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風電裝備振動監測與診斷 版權信息
- ISBN：9787030503121
- 條形碼：9787030503121 ; 978-7-03-050312-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
風電裝備振動監測與診斷 內容簡介
書從風電裝備的振動信號測試診斷角度出發，針對制約風機振動監測的三大難點：整機監測預警、傳動系統變轉速診斷、復合材料葉片損傷識別，介紹"整機監測預警-傳動系統診斷-葉片損傷識別"三位一體的基礎理論與核心技術，包括整機監測閾值確定、微弱信號處理的二階隨機共振、改進同步壓縮變換時頻分析、稀疏分解、復合材料葉片損傷建模與識別等優選理論與實用技術，并進一步的就歷年來積累的實驗臺故障案例、風場實際振動測試數據等進行了研究分析。
風電裝備振動監測與診斷 目錄
目錄
前言
第1章 緒論 l
1.1 風力發電發展概況 l
1.1.1 風力發電的背景 1
1.1.2 風力發電發展現狀 9
1.2 風電裝備的基本組成部分 4
1.2.1 風電裝備的主要結構 4
1.2.2 主要故障特點及分布 5
1.3 風電裝備監測診斷難點與進展 8
1.3.1 風電裝備振動監測診斷的難點 8
1.3.2 整機監測預警 9
1.3.3 傳動系統監測診斷 10
1.3.4 葉片監測診斷 12
1.4 本書結構與章 節安排 15
參考文獻 16
第2章 風電裝備整機狀態評估與預警方法研究 20
2.1 基本原理及方法 20
2.1.1 評估參量選擇 20
2.1.2 測點布置優選 21
2.1.3 數據處理方法 99
2.2 振動狀態評估的基本理論 23
2.2.1 時域統計分析 23
2.2.2 基于數據庫的知識發現的基本理論 25
2.2.3 數據準備 26
2.2.4 數據挖掘 27
2.3 時域參數和指標分析 29
2.3.1 不同轉速下時域參數和指標統計及分析 29
2.3.2 并網運行時域參數和指標統計歿分析 34
2.4 整機及傳動鏈振動狀態的確定 39
2.4.1 傳動鏈振動狀態的確定 39
2.4.2 振動狀態閾值的初選 42
2.5 小結 43
參考文獻 43
第3章 二階增強隨機共振技術研究 44
3.1 隨機共振經典理論簡介 44
3.1.1 線性響應理論 45
3.1.2 本征值理論 46
3.1.3 駐留時間分布理論 47
3.2 二階增強隨機共振技術 48
3.2.1 隨機共振增強方法性能簡析 48
3.2.2 二階增強隨機共振模型與方程 49
3.2.3 二維雙穩態之間的概率交換 53
3.3 基于Morlet小波的多尺度噪聲控制方法 58
3.3.1 參激隨機共振 58
3.3.2 多尺度噪聲控制方法 59
3.4 多尺度噪聲控制的二階增強隨機共振算法與應用 61
3.4.1 多尺度噪聲控制的二階增強隨機共振算法流程 61
3.4.2 仿真試驗 63
3.5 小結 74
參考文獻 75
第4章 同步壓縮變換改進研究 77
4.1 同步壓縮變換方法 77
4.1.1 同步壓縮變換原理 77
4.1.2 同步壓縮變換不足 79
4.2 同步壓縮變換改進研究 81
4.2.1 自適應同步壓縮變換 81
4.2.2 基于LMD的同步壓縮時頻分析 87
4.3 改進同步壓縮變換方法試驗驗證 95
4.3.1 SQ1動力傳動故障診斷試驗臺試驗 95
4.3.2 轉子不對中故障分析 97
4.3.3 第級行星齒輪斷齒故障 100
4.4 小結 102
參考文獻 103
