（黑龙江辰能方正风力发电有限公司 黑龙江方正 150822）
摘要：目前故障診断技术的研究方向主要在故障特征提取、故障机理研究及信号分析与处理技术研究。其中风电机组的常见故障的故障机理已明确，其信号分析方法研究也基本成熟，基本能够实现故障的准确识别。而故障信息的提取主要通过传感器，信息的传输则是主要通过有线或无线传输方式，而智能传感器的成熟应用将为监测诊断技术的发展带来一场新的革命。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，以供参考。
关键词：风电机组;发电机;轴承电腐蚀;故障处理
前言
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。
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 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。
3.2 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。
4 风电机组发电机轴承电腐蚀故障的处理措施
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。
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
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