引言:
随着全球能源转型的深入推进,风力发电得到快速发展。然而,风力发电机组常年处于高风速、高湿度、高盐雾等恶劣环境中,加之机组本身结构复杂,故障种类多样,运行可靠性面临严峻挑战。振动是风电机组最为常见和严重的故障类型之一,及时准确地监测和诊断振动故障,对确保风电场安全经济运行至关重要。本文将重点探讨风力发电机组振动监测技术的应用现状与发展对策,促进风电产业的可持续发展。
一、风力发电机组振动监测的重要意义
(一)及早发现机组异常,防患于未然
风力发电机组由于其特殊的工作环境和载荷特性,极易发生齿轮箱、发电机、叶片、塔筒等部件的振动异常。振动监测技术可实时采集机组振动信号,通过对振动数据的分析诊断,及早发现机组的异常状态,为制定有针对性的检修策略提供依据,从而避免事故的发生或扩大,降低维修成本[1]。
(二)优化运行控制策略,提高发电效率
风力发电机组的振动水平与其运行工况密切相关。通过对振动监测数据的深入挖掘,可建立机组振动特性与风速、风向、功率等运行参数之间的关联模型,进而优化机组的运行控制策略。例如,根据振动监测结果调整变桨和偏航系统,使叶片处于最佳受风状态,减少振动对发电效率的影响;或者通过振动反馈调节发电机转速和励磁电流,使机组在最佳工况下运行,提高风能利用率[2]。
(三)实现状态检修,降低运维成本
传统的风电机组检修多采用定期检修或事后检修策略,存在检修盲目性大、资源浪费严重等问题。振动监测技术为实现风电机组状态检修奠定了基础。通过综合分析振动监测数据,评估机组健康状态,预测其退化趋势,可合理安排检修计划和资源配置,减少不必要的检修作业,延长机组使用寿命。同时,振动监测还可指导备品备件管理,根据机组实际状态优化备件储备,降低库存成本[3]。
二、风力发电机组振动监测存在的问题
(一)监测数据质量有待提高
振动数据的质量直接关系到后续诊断分析的准确性。当前,风电机组振动监测仍存在数据质量问题,主要体现在:一是现场环境恶劣,监测设备易受电磁干扰、高低温等因素影响,导致数据失真或缺失;二是传感器布置不合理,未充分考虑干扰源和振动传递特性,采集到的数据代表性不强;三是数据处理方法简单,对数据异常缺乏有效的识别和修正手段,影响数据分析的可靠性。提高风电机组振动监测数据质量,是现阶段函待解决的重点问题。
(二)故障诊断方法有待完善
准确识别和定位振动故障类型,是风电机组状态监测的核心任务。目前,风电机组振动故障诊断方法主要包括基于信号处理的诊断方法和基于机理建模的诊断方法。前者通过提取振动信号的时域、频域特征,结合专家经验或智能算法实现故障分类,但对复杂工况下的微弱故障察觉能力不足;后者通过建立机组动力学模型,分析振动响应与故障参数间的映射关系,但算法通用性差,工程应用受限。如何综合两类方法优势,建立实用高效的故障诊断体系,是当前函待攻克的难题。
(三)状态预测能力有待加强
及时预知机组健康状态的演变趋势,是实现预测性维护的关键。基于振动监测的风电机组状态预测,国内外已开展了一些有益探索,但总体而言,预测能力还较为欠缺,主要问题包括:一是退化建模方法单一,难以刻画机组复杂的退化过程;二是考虑因素不全面,忽略了环境、工况等因素对机组可靠性的影响;三是预测周期较短,对机组中长期状态缺乏有效预估,难以支撑检修决策。因此,风电机组状态预测还需在建模方法、影响机理、预测效果等方面加强研究。
三、风力发电机组振动监测的优化对策
(一) 优化传感器布置和数据采集方案
