辛玉龙
国家电投集团内蒙古新能源有限公司 内蒙古 010000
【摘 要】目前，故障诊断技术的研究方向主要包括故障特征提取、故障机理研究和信号分析处理技术研究。其中，风电机组常见故障的故障机理已经明确，其信号分析方法基本成熟，基本能够实现故障的准确识别。故障信息的提取主要通过传感器，信息的传输主要通过有线或无线传输。智能传感器的成熟应用将为监测诊断技术的发展带来新的革命。
【关键词】风电机组；故障；诊断；措施
1风力发电机组故障特点研究
1.1叶片故障
叶片是风力发电机组获取风能的主要部件。当风力机处于工作状态时，叶片会承受较大的应力，容易发生故障。如长期运行后，由于长期接触蒸汽和空气，叶片容易腐蚀脱落，造成表面粗糙，结构松散，结构不稳定。当叶片在外力作用下发生裂纹或变形时，会释放高频瞬态声发射信号。在此基础上，将排放检测技术应用于叶片损伤评估。一旦叶片失效，转子叶片将受到不平衡力的作用。这种通过主轴传递的应力会对机舱产生一定的冲击，导致整个机舱颤振，严重影响风机的稳定性。
1.2齿轮箱故障
齿轮箱是连接风力机主轴的重要部件。其主要功能是提高主轴转速，满足发电机运行的基本需要。齿轮箱主要由行星齿轮和两级平行齿轮组成。工作环境恶劣，工作条件复杂。齿轮箱中的行星齿轮和高速轴轴承在长期运行中容易发生故障。风力发电机组在运行过程中，容易受到交变应力和冲击载荷的影响，导致齿轮磨损、生锈和滑动。虽然齿轮组的故障频率相对较小，但一旦齿轮组发生故障，无法继续工作，维修时间长，维修成本高。因此，齿轮组故障诊断是近年来风力发电机组故障诊断技术的主要研究方向之一。
1.3电机故障
电动机的故障可概括为电气故障和机械故障，包括短路、断路、过热等；机械故障包括轴承过热、损坏、严重磨损等。通过对电机振动、电流和温度信号的分析，可以有效地检测和评估电机故障。双馈风机转速高，额定转速可达1500r/min，因此需要加快风机齿轮箱的转速，以配合其运行过程。但这种调整会在一定程度上提高机组的质量，发电机的快速运行会造成噪声污染。
1.4偏航和制动系统故障
偏航系统有两个功能：（1）使风机动态跟踪风向；（2）跟踪风向，使电缆能方便地从机舱绕组中拉出。当绕线量过大时，偏航系统可以直接解决绕线问题。变桨距控制系统的主要功能是在风速变化时通过控制叶片角度来调节风力机，从而获得气动转矩，最终实现有效的功率控制。当风速过高或风机故障时，将叶片调整到螺旋桨状态，可有效实现制动。此外，制动系统的主要功能是防止转子叶片旋转过快。同时，当风机的其他部件发生故障时，可以切断风机。由于摩擦片的磨损和过大作用力的影响，制动系统在突然的外力作用下容易发生故障。
2风电机组的故障诊断技术
2.1齿轮箱
齿轮箱位于发动机室内。风力发电机组的一个重要组成部分是提供较大的增长率，使叶片在风力作用下产生的功率能够传递给高速发电机。高速传输会产生大量的热量，容易发生故障。齿轮和轴承故障是最常见的。
基于振动信号的故障诊断方法是目前最成熟、应用最广泛的故障监测与诊断方法。利用时域波形的均值、方差和残差，采用时域诊断方法对传动传感器测得的振动信号进行判断。
功率谱分析是诊断中应用最广泛的谱分析方法之一。这是因为机械振动的特征频率不仅是判断故障的重要指标，而且可以准确地定位和识别故障。障碍物位置。在实际应用中，齿轮箱测得的振动信号含有非平稳分量。时频分析方法结合了频域和时域分析的优点，适用于非平稳信号的处理。目前比较成熟的方法有傅立叶变换、倒谱分析、经验模态分解等。
通过小波包分析，可以实现齿轮箱振动信号的初步故障诊断。然后将特征值分类与BP神经网络相结合，对齿轮故障进行诊断。小波包的时频分辨率比小波变换的时频分辨率高，因为小波包更小，更具自适应性。峰度是一个无量纲参数，对冲击信号敏感，与概率密度有关。当振动信号的概率密度接近正态分布，轴承部件表面存在损伤故障时，峰度会增大并偏离正常值，从而将轴承的正常状态和故障状态分开。然后利用峰度检测信号中的冲击分量，从而诊断故障原因。
另一种广泛应用的故障监测和诊断方法是温度测量。传动部件的温度变化在一定程度上反映了其运行状态。这种诊断方法相对简单，而且被测状态的温度不需要复杂的后续处理，因此易于实现。但它只能诊断齿轮箱和发电机的工作状态。
2.2发电机
发电机将输电系统捕获的风能转化为电能，是风电机组的核心子系统。发电机故障种类繁多，主要是机械故障，如元件损坏、电气故障，如电压电流异常、绝缘故障、放电故障等。发电机的所有故障都是按照一定的机理产生的，具有一定的规律性，会引起电压、电流、功率或振动、温度的变化。通过对机电信号变化的分析，总结了现有的故障诊断方法。目前，主要的诊断方法有：高次谐波电压检测诊断法、定子电流诊断法。振动和温度检测与诊断。
转子调节信号的快速傅立叶分析与诊断方法，利用转子和定子绕组的串联电阻模拟定子和转子绕组的不对称故障，结合FFT提取转子、定子电流和转子调节信号的频谱。通过比较转子和定子电流的谐波频谱与转子调节信号的频谱，可以判断故障。
另一种方法是通过分析信号的功率谱密度来诊断匝间短路故障。功率谱密度分析也是故障诊断中应用最广泛的方法。然而，FFT和PSD缺乏空间局部性。新发展的小波分析方法具有很好的时频特性和高质量的分辨率。将双馈感应电机的电流构造成Luenberger观测器方程。通过仿真，比较了观测器和系统在正常和短路情况下的观测误差。如果收敛速度很快，则不会发生故障；如果突然超过阈值，则会发生故障。该方法对故障诊断从仿真过渡到实用具有重要意义。
2.3其他
控制系统是整个风电机组的指挥中心。它控制偏航系统逆风，使变桨系统最大限度地捕捉风能，控制变频器使发电机输出稳定的电能。主要故障有短路故障、过载故障、接地故障和逆变器启动故障。利用振动信号或发电机电流信号分析方法对其进行监测，实现故障诊断。
结论
风电机组的日常维护和故障处理是保证风电场风电机组可靠运行、降低大规模维护成本、延长风电机组使用寿命的重要技术手段。以上只是对风电机组日常维护和故障排除的初步探讨。风力发电还有许多问题需要解决。因此，在工作中要善于总结和思考，善于提出、分析和解决问题，加强日常检查和定期检查，减少风电机组的故障频率和重复性故障问题，这对我国积极发展风电能源尤为重要。
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