淺談風電齒輪傳動機構(gòu)振動檢測

王劍雄

【摘 ?要】風電機組齒輪傳動機構(gòu)，在我公司達坂城區(qū)域風電場金風600kW機組、金風750kW機組、金風1.5MW機組及Vestas2.0MW機組上都有運用，對機組發(fā)電量起到功不可沒的作用。齒輪傳動機構(gòu)：齒輪箱、變槳減速器、偏航減速器，這些機構(gòu)產(chǎn)生故障，將直接影響機組的正常運轉(zhuǎn)，降低機組可利用率，嚴重威脅到企業(yè)的人力物力的投入。一般齒輪傳動故障原因大多都因為齒輪故障、軸承和軸故障，日積月累的微觀損傷，致使其卡澀、斷裂、變形、磨損。這些故障的苗頭在短時間內(nèi)難以判斷和發(fā)現(xiàn)，通過研究其齒輪和軸承的振動機理，分析和論證其的故障形式，能夠及時的了解到機構(gòu)內(nèi)部的運行狀態(tài)和故障前兆，減少故障帶來重大的損失。

【關(guān)鍵詞】齒輪傳動;振動信號;時域分析;頻域分析;包絡(luò)分析

一、基于振動信號的齒輪傳動機構(gòu)故障分析方法

早些年，最常用的齒輪傳動系統(tǒng)故障鑒定方法是使用內(nèi)窺鏡對機構(gòu)內(nèi)部進行觀測，但是這種方式的只能對一些明顯的故障進行觀察，帶有局部性和不便性，不能及時的發(fā)現(xiàn)故障隱患。如今，越來越多的振動檢測設(shè)備走進了我們的視線，它的基本方法是利用加速度傳感器對正在運行的傳動機構(gòu)多個測點進行振動信號的采集，把這些采集來的振動信號量從時域和頻域繪制圖像，從圖像中分析和判斷出故障特性，相對于內(nèi)窺鏡檢測方法，能夠更直觀和準確的分析出傳動系統(tǒng)的故障?，F(xiàn)階段，對于振動信號的分析方法有包絡(luò)分析、小波變換、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、倒頻譜等。這些方法首先是要對振動信號量進行時域分析：一般出現(xiàn)了傳動故障的系統(tǒng)，其振動信號在各時間段的峰值、均方值是會有一定的明顯的周期性變化和異常數(shù)據(jù)特性。而且不同機構(gòu)中振動信號的固有特性也會隨著材質(zhì)的不同、體積的不同、變比等自身特性而不同，這就導(dǎo)致了其峰值及均方值的不同，所以時域分析在一定程度上有一定的弊端和短板，不能有效的識別出故障特性，判斷故障點的說服力不足。這時就需要對信號量做出頻域分析進行故障驗證：一般是對信號量再進行一次FFT（快速傅里葉）函數(shù)變換，這時我們就可以得到振動信號量在頻域上的各個頻率的特性曲線，在頻譜圖中我們可以清晰看到齒輪轉(zhuǎn)動機構(gòu)在各個轉(zhuǎn)頻（固有頻率、嚙合頻率、一倍頻、二倍頻等），通過這些轉(zhuǎn)頻特性在頻譜中的特征來分析齒輪傳動機構(gòu)內(nèi)部運行狀態(tài)。一般有故障的系統(tǒng)，其振動信號在頻域上會表現(xiàn)的非常明顯，對后期設(shè)備故障點的排查提供了方向，提高了排查效率和準確率。

1.1時域分析

借助分析軟件（MATLAB、LabVIEW 等）通過對信號數(shù)據(jù)進行分析，在振動信號收集中，繪制時域波形圖，通過標記和程序的篩選，得到一些時域特征量，特征信號是指的幅值、相位、能量以及概率分布等，而這些量值多以數(shù)值的形式展現(xiàn)出來，也就是時間特征量，常用的有以下幾種：

（1）信號峰峰值

峭指標是對信號的沖擊的一個最直觀的反映，一般有表面損傷的故障，其表現(xiàn)特別明顯。振動信號可以看成一個正態(tài)分布曲線，當振動信號的幅值逐漸偏離峭度指標值 K≈3，就可以早期診斷出故障的出現(xiàn)，有效的反映了故障特征。其中信號的幅值約偏離 3，其發(fā)生故障的可能性就越大。

1.2頻域分析

頻域分析做為提取故障信息的最有效、最常用方法，就是將信號量在頻譜圖中繪制，進行分析。由于隨著故障的發(fā)生的時長以及故障發(fā)展的嚴重性，其頻率也在跟隨其發(fā)生變化。頻譜分析的目的就是把以時間為獨立變量的波形經(jīng)過傅里葉變換分解成獨立的諧波特征來分析，從而從中獲得信號所具有的頻率組成以及各個特征量的信息，展示出信號內(nèi)部所具有的頻率的特征以及信號時間關(guān)系與頻率關(guān)系間的聯(lián)系。傅里葉變換定義為：

