风电机组健康监测与智能维护系统

第一章   风电机组测试台 

图 1 风电机组测试台 

 

1 、 实验对象：风力发电机主轴承 （ HRB6005 ） 

2 、 采集信号：振动信号、声音信号、红外信号、转速 

3 、 功能： 

（1） 风机轴承故障诊断 

（2） 风机齿轮（行星、平行）故障诊断 

（3） 双轴系 V 带故障测试 

4 、 试验台 

 

图 2 风机组成 

 

  

图 3 风机展示图 

5 、关键部件 

表 1 关键部件 

部件	参数
风机扇叶	风机扇叶
驱动电机	步进电机
深沟球轴承	hrb6005（内径 25mm，外径 47mm，厚  度 12mm）
行星齿轮箱	110 伺服一级（传动比 3）
平行轴增速箱	2 级平行轴，每级最大传动比 2.5
微型发电机	永磁直流

6 、 可完成实验 

表 2 实验参数 

	低速轴转速	健康状态
工况 1	工况 1	C1-C7
工况 2	60 r/min	C1-C7
工况 3	84 r/min	C1-C7
工况 4（时变转速）	36 → 84 → 48 r/min	C1-C7

振动、声信号（麦克风）采样频率： 20000Hz，红外热图采样频率：60Hz。 

 

 表 3 健康状态描述 

标签	故障类型	图片	缺陷尺寸
C1	健康	--	--
C2	内 圈 故 障  level1		0.2mmx0.3mm
C3	外 圈 故 障  level1		0.2mmx0.3mm
C4	滚动体故障  level1		0.2mmx0.3mm
C5	内 圈 故 障  level2		0 .6mmx0.3mm

第二章 风电机组状态监测与故障诊断系统 

主要包括：实时可视化监测模块、历史趋查询分析势模块、信号分析处理工具箱模块、信号故障诊断模块、健康量化评估模块、剩余寿命预测模块、系统设置管理模块、维护报警管理模块、报表管理模块、数据存储管理模块、基础对象管理模块等多个功能模块。 

（ 1 ） 实时可视化监测模块：通过该模块用户能够选择所要查看的部件，以及该部件的实时传感信息，设备的整体预警信息与故障信息也相应呈现出来。 

（ 2 ） 历史趋查询分析势模块：用户在该模块可以根据需求查询各部件对应的历史数据，设置检索历史信息的起始时间，点击按时间查找显示数据库记录列表，系统会自动切换到历史数据处理。 

（ 3 ） 信号分析处理工具箱模块：该模块包含各类信号分析处理算法，并显示相关结果，包括基于振动信号的频谱、包络谱、时频表示、各类信号降噪方法、变转速信号分析以及信号分解算法，实现关键机械部件（轴承、齿轮等）的早期缺陷预示；基于声信号处理的变速箱、发电机故障探测与诊断模块。 

（ 4 ） 信号故障诊断模块：该模块分为依据设定阈值报警与判断可能发生故障百分比两个部分，用户可以手动设置报警阈值，结合设备中的各关键零部件故障特性，给出部件可能发生故障的百分比。 

（ 5 ） 健康量化评估与监测模块：该模块包含多个健康量化评估模型，从传感 信号中提取反映机械设备性能早期退化的特征集，指定设备关键部件的健康指标，建立量化评估模型，能够实时评估设备运行的健康状态。 

（ 6 ） 剩余寿命预测模块：该模块结合数据驱动和模型驱动建模的方法，实时预测设备及其零部件的健康状态和剩余寿命，以及剩余寿命的概率分布等不确定性信息。 

（ 7 ） 系统设置管理模块：用户在该模块可对系统进行整体设置，包括输入当前监测设备的型号、零部件关键结构参数、设置传感器的关键参数与开关传感器等。 

（ 8 ） 维护报警管理模块：该模块可自动记录设备详细的历史报警信息与维修信息，综合判断易坏的部件，给操作人员与维修人员提供参考。 

（ 9 ） 报表管理模块：用户根据需求可在该模块生成并打印日周月的设备运行信息与各个关键部件健康状态报告。 

（ 10 ） 数据存储管理模块：包括数据传输备份与故障数据分类储存，实现对设备故障的完整流程管理，将故障数据存储到故障知识库中，可以用来检索设备故障已有的故障和维护详细信息。 

 图 4  风电机组智能维护系统 

2.1 系统大屏 

 

图 5 分布式风场健康信息统计可视化 

 

2.2 机组健康组态及健康打分 

 

图 6 健康打分 

 

2.3 系统基本配置界面(四级装备对象树管理) 

图 7 系统基本配置界面   

2.4 信号处理模块 

信号处理分析：包括定子谱分量（频谱分量)，功率谱密度，稀疏变换、包络谱分析、细化谱、S 变换等几十种频谱分析方法。 

短时傅里叶变换（STFT）,小波变换（WT）,经验模态分解,离散小波变换,小波包,魏格纳分布（WVD，Wigner-Ville distribution），HHT 分析方法等时频分析方法。  

图 8   信号处理 

2.5 健康指标监测 

健康量化评估模块通过测取设备和系统在运行中的状态信息，通过对所测信号进行分析处理，并结合设备在健康状态下的历史状态信息，来实时量化评估设备及其零部件的健康状态，分析设备健康退化的严重程度和等级。 

图 9 健康指标预测 

2.6 部件寿命预测 

为了解决小样本条件下表征传动部件状态信息的全生命周期数据收集困难且各域样本不平衡的问题，健康预测模块通过设备健康量化评估信息，结合数据驱动和模型驱动建模的方法，来实时预测传动机械部件的健康状态和剩余寿命，以及剩余寿命的概率分布等不确定性信息。 

图 10 部件寿命预测 

2.7 基于声信号的机组部件故障检测与诊断 

声学监测主要基于风电机组的声学特性进行部件级的故障诊断和健康评估。机组的许多故障，如风电机组的前后主轴承、齿轮箱问题或叶片损伤，都会导致特定频率的声音异常。声学监测主要依赖于麦克风阵列捕捉机组的声音，然后利用先进的信号处理技术，如频谱分析和时间频率分析，对声音信号进行分析。 

采用信号处理工具箱 SPAgent 的声信号处理模块，实施对轴承、变速箱、电机、变桨部件等健康监测与故障诊断技术，声信号分析处理与故障诊断模块主要包括的算法：基于声信号的健康趋势监测、声学分析（声压分析、声强分析、声功率分析）、瀑布声谱图、梅尔倒谱系数、梅尔滤波器、Bark 倒谱系数、线性预测倒谱系数、Gammatone 滤波器倒谱系数、线性频率倒谱系数、线性预测系数、线性预测倒谱系数、相位谱根倒谱系数、幂归一化倒谱系数、归一化伽马倒谱系数等代表性算法。         

图 13  瀑布声谱图界面

2.8 健康趋势分析 

可实现数据健康指标判别模型的训练与建立，依据健康指标可以有效区分机组的振动异常与正常状态，异常状态的数据以黄色与红色显示，可呈现各个时间周期的健康变化。 

  

图 14  健康趋势分析 

 

2. 9  变转速下传动链健康评估与监测 

由于桨叶处于缓慢时变的转速下，会造成大量的误报警，研制风电传动部件变转速处理算法与自适应监测模型以及形成可靠的风电传动链健康指标： 

  图 15  健康评估与 监测

 

 

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