有以下优点：

本发明风力发电机组联轴器动态对中监控***，通过在齿轮箱和发电机上设置振动传感器和转速传感器，即监测齿轮箱主轴和发电机主轴之间的运动关系，能更直接监测两个轴的对中状态发展趋势，更早期的预测不对中状态。

本发明风力发电机组联轴器动态对中监控方法，可以实时对运行中的风力发电机组联轴器对中状态进行监测，并通过内部算法进行状态预警输出和不对中状态的类型输出，如对中良好、角度不对中、平行不对中或综合不对中，不但能使现场运维工人及时发现对中超差，而且还可以根据不对中类型快速查找不对中的原因，比静态对中测试更符合实际应用，方便实用，智能化程度高，大大提升维护效率。

附图说明

上述仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，以下结合附图与具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。

图1是本发明风力发电机联轴器对中状态智能监测***的结构示意图。

图2是本发明风力发电机联轴器对中状态智能监测方法的原理示意图。

具体实施方式

本发明的目的主要用来解决双馈式风力发电机组齿轮箱和发电机对中状态无法实时动态监测的问题，通过实时动态监测、判断可以避免由于在两个检修期间对中超差对齿轮箱和发电机的损伤，提高齿轮箱和发电机使用寿命。该风力发电机联轴器对中状态智能监测***和方法的具体介绍如下。

参照附图1所示，本实施例风力发电机联轴器对中状态智能监测***，包括依次连接的传感器组、机舱数据采集机构7、塔底交换机8和中控室监控机构9。

该传感器组包括第一振动传感器1、第二振动传感器2、第三振动传感器3和转速传感器4，该第一振动传感器1和第三振动传感器3均设置在风力发电机的齿轮箱5上，用于采集该齿轮箱5的振动信号；该第二振动传感器2和转速传感器4均设置在风力发电机的发电机6上，用于分别采集该发电机6的振动信号和转速信号。

该机舱数据采集机构7用于实时采集第一振动传感器1、第二振动传感器2、第三振动传感器3和转速传感器4的监测数据，并通过该塔底交换机8传送至中控室监控机构9。

该中控室监控机构9用于根据得到的实时监测数据，进行分析、计算，得出风力发电机联轴器对中状态的智能监测结果。

参照附图2所示，上述该风力发电机联轴器对中状态智能监测***的智能监测方法，包括如下步骤：

第一步，以上述各振动传感器的采样频率为500Hz,转速传感器的采样频率为50Hz，上述4个传感器信号同步采集，每次采样时长为10s为基础，根据该转速传感器4对发电机6的监测信号，计算发电机6在10s内的平均转速及转频Fr。以转速传感器4的转速1800r/min为例，则该发电机6的转频Fr＝1800/60＝30Hz。

第二步，根据上述步骤得到的转频Fr，对该第一振动传感器1、第二振动传感器2和第三振动传感器3的监测信号进行下限频率1*Fr-10(即20Hz)至上限频率2*Fr+10(即70Hz)之间的带通滤波处理。

第三步，对上述步骤带通滤波处理后的数据进行FFT分析，并进行频带能量计算，计算出第一振动传感器的1倍频，记为A11，第一振动传感器的2倍频，记为A12，同样计算出第二振动传感器的1倍频A21和第二振动传感器的2倍频A22，所述第三振动传感器的1倍频A31和第三振动传感器的2倍频A32。

其中，由于各振动传感器的采样频率为500Hz，采用时长为10S，计算出各传感器的频谱分辨率为0.1Hz，又由于转速波动会带来频谱能量模糊，则为了更准确的统计1倍频即30Hz、2倍频即60Hz的幅值，根据风电机组转速波动最快约50r/min即0.83Hz，则将1倍频30Hz的幅值定为29-30Hz范围，将2倍频60Hz的幅值定为59-60Hz范围，则统计29-30Hz范围内的频谱平均值，分别记为1倍频A11、A21、A31，统计59-60Hz范围内的频谱平均值，分别记为2倍频A12、A22、A32。

