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风电装备振动监测与诊断 版权信息
- ISBN：9787030503121
- 条形码：9787030503121 ; 978-7-03-050312-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
风电装备振动监测与诊断 内容简介
书从风电装备的振动信号测试诊断角度出发，针对制约风机振动监测的三大难点：整机监测预警、传动系统变转速诊断、复合材料叶片损伤识别，介绍"整机监测预警-传动系统诊断-叶片损伤识别"三位一体的基础理论与核心技术，包括整机监测阈值确定、微弱信号处理的二阶随机共振、改进同步压缩变换时频分析、稀疏分解、复合材料叶片损伤建模与识别等优选理论与实用技术，并进一步的就历年来积累的实验台故障案例、风场实际振动测试数据等进行了研究分析。
风电装备振动监测与诊断 目录
目录
前言
第1章 绪论 l
1.1 风力发电发展概况 l
1.1.1 风力发电的背景 1
1.1.2 风力发电发展现状 9
1.2 风电装备的基本组成部分 4
1.2.1 风电装备的主要结构 4
1.2.2 主要故障特点及分布 5
1.3 风电装备监测诊断难点与进展 8
1.3.1 风电装备振动监测诊断的难点 8
1.3.2 整机监测预警 9
1.3.3 传动系统监测诊断 10
1.3.4 叶片监测诊断 12
1.4 本书结构与章 节安排 15
参考文献 16
第2章 风电装备整机状态评估与预警方法研究 20
2.1 基本原理及方法 20
2.1.1 评估参量选择 20
2.1.2 测点布置优选 21
2.1.3 数据处理方法 99
2.2 振动状态评估的基本理论 23
2.2.1 时域统计分析 23
2.2.2 基于数据库的知识发现的基本理论 25
2.2.3 数据准备 26
2.2.4 数据挖掘 27
2.3 时域参数和指标分析 29
2.3.1 不同转速下时域参数和指标统计及分析 29
2.3.2 并网运行时域参数和指标统计殁分析 34
2.4 整机及传动链振动状态的确定 39
2.4.1 传动链振动状态的确定 39
2.4.2 振动状态阈值的初选 42
2.5 小结 43
参考文献 43
第3章 二阶增强随机共振技术研究 44
3.1 随机共振经典理论简介 44
3.1.1 线性响应理论 45
3.1.2 本征值理论 46
3.1.3 驻留时间分布理论 47
3.2 二阶增强随机共振技术 48
3.2.1 随机共振增强方法性能简析 48
3.2.2 二阶增强随机共振模型与方程 49
3.2.3 二维双稳态之间的概率交换 53
3.3 基于Morlet小波的多尺度噪声控制方法 58
3.3.1 参激随机共振 58
3.3.2 多尺度噪声控制方法 59
3.4 多尺度噪声控制的二阶增强随机共振算法与应用 61
3.4.1 多尺度噪声控制的二阶增强随机共振算法流程 61
3.4.2 仿真试验 63
3.5 小结 74
参考文献 75
第4章 同步压缩变换改进研究 77
4.1 同步压缩变换方法 77
4.1.1 同步压缩变换原理 77
4.1.2 同步压缩变换不足 79
4.2 同步压缩变换改进研究 81
4.2.1 自适应同步压缩变换 81
4.2.2 基于LMD的同步压缩时频分析 87
4.3 改进同步压缩变换方法试验验证 95
4.3.1 SQ1动力传动故障诊断试验台试验 95
4.3.2 转子不对中故障分析 97
4.3.3 第级行星齿轮断齿故障 100
4.4 小结 102
参考文献 103
第5章 稀疏分解故障诊断方法 104
5.1 稀疏表示基本理论 104
5.1.1 稀疏表示简介 105
5.1.2 稀疏分解算法简介 105
5.1.3 稀疏字典构成 108
5.2 基于逐级正交匹配追踪和形态成分分析的稀疏分解算法 110
5.2.1 基于形态成分分析的稀疏分解原理 110
5.2.2 基于逐级正交匹配追踪的稀疏分解算法 111
5.2.3 基于逐级正交匹配追踪和形态成分分析的稀疏分解算法 112
5.2.4 基于逐级正交匹配追踪的稀疏分解算法仿真分析 114
5.2.5 基于逐级正交匹配追踪的稀疏分解算法试验验证 114
5.3 基于信号振荡属性的稀疏分解算法 119
5.3.1 信号的振荡属性 119
