蒋侃
浙江日风电气股份有限公司， 浙江 杭州 310000
摘要：风力发电机作为风力发电机组的关键部件，长期运行在变工况及较强电磁环境中，容易发生故障，其可靠性直接影响风力发电机组的正常运转。对风力发电机的运行状态进行监测，根据监测结果指导风力发电机组的维护工作，可有效降低各风力发电机组的维护检修成本。文章首先对风力发电机采用状态监测和故障诊断技术的必要性进行分析，然后阐述了状态监测和故障诊断技术在风力发电机中的应用，对于提高风力发电机的运行效率具有重要意义。
关键词：风力发电机；状态监测；故障诊断；技术分析
1风力发电机采用状态监测和故障诊断技术的必要性
为了便于风能的获取，风场一般都设在比较偏远的山区或者近海区域，所以风力发电机会受到阵风、侵蚀等因素的影响。风力发电机组一般设在50~80m的高空，在机组运行时需要承受较大的受力载荷。由于设计不合理、焊接质量缺陷等原因会引发机组运行故障，当出现阵风时，会对叶片造成短暂而频繁的冲击载荷，而叶片受到的荷载又会对传动链上的部件产生不同程度的影响而引发故障，其中风轮、主轴、齿轮箱、发电机等受到的影响较大。计划维修和事后维修是风力发电机比较常用的维修方式，但是这两种维修方式都存在一定的缺陷，计划维修的检修范围不大，维修内容不详细，无法全面的反映出机电设备的运行状况。而事后维修的维修时间长，维修效率低，所以造成的经济损失较大。所以需要提高风力发电机维修水平，采用状态监测和故障诊断技术可大大提高风力发电机运行的稳定性和可靠性。
风力发电机状态监测和故障诊断技术主要是利用计算机控制系统，将信号采集、在线监测和信号分析综合运用的系统。状态监测技术主要有油液监测、振动监测、温度监测、应变力监测，利用安装在风力发电机中的检测设备进行信号的收集，然后通过对信号的处理、分析、判断和诊断，就能够及时获取发电机的运行状态，进而通过控制中心对发电机的运行状态进行调整，可有效预防故障的发生。油液监测技术主要是通过对润滑油和液压油的性能进行分析，以此来掌握设备的润滑及磨损状态。振动监测主要是通过振动信号的收集来分析风力发电机的机械故障，比如转子不平衡，转轴弯曲等。温度监测主要是通过温度传感器获取设备的运行温度，常用于电子和电气元件的故障诊断，能够比较直观的反应设备的运行状态。应变力监测主要是通过应变力传感器来获取信息，主要用于叶片寿命的预测和疲劳状况的监测。状态监测和故障诊断技术能够对风力发电机进行远程监控和诊断，通过对各项数据信息的收集整理，能够实时监控风力发电机各个部件的运行状态，可有效遏制安全事故的发生，提高风力发电机运行的稳定性和可靠性。
2风力发电机诊测时会出现的故障
2.1通过发电机振动、温度和转速等诊断机械故障
发电机输出的电流、电压和功率如果不一样，那就和发电机的机械故障有密切的关系。高频振动一般都是由轴承故障引起的。高频故障的转速很高，达到一千多，要想获得轴承故障特征信号，可以通过振动传感器来取得轴承振动信号，然后对这一信号进行处理，以此解决机械故障中的轴承故障。对轴承故障的诊断可以使用峰值能量法、包络解调法、小波分析法以及基于快速傅立叶变换的故障诊断法。振动频率较低是因为轴系不对准、转子质量不平衡、机座松动等，要想获得这些信息，需要对振动的信号进行滤波、放大处理，然后进行傅立叶交换。在运行过程中也会出现发电机转子偏心故障和发电机定子和转子之间气隙不均衡的现象，这两个故障是由磨损和温度升高等原因造成的。谐波成分很重要，通过对发电机定子输出电流、电压、功率等信号中的谐波成分监测，可以诊断电机转子的偏心故障。当发电机转子和轴承不能正常运转时，可以通过不断的小波变换给发电机的输出功率发出信号。一旦发生了不太严重的机械故障，气隙振动也会被发电机转轴的振动引发，然后发电机转子与定子间气隙磁通出现不平衡。定子的电流解析能够解决转轴的振动故障。