第5章 稀疏分解故障診斷方法 104
5.1 稀疏表示基本理論 104
5.1.1 稀疏表示簡介 105
5.1.2 稀疏分解算法簡介 105
5.1.3 稀疏字典構成 108
5.2 基于逐級正交匹配追蹤和形態成分分析的稀疏分解算法 110
5.2.1 基于形態成分分析的稀疏分解原理 110
5.2.2 基于逐級正交匹配追蹤的稀疏分解算法 111
5.2.3 基于逐級正交匹配追蹤和形態成分分析的稀疏分解算法 112
5.2.4 基于逐級正交匹配追蹤的稀疏分解算法仿真分析 114
5.2.5 基于逐級正交匹配追蹤的稀疏分解算法試驗驗證 114
5.3 基于信號振蕩屬性的稀疏分解算法 119
5.3.1 信號的振蕩屬性 119
5.3.2 調Q小波變換 120
5.3.3 基于信號振蕩屬性的稀疏分解方法的原理 122
5.3.4 基于信號振蕩屬性的稀疏分解方法仿真分析 125
5.3.5 基于信號振蕩屬性的稀疏分解方法的試驗驗證 127
5.4 小結 129
參考文獻 130
第6章 風電復合材料葉片損傷診斷方法 132
6.1 復合材料葉片多尺度建模 132
6.1.1 通用單胞模型 132
6.1.2 損傷多尺度建模 139
6.2 基于應變監測的風電葉片損傷識別研究 150
6.2.1 風電葉片應變測試試驗臺 150
6.2.2 風電葉片在位裂紋診斷研究155
6.3 基于聲信號監測的葉片故障診斷方法 159
6.3.1 風機葉片故障聲信號特征提取 160
6.3.2 葉片故障聲學診斷案例 163
6.4 小結 166
參考文獻 167
第7章 風電裝備狀態監測系統開發及應用 168
7.1 風電裝備振動狀態監測與故障分析系統設計方案 169
7.1.1 風電裝備狀態監測系統的要求 169
7.1.2 風電裝備狀態監測系統概述 170
7.1.3 風電裝備狀態監測系統的T作模式 170
7.2 風電裝備振動狀態監測與故障分析系統 171
7.2.1 風電振動數據采集硬件 171
7.2.2 在線監測診斷 173
7.2.3 遠程監測診斷 178
7.2.4 監測診斷系統的現場實施 179
7.3 風電裝備振動故障分析系統的工程應用 182
7.3.1 750MW高速端聯軸器故障診斷 182
7.3.2 1.5MW齒輪箱高速端軸承故障診斷 190
7.3.3 風電增速齒輪箱行星齒輪故障診斷 196
7.4 小結 201
參考文獻 201
彩圖
前言
第1章 緒論 l
1.1 風力發電發展概況 l
1.1.1 風力發電的背景 1
1.1.2 風力發電發展現狀 9
1.2 風電裝備的基本組成部分 4
1.2.1 風電裝備的主要結構 4
1.2.2 主要故障特點及分布 5
1.3 風電裝備監測診斷難點與進展 8
1.3.1 風電裝備振動監測診斷的難點 8
1.3.2 整機監測預警 9
1.3.3 傳動系統監測診斷 10
1.3.4 葉片監測診斷 12
1.4 本書結構與章 節安排 15
參考文獻 16
第2章 風電裝備整機狀態評估與預警方法研究 20
2.1 基本原理及方法 20
2.1.1 評估參量選擇 20
2.1.2 測點布置優選 21
2.1.3 數據處理方法 99
2.2 振動狀態評估的基本理論 23
2.2.1 時域統計分析 23
2.2.2 基于數據庫的知識發現的基本理論 25
2.2.3 數據準備 26
2.2.4 數據挖掘 27
2.3 時域參數和指標分析 29
2.3.1 不同轉速下時域參數和指標統計及分析 29
2.3.2 并網運行時域參數和指標統計歿分析 34
2.4 整機及傳動鏈振動狀態的確定 39
2.4.1 傳動鏈振動狀態的確定 39
