检测发电机的机械故障的方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种根据电流特征分析来检测风力发电机中故障的方法。所述方法包括获取表示发电机的运行状态的一组电信号。此外，处理所述电信号以生成电信号的归一化频谱。根据对所述电流频谱的分析来检测故障，所述故障与齿轮箱或轴承或与所述发电机关联的其他任何部件相关。

【技术实现步骤摘要】
检测发电机的机械故障的方法和系统
本专利技术的实施例大体涉及机电机(electromechanicalmachine)的状态监视。确切地说，本专利技术的实施例涉及根据电流信号分析(CSA)来监视机电机的驱动系统和轴承的状态的方法和系统。
技术介绍
根据惯例，主要使用振动信号来监视机电系统中的机械异常。已发现，驱动系统中的机械故障将在径向转子运动中产生振动，并由此而以转子机械旋转频率产生相应扭矩振荡。可通过监视并研究转子机械旋转频率来检测与驱动系统关联的机械故障。但是，使用振动信号进行状态监视具有许多缺点，例如因外部激发运动而产生的信号背景噪声、对安装位置的敏感性，以及它们的侵略性测量特性。其他状态监视技术以负载扭矩振荡使得需要对定子电流进行相位调制这一观测结果为基础，并借此分析定子电流特征，以检测因故障而引起的机械扰动。由于此类电流监视技术能够显著节省经济成本且易于实现，因此在检测电机中的机械故障方面正受到越来越多的关注。例如，对于机电机中的轴承故障检测，可将轴承故障分类至单点故障或一般化的粗糙故障。单点故障已得到检测，方法是使用通过轴承机械固有频率进行的电机电流信号分析(MCSA)，且将这些类型的异常作为偏心故障考虑。但是，对于一般化的粗糙故障，固有轴承故障频率不可观测或者可能不存在，尤其是在早期阶段中。此外，无论故障类型是什么，相对于所取样定子电流中电源基本谐波、偏心谐波和槽谐波等支配分量而言，轴承故障特征通常较为微妙。与已从长期现场经验中逐步形成行业标准的轴承振动监视不同，定子电流监视的现场经验极为有限，且存在极大困难。例如，鉴于定子电流中的轴承故障特征已经极为微妙，轴承故障特征的量值在不同应用中还可能不同。此外，尽管齿轮箱广泛用于行业应用中，但极少推荐使用定子电流信号分析来进行齿轮箱监视。因此，需要改进使用电流特征分析来监视驱动系统，尤其是齿轮箱和轴承的状态的方法和系统。
技术实现思路
根据本专利技术的一项实施例，提供一种检测发电机中的机械故障的方法。所述方法包括获取表示所述发电机的运行状态的电信号。所述方法还包括将所述电信号归一化以提取频谱信息。所述方法进一步包括根据对所述频谱信息的分析而检测故障。其中根据对所述频谱信息的分析来检测故障包括检测轴承故障或齿轮箱故障。其中获取表示所述发电机的运行状态的电信号包括获取所述发电机的多相中的每一相的电信号。其中所述表示所述发电机的运行状态的电信号包括电流和电压信号。其中所述电流频谱根据以下项中的至少一项来归一化：快速傅立叶变换、时频分析，以及多模归结分析。其中将所述电信号归一化以提取频谱信息进一步包括：消除所述电流频谱中的对称分量；以及提取在异常运行状态期间显示于所述电流频谱中的不对称分量。其中消除所述电流频谱中的所识别对称分量包括对多相中每一相的电流信号瞬时值进行平方运算，并对平方值求和。其中消除所述电流频谱中的对称分量包括消除构成所述发电机的正常运行状态期间的发电机电流频谱的对称分量。所述检测发电机中的机械故障的方法进一步包括：获取表示所述发电机的非故障运行状态的第二组电信号；使用所述第二组电信号将表示所述发电机的所述运行状态的电信号转换成混合电信号；将所述混合电信号归一化以提取频谱信息；以及根据对所述频谱信息的分析来检测故障。其中获取表示所述发电机的非故障运行状态的第二组电信号包括获取所述发电机的多相中的每一相的第二组电信号。其中将所述混合电信号归一化以提取频谱信息包括：动态地消除所述混合电信号中的对称分量；将所述混合电信号中的所述不对称分量的量值和相位与所述第二组电信号的量值和相位进行比较；以及当所述混合电信号中的所述不对称分量与所述第二组电信号中的量值和相位偏离时，检测出故障。其中检测故障包括检测所述发电机的转子中的故障。其中分析所提取的特征包括：将所提取的特征与确定的阈值进行比较。根据本专利技术的另一项实施例，提供一种检测发电机的齿轮箱和轴承故障的系统。所述系统包括一个或多个传感器，用于获取表示所述发电机的运行状态的电信号。所述系统还包括控制器，用于将所述电信号归一化以提取频谱信息。所述系统进一步包括故障检测单元模块，用于根据对所提取频谱信息的分析来检测所述齿轮箱中的一个或多个故障。其中所述故障检测单元模块检测轴承故障或齿轮箱故障。其中所述一个或多个传感器获取所述发电机的多相中的每一相的电信号。所述控制器经进一步配置以：消除所述电信号的电流频谱中的对称分量；以及提取在异常运行状态期间显示于所述电流频谱中的不对称分量。附图说明在参阅附图阅读以下具体说明后，将更好地理解本专利技术的这些和其他特征、方面和优点，在附图中，类似的符号代表所有附图中类似的部分，其中：图1是根据本专利技术一项实施例的机电机(EMM)的示例性实施例的原理图。图2是根据一项实施例的示例性故障检测系统配置的方框图。图3是根据一项实施例的示例性故障检测系统配置的方框图。图4是根据一项实施例的示例性故障检测系统配置的方框图。图5是根据一项实施例的示例性故障检测系统配置的方框图。图6是根据一项实施例的EMM的轴承的结构的原理图。图7是图1所示EMM在根据本专利技术一项实施例的频域中的定子输出电流的示例性波形的原理图。图8是根据一项实施例的EMM的齿轮箱齿轮的结构的原理图。图9是图1所示EMM在根据本专利技术一项实施例的频域中的定子输出电流的示例性波形的原理图。图10是图示了检测风力发电机中故障的示例性方法中所含步骤的流程图。图11是图示了根据本专利技术一项实施例检测机电机(EMM)中故障的示例性方法中所含步骤的流程图。图12是图示了根据本专利技术另一项实施例检测机电机(EMM)中故障的示例性方法中所含步骤的流程图。具体实施方式本专利申请文件描述一种电气多相不平衡分离技术，用于对机电机(EMM)中的故障，包括驱动系统异常和轴承故障进行高敏感性检测。所述技术能够根据故障特征量值中可能出现的微妙变化，将恶化的EMM部件的状态与正常状态或可接纳状态区分开来。典型机电机的定子电流中的支配分量是电源基本谐波、偏心谐波、槽谐波、饱和谐波，以及源自环境噪声等未知来源的其他分量。由于此类支配分量存在于出现轴承故障之前和之后，因此这些分量所携带的大部分信息与轴承故障无关。从这个意义上说，它们对EMM故障检测问题而言基本上是“噪声”。相比较而言，定子电流中由驱动系统故障注入的分量的量值远低于支配分量。因此，检测的灵敏性将受到影响，即使是使用基本上以单相分析为基础的最好仪器和分析方法也是如此。通常，可通过电源频率、风轮转速和机器结构来确定支配分量的频率。如果将驱动系统故障特征作为信号考虑，且将所述支配分量作为噪声考虑，则驱动系统故障检测问题在本质上即为低信噪比问题。此外，由于信号频率可能无法预测，因此信号和噪声可能具有相同频率。因此，应当除去噪声分量，以发现故障特征。因此，估计定子电流中与驱动系统故障无关的支配分量，然后以实时方式通过所述估计而消除这些支配分量。这样，剩余分量(即已消除噪声的定子电流)与驱动系统故障的相关程度就更高。本专利技术的一项实施例能够系统地且动态地消除多相系统电信号的对称或有用分量的贡献，例如电流、电压或功率。这种消除使得因机器不对称性和/或故障而引起的电信号“失真”在交流频谱中突出显示，并因此而使相应检测更容易本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种检测发电机中的机械故障的方法，所述方法包括：获取表示所述发电机的运行状态的电信号；将所述电信号归一化以提取频谱信息；以及根据对所述频谱信息的分析来检测故障。

