风电机组齿轮箱温度趋势状态监测及分析方法

第31卷 第32期 2011年11月15日 中 国 电 机 工 程 学 报

Proceedings of the CSEE Vol.31 No.32 Nov.15, 2011

©2011 Chin.Soc.for Elec.Eng. 129

(2011) 32-0129-08 中图分类号：TM 315 文献标志码：A 学科分类号：470 40 文章编号：0258-8013

风电机组齿轮箱温度趋势状态监测及分析方法

郭鹏1，David Infield2，杨锡运1

(1．华北电力大学控制与计算机工程学院，北京市 昌平区 102206 2．斯特莱斯克莱德大学能源与环境学院，英国 格拉斯哥 G1 1XW)

Wind Turbine Gearbox Condition Monitoring Using Temperature Trend Analysis

GUO Peng1, DAVID Infield2, YANG Xiyun1

(1. School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University, Changping District, Beijing 102206, China; 2. Institute for Energy and Environment, University of Strathclyde, Glasgow, UK, G1 1XW)

ABSTRACT: Condition monitoring (CM) of wind turbine can greatly reduce the maintenance cost for wind farm especially offshore wind farm. A new condition monitoring method using temperature trend analysis for a wind turbine gearbox was proposed. Nonlinear state estimate technique (NSET) was used to construct the normal behavior model of the gearbox temperature. With a proper construction of memory matrix, the NSET model can cover the normal working space for the gearbox. When the gearbox has an incipient failure, the residuals between NSET model estimates and the measurement temperature will become significant. A moving window statistical method was used to detect the changes of the residual mean value and standard deviation in a timely manner. When one of these parameters exceeds predefined thresholds, an incipient failure was flagged. In order to simulate the gearbox fault, manual temperature drift was added to the initial SCADA data. Analysis of the simulating gearbox fault shows that the new condition monitoring is effective.

KEY WORDS: condition monitoring; gearbox; nonlinear state estimate technique (NSET); residual; moving window statistic 摘要：风电机组状态监测对于风电场特别是海上风电场降低维护成本，提高运行水平具有重要的实用价值。采用温度趋势分析的方法对风电机组齿轮箱的运行状态进行监测。利用非线性状态估计(nonlinear state estimate technology，NSET)方法建立齿轮箱正常工作状态下的温度模型并用其进行温度预测。通过合理构造过程记忆矩阵，使模型覆盖齿轮箱的

基金项目：国家自然科学基金项目(61074094)；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(09MG18)。

Project Supported by the National Natural Science Foundation of China (61074094); Fundamental Research Funds for the Chinese Central University(09MG18).

正常工作空间。当齿轮箱工作异常时，其动态特性偏离正常工作空间，NSET温度模型预测残差的分布特性发生改变。采用滑动窗口方法实时计算残差的统计分布特性，当残差的均值或标准差的置信区间超出预先设定的阈值时，发出报警信息，提示运行人员检查设备状态。为模拟齿轮箱的故障情况，在机组数据采集与监视控制系统(supervisory control and data acquisition，SCADA)数据中加入人为温度偏移。通过对该模拟故障的分析，新的状态监测方法能够及时发现齿轮箱的异常状态，达到实时在线状态监测的目的。

关键词：状态监测；齿轮箱；非线性状态估计；残差；滑动窗口统计

0 引言

风电机组的运行条件恶劣，如外界温差变化大，风速变化随机等。这些不确定的外界因素导致风电机组的故障率高，使风电场后期运行维护成本居高不下。风电机组状态监测技术是采用多种方法和手段对机组的重要部件(叶轮、齿轮箱、发电机等)进行在线监测和分析，评估其运行状态，尽早提前发现故障征兆，避免和减轻严重的设备损坏，确定合理的维护时间和方案，从而达到大幅降低维护成本的目的。

齿轮箱是风电机组的重要部件之一，其制造技术已较为成熟，具有较高的可靠性。文献[1]的统计显示，尽管齿轮箱的故障率较低，但和故障出现频率最高的电控系统、液压系统相比，其维修过程复杂，特别是对于海上风机，维护过程需要船舶、吊车等专用设备以及合适的天气，因此齿轮箱故障导致的停机时间和维护费用在各类故障中最高。风电

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机组齿轮箱运行有其自身的特点，即变速变载荷。随着风速的变化，齿轮箱各级的转速及承受的载荷随时发生变化，这给传统的状态监测方法应用于风电机组齿轮箱带来很大的挑战。对于齿轮箱状态监测方法的选择还需要考虑监测方法的性价比。和火电机组和水电机组相比，单台风机的造价较低，齿轮箱监测系统的成本是必须考虑的因素。

文献[2-4]对近年来的风电机组不同部分的状态监测方法进行了系统的分析和综述。文献[5]采用BP神经网络对齿轮箱和发电机进行建模并预测，采用多Agent方法对不同部件的诊断结果进行综合分析，给出机组整体的运行状态。但采用神经网络建模需要耗时的学习过程，学习样本的选择缺乏依据。文献[6-9]建立了齿轮箱和发电机的硬件实验台，通过小波分析方法处理高速采集的振动信号，但其与实际齿轮箱的运行状态有较大差别。现场风电机组的传动链系统安装的振动传感器数量有限且仅用来进行振动幅值的阈值报警，振动信号的采集速度往往难以满足高频振动分析的需要。本文采用温度趋势分析的方法进行齿轮箱状态的监测。首先对某1.5MW机组的SCADA数据进行了整理和分析，采用非线性状态估计(nonlinear state estimate technology，NSET)方法建立了齿轮箱的温度模型，并利用该模型对齿轮箱的温度进行预测。当齿轮箱运行异常时，其温度预测残差的统计特性会发生较大的改变，从而及早发现齿轮箱的潜在故障。

1 风电机组齿轮箱结构及SCADA监测参数

本文研究的风电机组的额定功率为1.5 MW。切入风速为3 m/s，额定风速为12 m/s。叶轮的额定转速为20 r/min，

双馈发电机的额定转速为1 800 r/min，齿轮箱的变速比为1:90。为使齿轮箱具有高变速比同时体积较小，大型风电机组齿轮箱通常采用三级结构：第一级为行星齿轮，第二三级为常规齿轮传动级，如图1所示。第一级行星齿轮的太阳轮位于中心，与四周的3个行星轮啮合。3个行星轮用行星架支撑并与轮毂的大轴相连。由于3个行星轮同时和太阳轮接触，行星齿轮能够承受更大的力矩，同时结构尺寸紧凑。行星齿轮的输出和第二级即中间级齿轮啮合。第三级齿轮的输出端与发电机轴相连。齿轮箱采用润滑油进行润滑和降温。润滑油循

图1 风电机组齿轮箱结构

Fig. 1 Structure of gearbox for wind turbine

环使用，油路中的设备包括冷却器和风扇、过滤器、油箱和泵。为保证润滑油系统在冬季室外极低气温(20 ℃)下运行，

油系统中还配备1.5 kW左右的加热系统。各级齿轮采用滚珠轴承固定支撑，轴承采用油脂润滑。

该机组的SCADA系统每10 min记录一次机组的参数。记录的内容包括时间标签、有功 …… 此处隐藏：15669字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……