第四步，根据上述步骤的计算结果和以下公式，计算特征参数K11、K21、K22、K23、K31：

K11＝A12/A11

K21＝A22/A21

K22＝A21/A11

K23＝A21/A31

K31＝A32/A31；

第五步，根据上述步骤得到的特征参数值进行组合判断，

若K11≤0.3、K31≤0.1且K21≤0.3，表明所述联轴器对中状态良好；

若K11＞0.3、K31＞0.3且K21≤0.3，表明所述联轴器对中状态处于平行不对中状态；

若K11≤0.3、K31≤0.3且K23≥0.6，表明所述联轴器对中状态处于角度不对中状态；

若K11＞0.3、K31＞0.3且K21≥0.3，表明所述联轴器对中状态处于平行和角度不对中综合状态。

本发明风力发电机组联轴器动态对中监控***，可以实时对运行中的风力发电机组联轴器对中状态进行监测，并通过内部算法进行状态预警输出，如对中状态正常、不对中状态预警和报警，以及不对中状态的类型输出，如角度不对中、平行不对中和综合不对中，现场运维工人不但能及时发现对中超差，而且还可以根据不对中类型快速查找不对中的原因，可以更早期、直接的反应在实际工况运行条件下两个轴的运动趋势，比静态对中测试更符合实际应用，方便实用，智能化程度高，大大提升维护效率。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，本领域技术人员利用上述揭示的技术内容做出些许简单修改、等同变化或修饰，均落在本发明的保护范围内。

Claims (3)

1.一种风力发电机联轴器对中状态智能监测***，所述风力发电机联轴器连接所述风力发电机的齿轮箱主轴和发电机主轴，其特征在于，所述智能监测***包括依次连接的传感器组、机舱数据采集机构、塔底交换机和中控室监控机构，

所述传感器组包括第一振动传感器、第二振动传感器、第三振动传感器和转速传感器，所述第一振动传感器和第三振动传感器均设置在所述齿轮箱上，用于采集所述齿轮箱的振动信号；所述第二振动传感器和转速传感器均设置在所述发电机上，用于分别采集所述发电机的振动信号和转速信号；

所述机舱数据采集机构用于实时采集所述第一振动传感器、第二振动传感器、第三振动传感器和转速传感器的监测数据，并通过所述塔底交换机传送至所述中控室监控机构；

所述中控室监控机构，用于根据得到的实时监测数据，进行分析、计算，得出所述风力发电机联轴器对中状态的智能监测结果。

2.一种用于权利要求1所述的风力发电机联轴器对中状态智能监测***的智能监测方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)根据所述转速传感器对发电机的监测信号，计算所述发电机在10s内的平均转速及转频Fr；

(2)根据所述步骤(1)得到的转频Fr，对所述第一振动传感器、第二振动传感器和第三振动传感器的监测信号进行下限频率1*Fr-10至上限频率2*Fr+10之间的带通滤波处理；

(3)对所述步骤(2)带通滤波处理后的数据进行FFT分析，并进行频带能量计算，计算出所述第一振动传感器的1倍频A11和第一振动传感器的2倍频A12，同样计算出所述第二振动传感器的1倍频A21和第二振动传感器的2倍频A22，所述第三振动传感器的1倍频A31和第三振动传感器的2倍频A32；

(4)根据步骤(3)的计算结果和以下公式，计算特征参数K11、K21、K22、K23、K31：

K11＝A12/A11

K21＝A22/A21

K22＝A21/A11

K23＝A21/A31

K31＝A32/A31；

(5)根据步骤(4)得到的特征参数值进行组合判断，若K11≤0.3、K31≤0.1且K21≤0.3，表明所述联轴器对中状态良好；若K11＞0.3、K31＞0.3且K21≤0.3，表明所述联轴器对中状态处于平行不对中状态；若K11≤0.3、K31≤0.3且K23≥0.6，表明所述联轴器对中状态处于角度不对中状态；若K11＞0.3、K31＞0.3且K21≥0.3，表明所述联轴器对中状态处于平行和角度不对中综合状态。

3.根据权利要求2所述的风力发电机联轴器对中状态智能监测方法，其特征在于，所述步骤(3)中第一振动传感器、第二振动传感器或第三振动传感器的1倍频数据均是通过统计1倍频一定范围幅值内的频谱平均值得到，且第一振动传感器、第二振动传感器或第三振动传感器的2倍频数据均是通过统计2倍频一定范围幅值内的频谱平均值得到。