2.4.2 振動狀態閾值的初選 42
2.5 小結 43
參考文獻 43
第3章 二階增強隨機共振技術研究 44
3.1 隨機共振經典理論簡介 44
3.1.1 線性響應理論 45
3.1.2 本征值理論 46
3.1.3 駐留時間分布理論 47
3.2 二階增強隨機共振技術 48
3.2.1 隨機共振增強方法性能簡析 48
3.2.2 二階增強隨機共振模型與方程 49
3.2.3 二維雙穩態之間的概率交換 53
3.3 基于Morlet小波的多尺度噪聲控制方法 58
3.3.1 參激隨機共振 58
3.3.2 多尺度噪聲控制方法 59
3.4 多尺度噪聲控制的二階增強隨機共振算法與應用 61
3.4.1 多尺度噪聲控制的二階增強隨機共振算法流程 61
3.4.2 仿真試驗 63
3.5 小結 74
參考文獻 75
第4章 同步壓縮變換改進研究 77
4.1 同步壓縮變換方法 77
4.1.1 同步壓縮變換原理 77
4.1.2 同步壓縮變換不足 79
4.2 同步壓縮變換改進研究 81
4.2.1 自適應同步壓縮變換 81
4.2.2 基于LMD的同步壓縮時頻分析 87
4.3 改進同步壓縮變換方法試驗驗證 95
4.3.1 SQ1動力傳動故障診斷試驗臺試驗 95
4.3.2 轉子不對中故障分析 97
4.3.3 第級行星齒輪斷齒故障 100
4.4 小結 102
參考文獻 103
第5章 稀疏分解故障診斷方法 104
5.1 稀疏表示基本理論 104
5.1.1 稀疏表示簡介 105
5.1.2 稀疏分解算法簡介 105
5.1.3 稀疏字典構成 108
5.2 基于逐級正交匹配追蹤和形態成分分析的稀疏分解算法 110
5.2.1 基于形態成分分析的稀疏分解原理 110
5.2.2 基于逐級正交匹配追蹤的稀疏分解算法 111
5.2.3 基于逐級正交匹配追蹤和形態成分分析的稀疏分解算法 112
5.2.4 基于逐級正交匹配追蹤的稀疏分解算法仿真分析 114
5.2.5 基于逐級正交匹配追蹤的稀疏分解算法試驗驗證 114
5.3 基于信號振蕩屬性的稀疏分解算法 119
5.3.1 信號的振蕩屬性 119
5.3.2 調Q小波變換 120
5.3.3 基于信號振蕩屬性的稀疏分解方法的原理 122
5.3.4 基于信號振蕩屬性的稀疏分解方法仿真分析 125
5.3.5 基于信號振蕩屬性的稀疏分解方法的試驗驗證 127
5.4 小結 129
參考文獻 130
第6章 風電復合材料葉片損傷診斷方法 132
6.1 復合材料葉片多尺度建模 132
6.1.1 通用單胞模型 132
6.1.2 損傷多尺度建模 139
6.2 基于應變監測的風電葉片損傷識別研究 150
6.2.1 風電葉片應變測試試驗臺 150
6.2.2 風電葉片在位裂紋診斷研究155
6.3 基于聲信號監測的葉片故障診斷方法 159
6.3.1 風機葉片故障聲信號特征提取 160
6.3.2 葉片故障聲學診斷案例 163
6.4 小結 166
參考文獻 167
第7章 風電裝備狀態監測系統開發及應用 168
7.1 風電裝備振動狀態監測與故障分析系統設計方案 169
7.1.1 風電裝備狀態監測系統的要求 169
7.1.2 風電裝備狀態監測系統概述 170
7.1.3 風電裝備狀態監測系統的T作模式 170
7.2 風電裝備振動狀態監測與故障分析系統 171
7.2.1 風電振動數據采集硬件 171
7.2.2 在線監測診斷 173
7.2.3 遠程監測診斷 178
7.2.4 監測診斷系統的現場實施 179
7.3 風電裝備振動故障分析系統的工程應用 182