【技术特征摘要】
2011.08.29 US 13/219,7531.一种检测机电机中的机械故障的方法，所述方法包括：获取表示所述机电机的运行状态的电信号；将所述电信号归一化以提取频谱信息；以及根据对所述频谱信息的分析来检测故障，包括将平衡的非故障相关的分量分解成直流量，并将不平衡的故障相关的分量分解成交流量。2.根据权利要求1所述的方法，其中根据对所述频谱信息的分析来检测故障包括检测轴承故障或齿轮箱故障。3.根据权利要求1所述的方法，其中获取表示所述机电机的运行状态的电信号包括获取所述机电机的多相中的每一相的电信号。4.根据权利要求1所述的方法，其中所述表示所述机电机的运行状态的电信号包括电流和电压信号。5.根据权利要求1所述的方法，其中所述频谱信息中的电流频谱根据以下项中的至少一项来归一化：快速傅立叶变换、时频分析，以及多模归结分析。6.根据权利要求1所述的方法，其中将所述电信号归一化以提取频谱信息进一步包括：消除所述频谱信息中的电流频谱中的对称分量；以及提取在异常运行状态期间显示于所述电流频谱中的不对称分量。7.根据权利要求6所述的方法，其中消除所述电流频谱中的对称分量包括对多相中每一相的电流信号瞬时值进行平方运算，并对平方值求和。8.根据权利要求6所述的方法，其中消除所述电流频谱中的对称分量包括消除构成所述机电机的正常运行状态期间的机电机电流频谱的对称分量。9.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：获取表示所述机电机的非故障运行状态的第二组电信号；使用所述第二组电信号将表...

【专利技术属性】
技术研发人员：P內蒂，MR沙赫，K扬斯，M蒂瓦里，张品佳，
申请(专利权)人：通用电气公司，
类型：发明
国别省市：