5.3.2 调Q小波变换 120
5.3.3 基于信号振荡属性的稀疏分解方法的原理 122
5.3.4 基于信号振荡属性的稀疏分解方法仿真分析 125
5.3.5 基于信号振荡属性的稀疏分解方法的试验验证 127
5.4 小结 129
参考文献 130
第6章 风电复合材料叶片损伤诊断方法 132
6.1 复合材料叶片多尺度建模 132
6.1.1 通用单胞模型 132
6.1.2 损伤多尺度建模 139
6.2 基于应变监测的风电叶片损伤识别研究 150
6.2.1 风电叶片应变测试试验台 150
6.2.2 风电叶片在位裂纹诊断研究155
6.3 基于声信号监测的叶片故障诊断方法 159
6.3.1 风机叶片故障声信号特征提取 160
6.3.2 叶片故障声学诊断案例 163
6.4 小结 166
参考文献 167
第7章 风电装备状态监测系统开发及应用 168
7.1 风电装备振动状态监测与故障分析系统设计方案 169
7.1.1 风电装备状态监测系统的要求 169
7.1.2 风电装备状态监测系统概述 170
7.1.3 风电装备状态监测系统的T作模式 170
7.2 风电装备振动状态监测与故障分析系统 171
7.2.1 风电振动数据采集硬件 171
7.2.2 在线监测诊断 173
7.2.3 远程监测诊断 178
7.2.4 监测诊断系统的现场实施 179
7.3 风电装备振动故障分析系统的工程应用 182
7.3.1 750MW高速端联轴器故障诊断 182
7.3.2 1.5MW齿轮箱高速端轴承故障诊断 190
7.3.3 风电增速齿轮箱行星齿轮故障诊断 196
7.4 小结 201
参考文献 201
彩图
前言
第1章 绪论 l
1.1 风力发电发展概况 l
1.1.1 风力发电的背景 1
1.1.2 风力发电发展现状 9
1.2 风电装备的基本组成部分 4
1.2.1 风电装备的主要结构 4
1.2.2 主要故障特点及分布 5
1.3 风电装备监测诊断难点与进展 8
1.3.1 风电装备振动监测诊断的难点 8
1.3.2 整机监测预警 9
1.3.3 传动系统监测诊断 10
1.3.4 叶片监测诊断 12
1.4 本书结构与章 节安排 15
参考文献 16
第2章 风电装备整机状态评估与预警方法研究 20
2.1 基本原理及方法 20
2.1.1 评估参量选择 20
2.1.2 测点布置优选 21
2.1.3 数据处理方法 99
2.2 振动状态评估的基本理论 23
2.2.1 时域统计分析 23
2.2.2 基于数据库的知识发现的基本理论 25
2.2.3 数据准备 26
2.2.4 数据挖掘 27
2.3 时域参数和指标分析 29
2.3.1 不同转速下时域参数和指标统计及分析 29
2.3.2 并网运行时域参数和指标统计殁分析 34
2.4 整机及传动链振动状态的确定 39
2.4.1 传动链振动状态的确定 39
2.4.2 振动状态阈值的初选 42
2.5 小结 43
参考文献 43
第3章 二阶增强随机共振技术研究 44
3.1 随机共振经典理论简介 44
3.1.1 线性响应理论 45
3.1.2 本征值理论 46
3.1.3 驻留时间分布理论 47
3.2 二阶增强随机共振技术 48
3.2.1 随机共振增强方法性能简析 48
3.2.2 二阶增强随机共振模型与方程 49
3.2.3 二维双稳态之间的概率交换 53
3.3 基于Morlet小波的多尺度噪声控制方法 58
3.3.1 参激随机共振 58
3.3.2 多尺度噪声控制方法 59
3.4 多尺度噪声控制的二阶增强随机共振算法与应用 61
3.4.1 多尺度噪声控制的二阶增强随机共振算法流程 61
3.4.2 仿真试验 63
3.5 小结 74
参考文献 75
第4章 同步压缩变换改进研究 77
4.1 同步压缩变换方法 77
4.1.1 同步压缩变换原理 77
4.1.2 同步压缩变换不足 79
4.2 同步压缩变换改进研究 81
4.2.1 自适应同步压缩变换 81
4.2.2 基于LMD的同步压缩时频分析 87
4.3 改进同步压缩变换方法试验验证 95
4.3.1 SQ1动力传动故障诊断试验台试验 95
4.3.2 转子不对中故障分析 97
4.3.3 第级行星齿轮断齿故障 100
4.4 小结 102
参考文献 103
第5章 稀疏分解故障诊断方法 104
