浅谈风力发电机组齿轮箱常见故障分析及检测方法

浅谈风力发电机组齿轮箱常见故障分析及检测方法

何杨张,沈忠明

中广核新能源投资（深圳）有限公司云南分公司

摘要：在过去的几年中，风力发电工业得到了极大的发展。然而，风力发电机组经历了各种各样的故障，导致了成本的增加。风力发电机齿轮箱是最关键的部件，故障率高，维修时间长。本文介绍了风力发电机组齿轮箱的常见故障及其根本原因，然后重点研究了风力发电机齿轮箱的故障诊断和监测技术，论述了风力发电机齿轮箱状态监测与故障诊断技术的研究现状和发展趋势，设计了风力发电机齿轮箱状态监测与故障诊断模拟台。

关键词：风力发电机组；齿轮箱；故障诊断

前言：风能是世界上发展最快的可再生能源。近年来，世界各国对风力发电的利用进行了大量的研究和开发。但风力发电机组容易损坏，尤其是齿轮箱等关键部件容易发生故障。在组成风力发电机的各个子系统中，齿轮箱被证明是造成最长的停机时间和最昂贵的维护。因此，提高风力发电机组的可靠性和减少停机时间是风力发电行业必须解决的问题。检测变速箱的早期故障可以减少发生灾难性故障的机会。如齿轮表面出现点蚀故障时，可用齿轮涂层修复齿轮表面，当轴承出现故障时，齿轮箱可以开始低速运转等待修复，从而合理安排维护。齿轮箱位于轮毂和发电机之间,用于将风力发电机转子产生的缓慢旋转的高扭矩功率转换为发电机使用的高速低扭矩功率。风力发电机齿轮箱由三个主要部件组成: 齿轮、轴承和轴。

1风力发电机组齿轮箱故障分析

1.1齿轮损坏

1.1.1齿轮箱齿面磨损

齿轮箱在低温工作时，由于低温和润滑剂固化使润滑剂达不到润滑部分而引起磨损；齿轮箱在高温工作时，由于电机加热引起的高温使润滑油温度异常升高，导致机械润滑剂失效而引起齿轮磨损；齿面磨损的另一个原因是外来物的进入。

1.1.2齿面点蚀

由于大的交变应力，齿面或齿面以下出现疲劳裂纹，裂纹的进一步扩展导致齿面点蚀。

1.1.3断齿

由于反复弯曲应力，突然严重超载，冲击载荷或裂纹进一步扩展。

1.2轴承损坏

在运转过程中，轴承长期受重载和交变载荷的影响，在交变冲击作用下，轴承很有可能造成各种损坏。同时，安装偏心、润滑不良和油膜震荡等问题，都会导致轴承发生故障，主要的表现形式是轴承外圈锈蚀、内圈磨损、滚动体故障等等。

1.3渗漏油

渗漏油是齿轮箱传动系统中常见的故障，漏油会对齿轮和轴承等的润滑效果造成不良影响，导致各运动零配件之间的摩擦加剧，从而减少零件的使用寿命，更有甚者会直接导致齿轮箱不能正常运作。在设备维护工作中，齿轮箱渗漏油的主要原因有很多，即密封件损坏或安装问题，导致接合面密封不严；相对运动的零件尺寸配合间隙过大，或由于长期运动磨损，导致间隙过大；箱体铸造存在气孔和沙眼等缺陷；工作温度过高，润滑油管变形或存在裂缝，导致油管漏油。

2风力发电机组齿轮箱常见故障的检测方法

2.1振动分析法

振动分析是风力发电机组齿轮箱状态监测中行之有效的技术之一。用于振动分析的设备比较简单。信号分析技术更加成熟。该测试诊断过程可以在运行过程中进行，易于实现设备的状态监测。振动分析可应用于在线、离线和周期性的数据采集。振动分析的局限性包括：价格昂贵，侵入性，受到传感器故障和低速旋转性能的限制。有关风力发电机齿轮箱状态监测的报道已经发表。

