随着经济社会全面恢复常态化运行,我国风电行业发展态势良好,风电装机规模和发电量呈现稳定增长趋势、增速较快。根据国家能源局统计,2023 年上半年, 全国可再生能源新增装机 1. 09 亿千瓦,占全国新增装机比重的 77%,可再生能源新增发电量占全国新增发电量 54%以上。风力发电技术发展迅速,风电机组的可靠性与稳定性对于保障电网的安全运行和提高风能利用效率至关重要。而齿轮箱作为风电机组的核心组件之一,其故障会对风电机组的运行和寿命产生严重的影响,是导致风电机组故障和停机的主要原因之一,且齿轮箱的修复和维护成本较高。因此,及时准确地诊断齿轮箱故障对于确保风电机组的可靠性、提高运行效率和延长设备寿命至关重要。近年来,振动监测技术被广泛应用于风电机组齿轮箱故障诊断中。
一、齿轮箱结构以及故障机理
齿轮箱是风电机组中将风能转换为电能的重要部件之一,主要由齿轮、轴承、润滑系统和壳体组成。其主要功能是将风轮的旋转速度转变为发电机所需的高速转动。本文主要对一级行星两级平行轴(双馈)作为传动方式的齿轮箱进行分析,如图 1 所示, 该种齿轮箱结构主要用于 2 MW 及以下功率的风电机组。由于齿轮箱的长期处于高负荷、高冲击、高扭矩运转工况下,其故障率通常较高,并且主要集中在齿轮箱和轴承中。常见的齿轮箱故障包括齿轮故障和磨损(断齿、胶合、点蚀)、滚动轴承内外圈轴承故障、保持架故障、轴不对称、不平衡等。滚动轴承若发生故障,其工作运行时滚动体每次接触到故障部位,会产生瞬时冲击响应,采集到的振动信号时域图 经常以冲击特性表现出来,在频谱图上可以看到其故障特征频率。
齿轮箱的故障机理通常可以归纳为以下几种:
1) 齿轮疲劳断裂;
2) 轴承故障;
3) 齿轮箱供油系统故障;
4) 设计和制造缺陷。
以上是齿轮箱的一些常见故障机理,这些故障会导致齿轮箱的振动、噪声和温度异常,严重时会造成机组故障和停机。在实际的齿轮箱故障分析中, 振动频谱包含的信息很多,不同的齿轮故障频率表现出不同的振动特征。因此,高效、准确诊断和及时处理齿轮箱故障对于确保风能发电机组的可靠性和运行效率显得非常重要。轴承的故障特征频率 (啮合频率)计算公式如下 :
保持架故障
外圈故障
式中:Rpmi 和 Rpmo 分别为轴内圈、外圈转速,N 为滚动体个数,D 为轴承节圆直径,d 为滚动体直径,α 为接触角。
二、齿轮箱振动故障诊断实例
故障现象
某风电场一台结构为一级行星两级平行风电机组齿轮箱,运行时间三年,振动分析工程师通过振动数据分析发现齿轮箱低速轴齿轮存在损伤。齿轮箱齿数参数如表 1 所示。
故障振动诊断
仪器及测点位置：该风场配备了型号为 WindDAU 的在线振动监测设备,选用了加速度传感器,对齿轮箱进行监测。分别对传动系统中的①、②、③这三个位置安装振动传感器,安装的方式分别为输入端径向水平、内齿圈径向垂直、高速端径向垂直如见图 2 所示。
振动监测分析：实例所用齿轮箱的传动比为 137. 47,在齿轮箱输出转速为 1 761 r/ min 工况下, 输入转速约为 12. 81 r/ min。齿轮箱输入转速为 12. 81 r/ min 时, 对齿轮箱输出低速轴转速为 71. 76 r/ min,齿轮箱各个轴的转频如表 2 所示。
齿轮箱输出转速为 1 761 r/ min 时,使用在线振动监测系统可快速对 3 个测点所采集到的齿轮箱振动加速度信号作时域分析,发现输入端径向水平测点的振动加速度信号的时域波形存在明显冲击。后续仅对齿轮箱输出低速轴测点做时域波形图分析, 其波形如图 3 所示。
从图 3 中可以看出存在 1. 191 Hz 的冲击间隔, 此冲击间隔频率与表 2 的齿轮箱 2 级平行轴低速齿轮转频接近,由此可以判断出该齿轮箱 2 级平行低速齿轮存在故障。为探究原因,再对齿轮箱输入端 的径向水平测点作频谱图分析。
齿轮箱输出低速轴径向频谱图如图 4 所示,2 级啮合频率及其倍频明显,啮合频率附近等间隔频率线丰富,见 200 Hz 附近谱峰群底噪明显升高。
从图 5 可以看出,放大 200 Hz 谱峰群后,明显可见存在等间隔边带线频率,对间隔边带线频率进行标注计算,通过在系统上对频谱进行标记,即光标 A 和光标 B,可以在频谱图右上角读出两光标的间隔频率为 1. 25 Hz,接近表 2 中的 2 级别平行低速齿轮转频 1. 18Hz。综上分析可知,齿轮箱低速轴低速齿轮存在损伤。
通过在线振动监测,系统振动分析师可以直接在时域频谱图上如冲击点等关键位置进行标记,系统在时域、频谱图的右上角自动给出相应的参数信息,无需人为计算,减少数据分析时间,极大提高了工作效率及故障诊断的准确性。
三、故障处理
作者指导现场运维人员登塔开箱目视检查发现,该风电机组齿轮箱低速轴大齿存在两处断裂情况,如图 6 所示。经过运维人员精准维修和更换低速大齿后,该机组恢复正常运行。可见,基于在线振动监测技术的风电机组齿轮箱故障诊断方法具有较高的实用性和可行性,对于提高风电机组的可靠性和稳定性具有重要意义。
四、结 语
本文基于在线振动监测技术,对风电机组齿轮箱的故障进行分析与诊断。通过在线振动监测系统和实际的风电机组齿轮箱故障案例,实时采集齿轮箱振动信号,并采用信号处理和特征提取方法对振动信号进行分析,提取出频域、时域和幅值特征,结果表明,振动监测技术在齿轮箱故障诊断中的具有较高的准确性和可行性。
在线振动监测技术可以有效、准确地诊断齿轮箱故障。该方法能够为风电机组的健康管理提供有力支持,从而推动风电产业的发展。未来的研究可以进一步完善该方法,在不同工况下进行验证,并结合其他监测手段,进一步提高齿轮箱故障的预警和诊断能力,并为后续的维修和保养工作提供依据和支持。
参考文献略.