5.1 稀疏表示基本理论 104
5.1.1 稀疏表示简介 105
5.1.2 稀疏分解算法简介 105
5.1.3 稀疏字典构成 108
5.2 基于逐级正交匹配追踪和形态成分分析的稀疏分解算法 110
5.2.1 基于形态成分分析的稀疏分解原理 110
5.2.2 基于逐级正交匹配追踪的稀疏分解算法 111
5.2.3 基于逐级正交匹配追踪和形态成分分析的稀疏分解算法 112
5.2.4 基于逐级正交匹配追踪的稀疏分解算法仿真分析 114
5.2.5 基于逐级正交匹配追踪的稀疏分解算法试验验证 114
5.3 基于信号振荡属性的稀疏分解算法 119
5.3.1 信号的振荡属性 119
5.3.2 调Q小波变换 120
5.3.3 基于信号振荡属性的稀疏分解方法的原理 122
5.3.4 基于信号振荡属性的稀疏分解方法仿真分析 125
5.3.5 基于信号振荡属性的稀疏分解方法的试验验证 127
5.4 小结 129
参考文献 130
第6章 风电复合材料叶片损伤诊断方法 132
6.1 复合材料叶片多尺度建模 132
6.1.1 通用单胞模型 132
6.1.2 损伤多尺度建模 139
6.2 基于应变监测的风电叶片损伤识别研究 150
6.2.1 风电叶片应变测试试验台 150
6.2.2 风电叶片在位裂纹诊断研究155
6.3 基于声信号监测的叶片故障诊断方法 159
6.3.1 风机叶片故障声信号特征提取 160
6.3.2 叶片故障声学诊断案例 163
6.4 小结 166
参考文献 167
第7章 风电装备状态监测系统开发及应用 168
7.1 风电装备振动状态监测与故障分析系统设计方案 169
7.1.1 风电装备状态监测系统的要求 169
7.1.2 风电装备状态监测系统概述 170
7.1.3 风电装备状态监测系统的T作模式 170
7.2 风电装备振动状态监测与故障分析系统 171
7.2.1 风电振动数据采集硬件 171
7.2.2 在线监测诊断 173
7.2.3 远程监测诊断 178
7.2.4 监测诊断系统的现场实施 179
7.3 风电装备振动故障分析系统的工程应用 182
7.3.1 750MW高速端联轴器故障诊断 182
7.3.2 1.5MW齿轮箱高速端轴承故障诊断 190
7.3.3 风电增速齿轮箱行星齿轮故障诊断 196
7.4 小结 201
参考文献 201
彩图
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风电装备振动监测与诊断 节选
第1章绪论 1.1风力发电发展概况 1.1.1风力发电的背景 能源是人类社会赖以生存和发展的物质基础。自工业革命以来，世界的现代化进程发展速度大大加快，社会发展水平和人类生活质量得到了极大的提高。然而，经济的飞速发展导致了能源的急剧消耗，能源危机进一步制约了人类社会的发展。20世纪70年代以来的三次石油危机，对全球经济造成了严重冲击。在能源消耗加剧、能源危机凸显的同时，环境问题也日益严峻。化石能源的燃烧，产生了大量的SO)等温室气体，受到温室气体的影响，全球平均气温在近百年内升高了0.74℃。同时切尔诺贝利核事故和福岛核事故的发生使得世界能源格局出现新的剧变，不少国家能源发展战略选择放弃或延缓核电建设，将发展重心转移到可再生能源的发展。 风能具有无污染、分布广泛、储量大等优点，成为传统能源的优秀替代者。据估计，到达地球的太阳能有2%转化为风能，理论上仅l%的风能就能满足人类能源的需求。全球的风能总量约为2.74×106GW，其中可利用的风能总量为2.74×104GW，比地球上可开发利用的水能总量还要大10倍。与水能、核能相比，风能的开发对白然环境、生态环境影响小，潜在危险小，不存茌对环境的二次污染问题；与太阳能、潮汐能相比，风能的利用不受时间、季节、气候、地域等客观因素制约。美国斯坦福大学大气与能源项目的Jacobson[2]就生态足迹和对人类健康的利益等方面因素对II种非化石燃料进行排名，认为风力发电是到目前为止*可取的能源来源。中国幅员辽阔，海岸线长，风能资源比较丰富。据中国气象科学研究院估算，全国平均风功率密度为100W/m2，风能资源总储量约32.26亿kW，可开发和利用的陆地上风能储量有2.53亿kW(依据陆地上离地l0m高度资料计算)，海上可开发和利用的风能储量有7.5亿kW。