2.2油液分析法

对风力发电机进行油液分析是评估润滑条件、污染和机械磨损的有效工具。在风力发电机中，润滑剂受到极端温度、不同负荷重量和污染的影响。在这些条件下，润滑油性能恶化，通过油液分析来监测润滑油的状态变得十分必要。油分析通常应用于变速箱，因为它是唯一的油润滑动力传动系统的组件。通过直接安装在变速箱润滑系统中的颗粒计数器进行油液分析，测量轴承和齿轮损坏所产生的金属碎片。油液分析的目的是检测油液的污染和降解情况。油液监测是实现风力发电机变速箱最大使用寿命的一个重要因素。油液分析是早期检测齿轮损伤的有效手段，可以对齿轮损伤程度进行评估。通过检测微粒的数量和大小，可以及早判断齿轮点蚀损伤，而通过振动分析是不可能的。油液分析，特别是颗粒计数，对于监测齿轮箱部件的损伤是有效的，但对于损伤位置的监测是无效的。当涡轮机运转时，无法接触到变速箱。石油分析大多是通过采样离线进行的。为了保证油品质量，在线传感器的应用越来越广泛。然而，在线油液分析仍然非常昂贵。

3研究挑战与未来研究方向

如上所述，各种技术包括振动分析、声发射和油液分析已成功地应用于风力发电机齿轮箱，并越来越多地应用于风力发电机齿轮箱。然而，这些监测和诊断技术仍然面临挑战，必须加以解决。

首先，振动分析是风力发电机组的主要技术手段，而风力发电机组齿轮箱的输入轴转速约为 20rpm。旋转机械在小于 50rpm 的转速下工作时，由于能量消耗小，振动诊断困难。在风力发电机组齿轮箱中，低速级和中级级出现了相对较低的外围转速，处于 ISO6336标准有效范围的极限。为了解决这个问题，一些类似的研究工作已经被报道，研究学者开发了一个低速故障模拟试验台来模拟在加载条件下轴转速低至 10rpm 的常见机械故障，使用 AE 信号对低速轴承缺陷进行早期检测。利用 100k-1MHz 频段的声发射包络波形，对100rpm 或 100rpm 以下低速旋转设备中的轴承进行了诊断。对低速旋转机械故障诊断的声发射信号和振动信号进行了分析。

其次，研究变速箱的失效机理。不仅要注意故障表象，还要注意根本原因。行星齿轮箱广泛应用于风力发电机组中。齿轮箱运行条件恶劣，经常发生严重点蚀、疲劳裂纹等故障。在行星齿轮箱中，复杂的振动传递路径使故障响应相当弱，特征提取极为困难 ，复合传动运动使故障特征相互调制、相互耦合。行星齿轮箱的建模和动力学行为需要深入研究。基于振动监测和振动诊断的齿轮箱行星级目前仍然具有挑战性。因此，为此目的对状态监测技术的改进还有待于进一步的发展，并提出了一种基于多传感器信息融合的方法，从振动信号中提取时域和频域统计特征。将该方法应用于不同损伤程度的行星齿轮箱点蚀损伤的故障诊断。试验结果表明了该方法的有效性，但在 300r/min 和 600r/min 的负载下运行效果并不理想。

最后，振动分析是主要的技术，但实际上不可能比较风力发电机齿轮箱和其他应用中使用的齿轮箱，因为风力发电机齿轮箱由于大的风速变化而是拥有属性随机载荷。风的条件是不断变化的，所以每个振动测量可能是在不同的速度和负载条件。结果表明，谱中的峰与以前谱中的峰不一致，峰的振幅不再具有可比性。由于运行的非平稳性，似乎很难发展有效的早期故障检测算法，特别是对变速运行。阶比分析法是一种适用于变速负载条件下的齿轮故障诊断方法。其基本思想是将基于时间域的数据转换到角度域，然后对基于故障的傅里叶变换进行分析。为了解决齿轮箱振动信号在非平稳过程中不准确的特点，对传统的计算阶次分析方法进行了改进，探索了非线性拟合阶次分析方法。对齿轮箱非平稳振动信号进行时域恒定时间增量采样，然后采用非线性拟合阶次分析算法对数据进行重采样。

结束语：

目前，齿轮箱故障在风力发电机组故障占据着很大部分，齿轮箱作为双馈型风力发电机组的核心部件，其损坏不仅会大大增加维修费用、运输费用和吊装费用，还会带来巨大的电量损失。因此，对风力发电机组齿轮箱常见的故障进行分析和检测，对提前预防故障具有非常重要的现实意义。

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