一种风力发电机组的故障频率成分提取方法技术

本发明专利技术涉及一种风力发电机组的故障频率成分提取方法，属于旋转机械故障技术领域。本发明专利技术利用平均转速将频谱的横坐标的量纲由赫兹转变成无量纲的阶次，使风机在不同转速时的故障频率保持不变，以实现故障频率幅值的提取。本发明专利技术有效克服了阶次分析方法的高阶精度较低和附加噪声的缺点，计算量小，适用于嵌入式系统中，为风电机组和其它变转速旋转机械的故障频率成分提取提供了一种有效的技术手段。

【技术实现步骤摘要】
一种风力发电机组的故障频率成分提取方法
本专利技术涉及一种风力发电机组的故障频率成分提取方法，属于旋转机械故障

技术介绍
风力发电机组故障诊断属于旋转机械故障诊断领域，但与通常旋转机械故障诊断不同之处在于，风力发电机是一种变转速的旋转机械，其齿轮和轴承的故障频率随转速变化。因此，以往针对定转速旋转机械的特征故障频率的提取方法，并不适用于风力发电机组。当前，提取变转速机组故障频率成分的主要方法是阶次分析。阶次分析是一种基于数学插值的等角度重采样方法，只能在比较低的阶次上才能达到符合要求的数值精度，而且计算量较大不适合应用在嵌入式的硬件系统中。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种风力发电机组的故障频率成分提取方法，以解决风力发电机在不同转速条件下的特征故障频率的提取问题。本专利技术为解决上述技术问题而提供一种风力发电机组的故障频率成分提取方法,该提取方法包括以下步骤：1)计算齿轮箱齿轮和轴承的所有故障频率，以得到故障频率组；2)截取设定时间区间内的风力发电机组的振动加速度时域信号，并对该时域信号进行FFT变换，以得到振动信号的频谱；3)采集风力发电机组的转速信号，根据该转速信号计算设定时间区间内风力发电机组高速轴转频的均值、最小值和最大值；4)将振动信号频谱的横坐标除以转频的均值，使频谱的横坐标的量纲由赫兹转换成无量纲的阶次；5)判断转频的最大值和最小值之间的差值是否小于设定值，如果小于，则在转换后频谱中，提取步骤1)中得到故障频率对应幅值作为故障频率成分，否则，提取步骤1)中故障频率左右设定区间内对应幅值的最大值作为故障频率成分。所述步骤1)中计算故障频率时的主轴参考转速为1PRM。所述步骤2)中风电机组的振动加速度时域信号是采用加速度传感器测量得到，所述加速度传感器至少为4个，分别设置在主轴承和齿轮箱第一行星级两个测点、齿轮箱其他测点和发电机的测点上。所述主轴承和齿轮箱第一行星级两个测点每个测点截取20秒的长度，齿轮箱其他测点和发电机上的测点每个测点截取10秒长度的数据，且所有通道截取的数据起始时刻相同。所述步骤3)是通过脉冲式转速传感器对发动机的转速信号进行采集，所述脉冲式转速传感器安装在联轴器发电机侧。本专利技术的有益效果是:本专利技术利用平均转速将频谱的横坐标的量纲由赫兹转变成无量纲的阶次，使风机在不同转速时的故障频率保持不变，以实现故障频率幅值的提取。本专利技术有效克服了阶次分析方法的高阶精度较低和附加噪声的缺点，计算量小，适用于嵌入式系统中，为风电机组和其它变转速旋转机械的故障频率成分提取提供了一种有效的技术手段。附图说明图1是本专利技术风力发电机组的故障频率成分提取方法的流程图。具体实施方式本专利技术的风力发电机组故障频率成分提取方法的原理如图1所示，是利用平均转速将频谱的横坐标的量纲由赫兹转变成无量纲的阶次，使风机在不同转速时的故障频率保持不变，并根据数据采集的时间区间内发电机转速变换的幅度确定故障频率幅值提取的搜索区间，实现故障频率幅值的提取。该方法的具体步骤如下：1.根据齿轮箱的结构和轴承型号，计算齿轮箱齿轮和轴承的在主轴转速为1RPM时的所有故障频率，量纲为Hz，因为主轴转速为1，所以此时故障频率的量纲也为Order(阶数)。参考的转速为风轮主轴转速，但转速传感器采集的是发电机转速，需要除以齿轮箱的变比将其转换为主轴转速。齿轮箱和轴承的故障频率计算方法与行业标准算法相同，这里不再具体说明。2.