中国风能资源主要分布在东南沿海及附近岛屿，新疆、内蒙古和河西走廊、东北、西北、华北和青藏高原等部分地区，每年风速在3m/s以上的时间为4000h左右，一些地区年平均风速可达7m/s以上，具有很大的开发利用价值。 1.1.2风力发电发展现状 在全球经济低迷的背景下，全球风电在2015年发展势头依旧良好。根据全球风能理事会(GWEC)统计数据显示，2015年全球新增装机容量为63013MW;这一新增装机容量使全球累计风电装机容量达到432419MW。在经历2013年全球风电增长放缓后，全球累计装机实现了超过20%的年增长。目前，全球约75个国家有商业运营的风电装机，其中22个国家的装机容量已超过1×103MW。从整体发展趋势来看，GWEC预测，未来5年间，全球风电市场年新增装机容量将以超过10%的速度增长。 根据全球风能理事会的统计数据，图1.1给出了2015年全球风电新增装机容量和累计装机容量排名前十位的国家。从这些统计数据中可以看出，全球前十位国家的风电装机容量主导着全球近85%的新增装机市场，并且无论是新增装机容量还是累计装机容量，中国都遥遥领先于其他国家，位于世界风能发展的领先地位。 图1.1 2015年全球风电装机排名前十位国家 我国优越的地理条件和丰富的风能资源，为风电事业的蓬勃发展提供了强有力的先决条件。据统计，中国陆上离地70m高度可开发利用的风能资源约为2.57×l0bMW，近海l00m商度范围内可利用风能储量约为1.9×10sMW、水深25～50m范围内约为l0sMW。我国的东北、华北、西北及沿海地区风能资源非常丰富，内陆地区风能资源分布也很广泛，可满足风电大规模发展的需求。从2005年开始，中国风电总装机容量连续5年实现翻番增长；2010年，中国风电延续了其迅猛发展的势头，累计装机容量达到44733MW，首次超越美国，成为世界**风电大国。2013年全国新增风电并网容量14490MW，累计并网容量77160MW。全国风力发电量134.9TW-h，是继火电、水之后的第三大电源。从图1.2给出的统计数据可以看出，中国累计装机容量呈现接近指数形式的增长趋势，截至2015年底超过了全球累计装机容量的30%，继续保持全球**风电市场的地位口。 图1.2 2001-2015年风电机组累计装机容量 与此同时，海上风电建设也在有序推进，上海、江苏、山东、河北、浙江、广东海上风电规划已经完成；辽宁、福建、广西、海南等省份的海上风电规划也正在完善和制定中。此外，潮间带风电作为我国海上风电发展的一个重要组成部分，其开发进程较快。截至2015年底，中国海上风电新增装机100台，容量达到360.5MW，已建成的海上风电项目装机容量达到1014.68MW，其中潮间带风装机达到611.98MW，占海上风电新增装机总量的60.31%。 “十一五”规划使我国风电进入快速发展阶段。到2010年底，全国已建成800多个风电场，形成了一批装机规模百万千瓦以上的风电基地。风电已成为东北、华北和西北地区重要的新增可再生能源。面对资源和环境的巨大压力以及福岛核事故对核电发展造成的巨大影响，风电成为应对气候变化、改善能源结构的重要选择。我国茌《可再生能源发展“十二五”规划》中明确指出了风电发展的具体指标：截至2015年底，实现累计并网风电装机l×10sMW，年发电量超过1900亿kW．h，风力发电量占全部发电量的比重超过3%。其中海上风电装机达到5×103MW，基本形成完整的、具有国际竞争力的风电装备制造产业。截至2020年底，实现累计并网风电装机2×l0sMW，年发电量超过3900亿kW-h，其中海上风电装机达到3×104MW，风电成为电力系统的重要电源，力争风力发电量在全国发电量中的比重超过5%。此外，据《中国风电发展路线图2050》预测：到2030年和2050年，风电装机规模将分别达到4×105MW和l×106MW，满足全国近8.4%和17%的电力需求，成为五大电源之。 1.2风电装备的基本组成部分 1.2.1风电装备的主要结构 风电装备结构多种多样，根据不同的结构特点主要分为以下几类：按照功率调节方式分为定桨距失速风力发电机组和变桨距风力发电机组；按照有无齿轮箱分为双馈式风力发电机组和直驱风力发电机组；按照风轮形式分为垂直轴风力发电机组和水平轴风力发电机组；按照桨叶转速分为变速风力发电机组和恒速风力发电机组。