7.3.1 750MW高速端聯軸器故障診斷 182
7.3.2 1.5MW齒輪箱高速端軸承故障診斷 190
7.3.3 風電增速齒輪箱行星齒輪故障診斷 196
7.4 小結 201
參考文獻 201
彩圖
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風電裝備振動監測與診斷 節選
第1章緒論 1.1風力發電發展概況 1.1.1風力發電的背景 能源是人類社會賴以生存和發展的物質基礎。自工業革命以來，世界的現代化進程發展速度大大加快，社會發展水平和人類生活質量得到了極大的提高。然而，經濟的飛速發展導致了能源的急劇消耗，能源危機進一步制約了人類社會的發展。20世紀70年代以來的三次石油危機，對全球經濟造成了嚴重沖擊。在能源消耗加劇、能源危機凸顯的同時，環境問題也日益嚴峻；茉吹娜紵，產生了大量的SO)等溫室氣體，受到溫室氣體的影響，全球平均氣溫在近百年內升高了0.74℃。同時切爾諾貝利核事故和福島核事故的發生使得世界能源格局出現新的劇變，不少國家能源發展戰略選擇放棄或延緩核電建設，將發展重心轉移到可再生能源的發展。 風能具有無污染、分布廣泛、儲量大等優點，成為傳統能源的優秀替代者。據估計，到達地球的太陽能有2%轉化為風能，理論上僅l%的風能就能滿足人類能源的需求。全球的風能總量約為2.74×106GW，其中可利用的風能總量為2.74×104GW，比地球上可開發利用的水能總量還要大10倍。與水能、核能相比，風能的開發對白然環境、生態環境影響小，潛在危險小，不存茌對環境的二次污染問題；與太陽能、潮汐能相比，風能的利用不受時間、季節、氣候、地域等客觀因素制約。美國斯坦福大學大氣與能源項目的Jacobson[2]就生態足跡和對人類健康的利益等方面因素對II種非化石燃料進行排名，認為風力發電是到目前為止*可取的能源來源。中國幅員遼闊，海岸線長，風能資源比較豐富。據中國氣象科學研究院估算，全國平均風功率密度為100W/m2，風能資源總儲量約32.26億kW，可開發和利用的陸地上風能儲量有2.53億kW(依據陸地上離地l0m高度資料計算)，海上可開發和利用的風能儲量有7.5億kW。中國風能資源主要分布在東南沿海及附近島嶼，新疆、內蒙古和河西走廊、東北、西北、華北和青藏高原等部分地區，每年風速在3m/s以上的時間為4000h左右，一些地區年平均風速可達7m/s以上，具有很大的開發利用價值。 1.1.2風力發電發展現狀 在全球經濟低迷的背景下，全球風電在2015年發展勢頭依舊良好。根據全球風能理事會(GWEC)統計數據顯示，2015年全球新增裝機容量為63013MW;這一新增裝機容量使全球累計風電裝機容量達到432419MW。在經歷2013年全球風電增長放緩后，全球累計裝機實現了超過20%的年增長。目前，全球約75個國家有商業運營的風電裝機，其中22個國家的裝機容量已超過1×103MW。從整體發展趨勢來看，GWEC預測，未來5年間，全球風電市場年新增裝機容量將以超過10%的速度增長。 根據全球風能理事會的統計數據，圖1.1給出了2015年全球風電新增裝機容量和累計裝機容量排名前十位的國家。從這些統計數據中可以看出，全球前十位國家的風電裝機容量主導著全球近85%的新增裝機市場，并且無論是新增裝機容量還是累計裝機容量，中國都遙遙領先于其他國家，位于世界風能發展的領先地位。 圖1.1 2015年全球風電裝機排名前十位國家 我國優越的地理條件和豐富的風能資源，為風電事業的蓬勃發展提供了強有力的先決條件。據統計，中國陸上離地70m高度可開發利用的風能資源約為2.57×l0bMW，近海l00m商度范圍內可利用風能儲量約為1.9×10sMW、水深25～50m范圍內約為l0sMW。