在满足频谱分辨率的前提下，截取尽可能短的时域信号，并进行FFT变换得其频谱。本实施例以兆瓦级风力发电机组为例来进行说明，将加速度传感器采集的振动加速度信号截取10秒至20秒的片段，其中主轴承和齿轮箱第一行星级两个测点每个测点截取20秒的长度，齿轮箱其他测点和发电机上的测点每个测点截取10秒长度的数据，在此时间段内，能够满足0.05Hz至0.1Hz的频域分辨率，而且风机的转速变化不大，极端的超速工况除外，并且要求所有通道截取的数据起始时刻相同。3.根据脉冲式速度传感器测量的风力发电机组转速信号计算该时间区间内，转速的均值、最大值和最小值，并将其转换成Hz，得到机组高速轴转频的均值、最小值和最大值。脉冲式转速传感器和齿圈安装在联轴器发电机侧，齿圈用螺栓固定在联轴器上，传感器用特制的工装安装在发电机外壳上。4.将振动信号频谱的横坐标除以转频的均值，使频谱的横坐标的量纲由赫兹转换成无量纲的阶次，得到加速度信号对转频的阶次谱。5.判断转速的最大值和最小值之差是否大于等于2Hz(已经转换成Hz)，如果是，在阶次谱中，提取步骤1得到故障频率左右0.25的区间内对应幅值的最大值作为故障频率的幅值。6.如果转速的最大值和最小值之差小于2Hz(已经转换成Hz)，则直接在阶次谱中读取步骤1中得到故障频率对应的幅值，即是该故障频率对应的幅值。进一步的，针对步骤1中故障频率组中的每一个频率成分进行步骤5或者步骤6的操作，得到每一个故障频率对应的幅值。最后所应说明的是：以上实施例仅用以说明而非限定本专利技术的技术方案，尽管参照上述实施例对本专利技术进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解；依然可以对本专利技术进行修改或者等同替换，而不脱离本专利技术的精神和范围的任何修改或局部替换，其均应涵盖在本专利技术的权利要求范围当中。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种风力发电机组的故障频率成分提取方法,其特征在于，该提取方法包括以下步骤：1)计算齿轮箱齿轮和轴承的所有故障频率，以得到故障频率组；2)截取设定时间区间内的风力发电机组的振动加速度时域信号，并对该时域信号进行FFT变换，以得到振动信号的频谱；3)采集风力发电机组的转速信号，根据该转速信号计算设定时间区间内风力发电机组高速轴转频的均值、最小值和最大值；4)将振动信号频谱的横坐标除以转频的均值，使频谱的横坐标的量纲由赫兹转换成无量纲的阶次；5)判断转频的最大值和最小值之间的差值是否小于设定值，如果小于，则在转换后频谱中，提取步骤1)中得到故障频率对应幅值作为故障频率成分，否则，提取步骤1)中故障频率左右设定区间内对应幅值的最大值作为故障频率成分。

【技术特征摘要】
1.一种风力发电机组的故障频率成分提取方法,其特征在于，该提取方法包括以下步骤：1)计算齿轮箱齿轮和轴承的所有故障频率，以得到故障频率组；2)截取设定时间区间内的风力发电机组的振动加速度时域信号，并对该时域信号进行FFT变换，以得到振动信号的频谱；3)采集风力发电机组的转速信号，根据该转速信号计算设定时间区间内风力发电机组高速轴转频的均值、最小值和最大值；4)将振动信号频谱的横坐标除以转频的均值，使频谱的横坐标的量纲由赫兹转换成无量纲的阶次；5)判断转频的最大值和最小值之间的差值是否小于设定值，如果小于，则在转换后频谱中，提取步骤1)中得到故障频率对应幅值作为故障频率成分，否则，提取步骤1)中故障频率左右设定区间内对应幅值的最大值作为故障频率成分。2.根据权利要求1所述的风力发电机组的故障频率成分提取方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：田勇，李佳，初永刚，李朝锋，苏静，
申请(专利权)人：许继集团有限公司，许昌许继风电科技有限公司，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：河南;41