变速变桨风电机组的风能转换效率更高，能够有效降低风电机组的运行噪声，具有更好的电能质量，通过主动控制等技术能够大幅度降低风电机组的载荷，使得风电机组功率重量比提高，这些因素都促成了变速变桨技术成为当今风力发电机组的主流技术。 目前，市场上的变速变桨风力发电机组主要包括三种类型：双馈式异步风力发电机组，直驱永磁式同步风力发电机组以及半直驱式同步风力发电机组。双馈式变桨变速机组的主要特点是采用了风轮可变速变桨运行，传动系统采用齿轮箱增速和双馈异步发电机并网，其生产技术较成熟，是目前的主流机型。截至2013年，在欧洲乃至全世界的风电场中，双馈式风电机组市场占有率为75%～80%。在我国的占比也达到70%以上，国内知名82家风力发电设备整机制造厂商中，采用取馈技术的企业达53家，如通用电气、歌美飒、维斯塔斯、华锐、东汽、上海电气等公司均采用双馈式机型。直驱机型是没有齿轮箱的，它避免了由齿轮箱而引起的高故障率和维修成本的上升，但直驱机型也有其不可避免的缺点：永磁发电机型所需的稀土资源少，发电机重量大造成运输装配十分困难等。直驱永磁技术出现已经有20多年的历史，但所占的市场份额不足25%[8]。半直驱式风力发电机结合了双馈机型和直驱机型的优势，在满足传动和载荷设计的同时，结构更为紧凑，重量较轻。2011年歌美飒推出的G10X-4.5MW风电机组，采用两挡变速箱加永磁同步发电机；维斯塔斯推出的V164-7.0MW风电机组的齿轮箱也将3级增速改为2级增速，发电机也采用了永磁技术；在国内，金风科技3MW的风电机组也采用了半直驱技术，考虑到风电机组大型化的趋势，半直驱机型可能成为未来的发展方向。 考虑到目前风场中以双馈式变桨变速机型为主，故本书内容主要针对该机型的故障及状态监测方法加以讨论。双馈式风机的基本结构如图1.3所示，其主要部件主要包括：叶轮、传动系统（主轴、齿轮箱、联轴器、发电机）、偏航系统、液压系统、制动系统、变桨系统、塔架、机舱以及电系统等。 图1.3双馈型风力发电机基本结构 1.2.2主要故障特点及分布 风电装备不仅经受风沙、雨雪、极端温度、阵风冲击等恶劣运行环境的影响，而且长期在复杂交变载荷作用下变工况全天候运行。当阵风袭来，叶片受到短暂而频繁的冲击载荷，而这个冲击载荷也会传递到传动链的各个部件，使其受到复杂交变的载荷冲击，对其工作寿命造成极大影响，也使风电装备在运行过程中出现各种故障，尤其是叶轮及与其刚性连接的主轴、齿轮箱、发电机等在交变载荷的作用下很容易出现故障，造成机组停机。对此，国内外的许多研究机构对其进行了长期的追踪和统计。2015年Caithness风电场信息论坛发布了近30年来全球风电机组事故的统计分析，截至2015年5月31日，共统计事故1726起。近20年风电机组事故数量随年份变化趋势如图1.4所示，可以看出随着全球风电装机量的增长，风电机组事故也大大增加。1995～1999年每年平均事故数量为16起，2000～2004年事故增长到年平均48起，2005～2009年为年平均108起，2010～2014年为年平均155起。瑞典皇家理工学院的可靠性评估质量中心对分布于瑞典、芬兰和德国的2151台风电机组在2004—2005年的故障情况进行了统计分析，结果如表1.1所示。通过表中数据分析可以看出，虽然齿轮箱和传动系统的故障发生率不是*高的，但其造成的故障停机时间*长，由此造成的维护成本以及“弃风”造成的发电损失*大，严重影响风电的经济效益。而且，风电机组作为一种新型的大型旋转设备，不同于传统旋转机械，它不但自身结构复杂，而且受到随机的空气动力载荷、惯性力以及不同运行状态引起的动态载荷等的作用，其内部是集机械、电子、电气、液压于一体的复杂机电系统，这些不仅使得风电机组的关键零部件容易出现损伤，而且增加了状态监测的难度，尤其是传动系统（叶片/主轴、齿轮箱、发电机）。 因此，需要针对风电机组结构特点和运行特性，研究其状态监测和故障诊断方法，实现在风电机组运行过程中实时监测关键零部件的运行状态，掌握其健康状态的发展趋势，以便及时采取措施，提高风电机组的运行可靠性和安全性，降低运行维护成本。 图1.4全球风电机组故障随年份变化趋势 表1.12004～2005年风电机组故障统计 文献统计了某海上风场风电装备各个部件的维护费用和停机时间比率，从图1.5中可以看出叶片、齿轮箱、发电机三大部件导致的停机时间占总非计划停机时间的87%以上，严重影响了风电场的经济效益。
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