我國的東北、華北、西北及沿海地區風能資源非常豐富，內陸地區風能資源分布也很廣泛，可滿足風電大規模發展的需求。從2005年開始，中國風電總裝機容量連續5年實現翻番增長；2010年，中國風電延續了其迅猛發展的勢頭，累計裝機容量達到44733MW，首次超越美國，成為世界**風電大國。2013年全國新增風電并網容量14490MW，累計并網容量77160MW。全國風力發電量134.9TW-h，是繼火電、水之后的第三大電源。從圖1.2給出的統計數據可以看出，中國累計裝機容量呈現接近指數形式的增長趨勢，截至2015年底超過了全球累計裝機容量的30%，繼續保持全球**風電市場的地位口。 圖1.2 2001-2015年風電機組累計裝機容量 與此同時，海上風電建設也在有序推進，上海、江蘇、山東、河北、浙江、廣東海上風電規劃已經完成；遼寧、福建、廣西、海南等省份的海上風電規劃也正在完善和制定中。此外，潮間帶風電作為我國海上風電發展的一個重要組成部分，其開發進程較快。截至2015年底，中國海上風電新增裝機100臺，容量達到360.5MW，已建成的海上風電項目裝機容量達到1014.68MW，其中潮間帶風裝機達到611.98MW，占海上風電新增裝機總量的60.31%。 “十一五”規劃使我國風電進入快速發展階段。到2010年底，全國已建成800多個風電場，形成了一批裝機規模百萬千瓦以上的風電基地。風電已成為東北、華北和西北地區重要的新增可再生能源。面對資源和環境的巨大壓力以及福島核事故對核電發展造成的巨大影響，風電成為應對氣候變化、改善能源結構的重要選擇。我國茌《可再生能源發展“十二五”規劃》中明確指出了風電發展的具體指標：截至2015年底，實現累計并網風電裝機l×10sMW，年發電量超過1900億kW．h，風力發電量占全部發電量的比重超過3%。其中海上風電裝機達到5×103MW，基本形成完整的、具有國際競爭力的風電裝備制造產業。截至2020年底，實現累計并網風電裝機2×l0sMW，年發電量超過3900億kW-h，其中海上風電裝機達到3×104MW，風電成為電力系統的重要電源，力爭風力發電量在全國發電量中的比重超過5%。此外，據《中國風電發展路線圖2050》預測：到2030年和2050年，風電裝機規模將分別達到4×105MW和l×106MW，滿足全國近8.4%和17%的電力需求，成為五大電源之。 1.2風電裝備的基本組成部分 1.2.1風電裝備的主要結構 風電裝備結構多種多樣，根據不同的結構特點主要分為以下幾類：按照功率調節方式分為定槳距失速風力發電機組和變槳距風力發電機組；按照有無齒輪箱分為雙饋式風力發電機組和直驅風力發電機組；按照風輪形式分為垂直軸風力發電機組和水平軸風力發電機組；按照槳葉轉速分為變速風力發電機組和恒速風力發電機組。變速變槳風電機組的風能轉換效率更高，能夠有效降低風電機組的運行噪聲，具有更好的電能質量，通過主動控制等技術能夠大幅度降低風電機組的載荷，使得風電機組功率重量比提高，這些因素都促成了變速變槳技術成為當今風力發電機組的主流技術。 目前，市場上的變速變槳風力發電機組主要包括三種類型：雙饋式異步風力發電機組，直驅永磁式同步風力發電機組以及半直驅式同步風力發電機組。雙饋式變槳變速機組的主要特點是采用了風輪可變速變槳運行，傳動系統采用齒輪箱增速和雙饋異步發電機并網，其生產技術較成熟，是目前的主流機型。截至2013年，在歐洲乃至全世界的風電場中，雙饋式風電機組市場占有率為75%～80%。在我國的占比也達到70%以上，國內知名82家風力發電設備整機制造廠商中，采用取饋技術的企業達53家，如通用電氣、歌美颯、維斯塔斯、華銳、東汽、上海電氣等公司均采用雙饋式機型。