二、振動信號包絡(luò)分析方法

振動信號產(chǎn)生異常變化的原因有很多種，例如我場風電機組齒輪箱因為其工藝及運行年限的因素，大多都出現(xiàn)了齒面磨損、齒形結(jié)構(gòu)變形、同軸度的偏移、軸承滾動體的老化等一系列原因。大家都知道齒輪箱在工作過程中，如果發(fā)生以上故障，通過其運作時的沖擊聲音就能明顯的判斷，而這些聲音、沖擊會產(chǎn)生振動信號，但是由于現(xiàn)場的運行環(huán)境較復(fù)雜，往往采集出的這些振動信號都會有質(zhì)量差、種類雜亂的現(xiàn)象，而這些故障振動信號會以周期性脈沖信號出現(xiàn)，我們把上述現(xiàn)象叫做信號的調(diào)制。通過研究調(diào)制信號的頻譜，我們就可以判斷其故障原因及種類，但是傳統(tǒng)的倒頻譜、小波分析方法對振動信號的靈敏度低，即在一些齒輪裂紋、點蝕故障上識別率低，由于環(huán)境因素其故障振動信號會被其他振動信號所掩蓋，特別是出現(xiàn)低頻調(diào)制信號時，邊頻帶會錯綜復(fù)雜，難以對故障信息進行辨識。

包絡(luò)分析就可以對振動信號進行一層層篩選，從邊頻帶得到故障點所發(fā)出振動信號。先將故障時段內(nèi)的波形放大，對振動信號的波形進行篩選，對振動信號進行高通濾波，或者是將故障信號的邊頻帶進行濾波，這時我們將會得到故障點的低頻信號，這樣得到的振動信號頻譜圖就比較清晰明了的反映一個故障的波形，通過頻譜圖再進行信號包絡(luò)特性分析，我們就可以準確的知道設(shè)備內(nèi)部微觀的運行工況了。

現(xiàn)如今，振動信號是傳動系統(tǒng)故障的直接反映，能夠及時的發(fā)現(xiàn)其故障先兆極其重要，包絡(luò)分析在振動信號分析上起到功不可沒的作用，對一些低頻信號的識別和判斷，補充了傳統(tǒng)分析的短板，風電機組就是一個傳動機構(gòu)，由于其所處環(huán)境的特殊性，也是非常需要這方面的技術(shù)支持。

2.1包絡(luò)實例分析

新疆風能苜蓿臺風電場現(xiàn)對 10 臺雙饋機組進行齒輪箱振動檢測，對每臺機組詳細的數(shù)據(jù)進行了包絡(luò)分析，通過此次齒輪箱振動檢測結(jié)果，對齒輪箱內(nèi)部運行工況有更直觀的了解。

（1）Mv3# 機組：未發(fā)現(xiàn)異?，F(xiàn)象

齒輪箱中間級時域波形

（2）Mv5# 機組：從齒輪箱中間級測點的頻譜圖中均可發(fā)現(xiàn)明顯的轉(zhuǎn)速（6.6Hz）的邊頻帶，時域波形中可見轉(zhuǎn)頻沖擊，由此可見齒輪箱中間級存在明顯的故障特征，包絡(luò)中含邊頻帶，可能齒輪箱中間級齒輪有點蝕。

2.2檢測結(jié)果說明

通過對異常的時域信號進行包絡(luò)分析，可以有效的識別齒輪箱故障類型，預(yù)防故障的發(fā)生，對齒輪箱缺陷做到“早發(fā)現(xiàn)早治療”，為機組在今后繼續(xù)安全可靠的運行保駕護航，減少齒輪箱故障帶來的經(jīng)濟損失。

三、展望與未來

振動檢測對整個風電行業(yè)來說，將設(shè)備維修體制由定期維修轉(zhuǎn)向預(yù)知性維修，提高風電設(shè)備早期故障診斷的準確性。從我場機組運行的狀況來看，隨著運行時間的增長，我場機組傳動系統(tǒng)故障也是時有發(fā)生，例如齒輪箱損壞、偏航減速器損壞、發(fā)電機軸承損壞等。就這些已經(jīng)出現(xiàn)的問題，定期的振動檢測，對可能出現(xiàn)的風險進行預(yù)警，進而對節(jié)約生產(chǎn)成本，避免事故發(fā)生具有重大的意義。

參考文獻：

[1]謝志江，設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷.1998

[2]盧碧紅等，齒輪箱故障診斷技術(shù)及其發(fā)展.大連鐵道學(xué)院學(xué)報.1998

[3]李智等.包絡(luò)分析及其在設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用測試技術(shù)學(xué)報.2002

[4]李曉虎，賈民平等.頻譜分析法在齒輪箱故障診斷實例.2003

（作者單位：新疆風能有限責任公司）