风电机组振动监测数据质量的提升离不开传感器布置和数据采集方案的优化。首先,传感器布置需遵循"关键部位优先、全面覆盖兼顾"的原则。根据风电机组的结构特点和振动传递机理,重点监测齿轮箱、发电机、偏航系统等关键部件,同时兼顾叶片、塔筒等结构的薄弱环节。传感器布置应避开电磁场、高温区等强干扰源,提高数据的有效性。其次,传感器选型应满足风电场恶劣工况的特殊要求。选用高可靠性、宽温域、强防护的工业级振动传感器,提高数据采集的稳定性和可靠性。对于转子、齿轮箱等高速旋转部件,宜采用非接触式振动传感器如激光测振仪,降低安装难度和运行风险。再次,数据采集仪表应适应风电机组的特殊需求。采用高精度、多通道的数据采集模块,实现多点位振动信号的同步采集。优化数据存储管理策略,实现振动信号的实时记录、自动分类、分级存储。最后,应重视数据预处理环节。通过时域、频域等多种信号分析方法,滤除振动信号中的趋势项、噪声项等干扰成分。采用小波分析、经验模态分解等信号处理工具,提取振动信号的弱故障特征,为后续故障诊断奠定基础。
(二) 构建机器学习驱动的故障诊断体系
传统的基于信号处理和机理建模的故障诊断方法难以满足风电机组复杂工况的要求,机器学习有望为风电机组振动故障诊断提供新的突破口。一方面,机器学习可用于自适应提取故障特征。不同于人工提取特征的局限性,卷积神经网络等深度学习模型可直接从原始振动信号中自主学习故障敏感特征。通过时频图像化表示振动信号,再利用图像识别算法对其进行特征提取和分类,可有效解决非平稳振动信号的故障特征表征问题。另一方面,机器学习可用于构建端到端的故障诊断模型。遵循"大数据+专家经验"的原则,采用迁移学习、主动学习等方法,在海量历史振动数据和机理知识的支撑下,构建从数据到决策的端到端学习框架。引入因果推断、图神经网络等技术,揭示振动信号与故障模式间的因果关联,建立具有可解释性的知识图谱,为故障诊断提供新思路。同时,应加强多传感器信息融合,从时间、空间、变量的角度出发,利用深度置信网络等算法实现多源异构数据的关联挖掘,提高故障诊断的全面性和准确性。
(三)发展基于深度学习的状态预测方法
当前,风电机组状态预测研究主要集中于基于机理统计建模的方法,预测性能和适用性有待进一步提升。深度学习在风电机组振动信号的长期趋势建模和预测方面具有独特优势。首先,在退化建模方面,长短期记忆网络、门控循环单元等深度学习模型善于挖掘时间序列数据中的长期依赖关系,通过对振动信号历史数据的学习,可准确刻画风电机组从健康到故障的退化过程,突破传统指数型、威布尔型等退化模型的局限。其次,在影响机理方面,注意力机制可赋予深度学习模型以因果推理和特征可解释的能力。通过引入环境因素、运行工况等影响变量,构建振动退化的多元异质网络,利用图注意力网络探索各因素与退化过程的动态关联,揭示退化机理,提高预测模型的泛化性。再次,在工程应用方面,应开发面向一线工程师的状态预测系统。利用XAI技术,实现退化过程与影响因素的可视化展现,并嵌入预测结果的不确定性分析模块,直观呈现振动退化的未来走势及置信水平,最终形成涵盖感知、诊断、预测、决策的闭环服务,为风电场定检修提供直接决策依据,实现风电机组的预测性维护,提高风电产业效率。
结语:
随着风电产业的快速发展,风力发电机组的可靠性和效率问题日益凸显。振动监测技术在风电机组状态监测与故障诊断中扮演着重要角色。本文分析了风电机组振动监测的重要意义,指出了当前存在的问题,并从监测系统优化、诊断模型改进、预测方法创新等方面提出了解决对策。未来,随着物联网、大数据、人工智能等技术的进步,风电机组振动监测必将迎来新的发展机遇,为风电产业的智能化、高质量发展提供有力支撑。
参考文献：
[1]孙琪.风力发电机组防雷技术研究与应用分析[J].中国科技期刊数据库 工业A,2023(4):0025-0028.
[2]罗逸,辛莎,何延.新型纳米流体冷却液应用于风力发电机组冷却系统中的可行性分析[J].发电设备,2023,37(5):293-297.
[3]吴晓龙.风力发电机组振动状态在线监测系统研究与应用经验分析[J].中文科技期刊数据库（全文版）工程技术,2023(7):0039-0042.