直驅機型是沒有齒輪箱的，它避免了由齒輪箱而引起的高故障率和維修成本的上升，但直驅機型也有其不可避免的缺點：永磁發電機型所需的稀土資源少，發電機重量大造成運輸裝配十分困難等。直驅永磁技術出現已經有20多年的歷史，但所占的市場份額不足25%[8]。半直驅式風力發電機結合了雙饋機型和直驅機型的優勢，在滿足傳動和載荷設計的同時，結構更為緊湊，重量較輕。2011年歌美颯推出的G10X-4.5MW風電機組，采用兩擋變速箱加永磁同步發電機；維斯塔斯推出的V164-7.0MW風電機組的齒輪箱也將3級增速改為2級增速，發電機也采用了永磁技術；在國內，金風科技3MW的風電機組也采用了半直驅技術，考慮到風電機組大型化的趨勢，半直驅機型可能成為未來的發展方向。 考慮到目前風場中以雙饋式變槳變速機型為主，故本書內容主要針對該機型的故障及狀態監測方法加以討論。雙饋式風機的基本結構如圖1.3所示，其主要部件主要包括：葉輪、傳動系統（主軸、齒輪箱、聯軸器、發電機）、偏航系統、液壓系統、制動系統、變槳系統、塔架、機艙以及電系統等。 圖1.3雙饋型風力發電機基本結構 1.2.2主要故障特點及分布 風電裝備不僅經受風沙、雨雪、極端溫度、陣風沖擊等惡劣運行環境的影響，而且長期在復雜交變載荷作用下變工況全天候運行。當陣風襲來，葉片受到短暫而頻繁的沖擊載荷，而這個沖擊載荷也會傳遞到傳動鏈的各個部件，使其受到復雜交變的載荷沖擊，對其工作壽命造成極大影響，也使風電裝備在運行過程中出現各種故障，尤其是葉輪及與其剛性連接的主軸、齒輪箱、發電機等在交變載荷的作用下很容易出現故障，造成機組停機。對此，國內外的許多研究機構對其進行了長期的追蹤和統計。2015年Caithness風電場信息論壇發布了近30年來全球風電機組事故的統計分析，截至2015年5月31日，共統計事故1726起。近20年風電機組事故數量隨年份變化趨勢如圖1.4所示，可以看出隨著全球風電裝機量的增長，風電機組事故也大大增加。1995～1999年每年平均事故數量為16起，2000～2004年事故增長到年平均48起，2005～2009年為年平均108起，2010～2014年為年平均155起。瑞典皇家理工學院的可靠性評估質量中心對分布于瑞典、芬蘭和德國的2151臺風電機組在2004—2005年的故障情況進行了統計分析，結果如表1.1所示。通過表中數據分析可以看出，雖然齒輪箱和傳動系統的故障發生率不是*高的，但其造成的故障停機時間*長，由此造成的維護成本以及“棄風”造成的發電損失*大，嚴重影響風電的經濟效益。而且，風電機組作為一種新型的大型旋轉設備，不同于傳統旋轉機械，它不但自身結構復雜，而且受到隨機的空氣動力載荷、慣性力以及不同運行狀態引起的動態載荷等的作用，其內部是集機械、電子、電氣、液壓于一體的復雜機電系統，這些不僅使得風電機組的關鍵零部件容易出現損傷，而且增加了狀態監測的難度，尤其是傳動系統（葉片/主軸、齒輪箱、發電機）。 因此，需要針對風電機組結構特點和運行特性，研究其狀態監測和故障診斷方法，實現在風電機組運行過程中實時監測關鍵零部件的運行狀態，掌握其健康狀態的發展趨勢，以便及時采取措施，提高風電機組的運行可靠性和安全性，降低運行維護成本。 圖1.4全球風電機組故障隨年份變化趨勢 表1.12004～2005年風電機組故障統計 文獻統計了某海上風場風電裝備各個部件的維護費用和停機時間比率，從圖1.5中可以看出葉片、齒輪箱、發電機三大部件導致的停機時間占總非計劃停機時間的87%以上，嚴重影響了風電場的經濟效益。
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