张鹏 靳燕武
内蒙古龙源蒙东新能源有限公司 内蒙赤峰 024005
摘要：我国目前的风力发电技术还存在很多的不足，在风力发电过程中在发电机的保养和维修方面采用的技术过于传统，风力发电机状态检测与故障诊断系统的研制不够成熟，对我国的风力发电机的影响重大。近几年来，我国在发电机状态检测与故障诊断系统的研制方面不断的进行分析研究，已经取得了一定成果，这对我国当前风力发电设备的正常运作，以及对风力发电厂的经济效益都做出了一定的贡献本文对此进行了分析。
关键词：风力发电；状态检测；故障诊断；分析
一、状态监测与故障诊断系统的基本结构
风力发电机组的监测与故障诊断依赖于现代化计算机技术以及电气技术的有效结合，计算机的控制系统可将信号的采集、监测、分析等融合为一个一站式的监测系统。通过对风力发电机组的温度、振动以及压力的数值与标准数值进行对比分析,能够有效的掌握发电机组的运行状况，同时可以根据数据的分析对风力发电机组出现的故障并提出相应的解决措施。风力发电机组的监测与故障的诊断系统的工作模式主要是对信息的收集--信息的处理--信息的分析--判断信息的准确性--诊断的结果以及相应的措施。对于信息的处理和收集是基于前期对发电机组安装或进行周期性的监测,在监测设备对于监测到的信号传输给计算机控制系统对于信息进行分析，从而得出相应的结果。由始至终都有计算机对信息进行分析和处理。
二、风力发电机常见运行故障监测及诊断
2.1机械故障信号监测与诊断
通常，发电机的机械故障可以通过对发电机运行的转速、温度、及振动等相关信号进行监测及诊断，而发生不同机械故障时，发电机输出的电流、功率、电压也会呈现出不同频率。其中，当发电机出现轴承故障时，发电机会出现高频振动，且振动频率一般会高于转速频率1000多倍及以上。通常使用振动传感器监测轴承振动并进行相关处理，从而获得发电机出现轴承故障时的特征信号，并用峰值能量法、基于快速傅里叶变换、小波分析法等故障诊断方法对其进行诊断。而当发生振动频率较低的机械故障（如机座松动、转子质量不平衡、轴系不对中等等）时，应该对所获得的振动信号进行过滤、放大等相关处理后，在利用傅里叶变换法获得相关故障的特征信号。而发电机转子偏心故障主要是由于轴承在发电机长期运行时出现温度升高、磨损等等不可避免的原因导致的，而且也会引发发电机转子与定子间气隙磁通不均。一般可以通过对发电机定子输出的功率、电流、电压等相关信号中的谐波成分监测并诊断。对发电机的轴承故障和偏心故障的鉴别可以通过连续小波变换法处理发电机输出功率的信号进行相关诊断。对于轻微的机械故障（发电机轴承振动引发的转子与定子间气隙磁通不均）可以通过分析处理定子电流来进行相关诊断。
2.2叶片状态监测和故障诊断
叶片在风力发电机中主要是吸收风能，长期处于露天环境下，对叶片造成的损伤较大。叶片长度一般在30~40m，所以在运行过程中出现的颤振会导致叶片出现疲劳裂纹，如果在近海地区还会受到海水湿气的腐蚀，阵风和雷击也是影响叶片运行安全的重要因素。为了保证叶片运行的安全性，对叶片的材料、质量和体积都有严格的要求。一旦叶片发生故障，不仅会造成叶片本身的损坏，还会威胁到整机运行的安全性。对叶片的状态监测和故障诊断主要是通过应力应变测量来实现，但是受到叶片材料以及运行环境的影响，对应力应变传感器有一定的要求。光纤光栅传感器因为具有较好的抗电磁干扰、抗腐蚀、尺寸小、寿命长等优点，比较适用于叶片的应力应变检测，在预测叶片使用寿命中具有重要作用。
为了弥补光纤光栅传感器的不足，还可将声发射检测和红外成像检测结合运用。利用声发射检测能够检测出叶片因与空气冲击导致的内部应力集中断裂以及变形时释放的应力波，以此来判断叶片健康状况。红外成像检测技术可对叶片表面裂纹、剥落等呈现的热辐射能量分布状态来识别叶片的健康状态。
2.3电气故障信号监测与诊断
通常，对发电机的电气故障主要是通过对发电机定子电压、定子与转子电流、定子线圈的温度等等参量信号进行相关监测并处理识别。由于发电机转子或定子线圈线路故障（如层间短路、相间短路、匝间短路等）是由于线圈绝缘损坏导致的，所以，发电机状态的监测研究技术主要是对发电机的短路故障进行监测及诊断。如今常用的电气故障诊断方法主要有磁通监测法、振动监测法、定子电流检测法、转速脉动监测法、电流高次谐波和不平衡检测法及温升检测法等等。而监测发电机的状态主要是通过对电压、电流及转子扭矩的测量来进行监测的，此外还应考虑大气压力及温度等相关信息。作为发电机常发电气故障，匝间短路导致发电机定子电流不对称，引发反向旋转磁场的形成，使转子电流信号中出现故障谐波。因此，可以通过电流谐波成分、负序电流以及电流Park矢量轨迹等方法对匝间短路的故障特征量进行诊断。定子电流的变化量与匝间短路的匝数呈正比关系，若短路的匝数较少时，故障谐波就难以被监测到。由于发电机定子三项电流Park矢量轨迹与短路故障的程度相关，因此可以利用Park矢量轨迹法确定匝间短路故障的程度。此外，对定子匝间短路的诊断还可以利用对定子三相电流和轴泄露电流的测量。而相间短路的发生会导致发电机的温度、振动幅度以及电磁场发生明显变化，且随着发生短路的时间越长，故障特征会越明显。因此，识别相间短路可以利用对发电机的振动、电流以及温度等相关信号进行监测并处理，主要的诊断方法有三个神经网络法（诊断的容错能力较强的PNN神经网络法、收敛速度较快的BP神经网络、结构简单的Elman神经网络法）、利用功率谱密度诊断法以及利用离散小波变换诊断法。
2.4其他部件的状态监测和故障诊断
电气系统也是风力发电机的重要组成部分，通过变频器等电气设备向电网输送电能，并且对电气系统进行相应的控制。电气系统中比较常见的故障主要有短路、过电压、过电流及过温等，任何故障的发生都可能造成发电机的损坏。根据电气系统的故障特点，主要是采取性能参数检测的方法，对输出电压、电流、功率及温度等数据进行监测，然后与标准值进行对比，从而判断电气系统的健康状态。对于液压传动系统的状态监测和故障诊断主要是通过油液监测的方法来完成，对润滑油及液压油中的颗粒物进行检测，通过颗粒的形状、粒径、状态等来判断液压系统中出现故障的部位，从而采取相应的防控手段。对于风力发电机中各部件的状态监测和故障诊断，主要是根据各部件的运行环境和运行状态来决定采取哪种监测方式，只有最适宜的方式才能够确保获取最佳的监测数据，然后通过对数据的分析和整理，再制定出相应的防控措施。通过对状态监测获取的数据分析，还能够为风机系统的设计改进提供有力的参考依据，所以要保证数据的全面性和准确性。
三、结束语
现在，因为不能实时全方位地对于使用风力进行发电的装置,还有就是重要构件在处于运行状态中的情况进行了解,因此,对其开展的维修施工，主要是对维修工作进行规划,还有就是事后对其进行维修的方法。
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