2.2电气故障发出信号的控制
首先对一些参量的信号开展测验，发出的信号有发电机定子的线圈温度、定子的电压、定子与转子的电流、发电机输出功率以及转子转速等，然后对其进行处理，最后进行识别。要想找到电气不运作的原因，可以使用定子电流检测方式、一小部分放电的监测方式、振动检测法等。转子或定子线圈短路故障根据研究发现是发电机转子、定子线圈绝缘损坏引起的，包括匝间短路、相间短路、层间短路等问题，所以，短路故障监测和诊断是研究的重点。为了监测发电机的状态，可以对电压、电流和转子扭矩进行检测。要想对发电机状态实施更全面的监测，还可以对大气温度和大气压力等进行测量。
在转子电流信号中会出现故障谐波分量，这是由于发电机定子出现了匝间短路，定子电流的对称性被打破，生成一个反向的旋转磁场。对于发电器每匝之间短路事件的检测包括负序的电流、电流的谐波成分、电流Park的矢量运行路距等。在短路匝数比较少时，定子电流变化量微小，这种情况很难检测出谐波成分。定子单相、双相、三相的短路这3种情况被称作相间的短路现象。要想更好地识别发电机的相间短路故障，可以采集发电机的电流、温度和振动等信息。采集和相间短路有很大联系，当发生相间短路时，采集就会产生变化。故障特征也是和短路的时间息息相关的，诊断发电机相间短路的主要方法是基于功率密度的故障诊断法、基于离散小波变换的故障诊断法、反向传播（Back Propagation，BP）神经网络法、Elman神经网络法以及概率神经网络（Probabilistic Neur alNetwork，PNN）法。其中，速度比较快的是BP神经网络法；网络结构比较简单的是Elman神经网络；PNN的神经网络的优势为容错能力较强。
3风力发电机组故障诊断技术
3.1分析机组故障诊断
诊断风力发电机组故障时，要结合机组自身复杂结构与特殊运行环境，综合分析相关因素，以此获得准确的故障诊断结果。风力发电机组结构复杂，因而故障诊断难度大。实际工作中对传统诊断技术进行创新，应用新技术与理念，准确诊断各类故障以此为解决故障提供参考。风力发电机组的故障诊断要准确了解各故障本质，综合分析机组电力参数、振动、压力、磨损、形变及温度等特点，有效进行故障诊断工作。
3.2分析热力参数
风力发电机组运行中分析热力参数，即分析机组运行温度与湿度变化以此明确其运行状态。对于风力发电机组而言，内部温度包含发电机、齿轮箱、运动电机及变流器等大部件、机舱及控制柜等内部温度。有效监控风力发电机组内部热力参数，有效监测其运行情况。此外结合机组热力参数变化趋势与反馈结果，准确判断机组故障设备部位，为故障原因分析提供可靠的参考依据。
3.3分析机组运行振动
振动分析应用原理是指将振动传感器安装于机组内齿轮箱、发电机、主轴及机组支架等大部件上，以此准确测量机组大部件振动状态。利用传感器所反馈的振动信号处理并分析，快速而准确地判断机组各部件振动状态，综合分析振动来源及成因，由此判断机组运行是否正常。
4结语
综上所述，受运行环境与自身结构影响，相较之传统发电设备，风力发电机组极易发生故障，且故障原因复杂多变。因此，实时、全面及系统化的监测风力发电机组，采取有效的故障诊断方法解决机组运行故障，保障电力企业经济利益与社会效益具有重要的意义。
参考文献：
［1］叶宇洋.双馈异步风力发电机故障预警与诊断方法的研究［D］.保定：华北电力大学，2014.
［2］杨茜芝.基于运行监控数据分析的风电机组状态监测［D］.保定：华北电力大学，2017.
［3］沈亮印.双馈风力发电机转子绕组匝间短路故障诊断方法的研究［D］.保定：华北电力大学，2017.