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        風力發(fā)電齒輪箱安全運行的遠程監(jiān)控

        2013-10-25 05:21:32李會鵬田貴云
        無損檢測 2013年11期
        關(guān)鍵詞:發(fā)電設(shè)備齒輪箱風力

        王 林,李會鵬,王 平,田貴云

        (1.國華(東臺)風電有限公司,東臺 224200;2.南京航空航天大學 自動化學院,南京 210016)

        隨著全球能源緊缺,風力發(fā)電作為一種清潔能源,在國內(nèi)外得到了快速發(fā)展。我國風力資源豐富,具有商業(yè)化和規(guī)?;l(fā)展的潛力。現(xiàn)有風電機組的運行時間大大增加,風電機組的故障率也隨之提高。如何從技術(shù)手段上對風力發(fā)電設(shè)備進行安全運行監(jiān)控是一項亟需解決的問題。目前常用的手段有力、位移、振動、溫度、現(xiàn)場環(huán)境監(jiān)控等方式[1],但是由于風力發(fā)電設(shè)備現(xiàn)場情況復雜,單一的檢測手段已經(jīng)不能滿足其安全運行的需要。筆者從振動分析、溫度采集、煙霧報警以及環(huán)境視頻監(jiān)控四個方面對其安全狀況進行監(jiān)控和評估。

        1 風力發(fā)電設(shè)備安全狀況分析

        通過統(tǒng)計分析得出,風力發(fā)電設(shè)備實際運行中的故障和安全隱患主要分為以下幾種[2]:

        1.1 機械故障

        齒輪箱作為風力發(fā)電設(shè)備中的傳動設(shè)備,受力較大且受力情況復雜。在多次較大應力循環(huán)作用下,其齒輪容易因為疲勞而產(chǎn)生裂紋,甚至折斷;軸承在運轉(zhuǎn)過程中,由于潤滑不足、長期應力集中等方面的原因,也容易產(chǎn)生疲勞、表面剝落、裂紋等缺陷,使軸承失效,對整機設(shè)備的安全運行造成隱患。

        1.2 溫度異常

        齒輪箱油溫是齒輪箱非常重要的狀態(tài)參數(shù),可以反映齒輪箱的工作狀態(tài)是否正常。由于風電機組長時間處于滿負荷工作狀態(tài),潤滑油因齒輪箱發(fā)熱而溫度上升超過正常值,導致油溫異常時應引起運行人員的高度重視。在未找到溫度異常原因之前,應該避免盲目開機使故障范圍擴大,造成不必要的經(jīng)濟損失。

        1.3 火災隱患

        對于風力發(fā)電設(shè)備來說,其內(nèi)部特殊的構(gòu)造會使得現(xiàn)有的高效防火解決方案面臨嚴峻挑戰(zhàn)。強氣流的狹小空間內(nèi)容納了各種機械和電氣設(shè)備,高壓系統(tǒng)加上工作區(qū)內(nèi)溫度的上升,使火災風險大大增加。所以利用煙霧報警傳感器對設(shè)備內(nèi)部進行煙霧報警對于預防火災,降低經(jīng)濟損失具有實用意義。

        1.4 現(xiàn)場環(huán)境異常

        由于風力發(fā)電設(shè)備的復雜性,其故障也多種多樣。除了常見的機械故障、油溫異常以及火災隱患,風電場運維人員需要隨時在主控室觀看機艙內(nèi)的實時狀況。發(fā)生事故時,運維人員能夠第一時間觀察到現(xiàn)場畫面,從而做出初步判斷?,F(xiàn)場視頻方案的應用為運維人員盡早解決問題提供了有利信息,同時也為事后判斷故障原因帶來很大幫助。

        2 系統(tǒng)整體硬件結(jié)構(gòu)

        通過對風力發(fā)電設(shè)備安全運行狀況的分析,采用齒輪箱振動監(jiān)測、油溫監(jiān)測、煙霧報警以及環(huán)境視頻監(jiān)控四種方式對其運行狀況進行全面監(jiān)控。采用DSP+ARM的方式,DSP模塊負責傳感器數(shù)據(jù)(包括振動傳感器、溫度傳感器、煙霧報警器)的采集和處理,然后通過GPRS模塊將數(shù)據(jù)實時上傳到遠程服務器,并且通過串口將數(shù)據(jù)保存在本地ARM模塊中?;谇度胧絃inux系統(tǒng)的ARM模塊同時負責視頻信號的采集,并且可以通過選配的3G模塊將視頻圖像傳輸?shù)胶笈_服務器。其整體結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。

        圖1 系統(tǒng)硬件整體結(jié)構(gòu)框圖

        3 風力發(fā)電齒輪箱安全運行監(jiān)測方法

        3.1 齒輪箱振動監(jiān)測

        任何機械設(shè)備在運轉(zhuǎn)時都會產(chǎn)生機械振動,所以通過對風電機組齒輪箱產(chǎn)生的振動信號進行時域和頻域分析可以進行故障診斷。齒輪箱中各部件的結(jié)構(gòu)不同導致了各部件產(chǎn)生的振動信號也有相應的差異,對應的頻域分析也會得到不同的結(jié)果。當某一組件出現(xiàn)故障時就會產(chǎn)生異常的振動信號,分析這些振動信號就可以較早地判斷出風電機組齒輪箱發(fā)生故障的部分和損壞程度[3],及時進行維修,很大程度上可以避免這些故障隱患帶來的損失。

        筆者采用加速度度傳感器(ADXL337)采集齒輪箱振動信號,通過安裝在風機上的DSP微處理器(DsPIC30f6014A)對數(shù)據(jù)進行預處理,然后通過GPRS模塊將數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)胶笈_服務器[4]進行存儲、分析,實現(xiàn)齒輪箱振動狀況的實時在線監(jiān)控。其中的數(shù)據(jù)處理部分流程為:測點選擇→數(shù)據(jù)處理→時域處理→頻域處理→頻譜分析→故障診斷。

        因為齒輪箱有多級傳動,所以選擇多個測點進行測量,測點選擇如圖2所示。

        圖2 齒輪箱振動測點選擇

        首先根據(jù)各級轉(zhuǎn)軸和齒輪的旋轉(zhuǎn)頻率和嚙合頻率,選擇不同的采樣頻率。然后對采集到的信號進行IIR濾波和FFT變換從而得到相應的頻譜圖,由此判斷在哪些頻率點出現(xiàn)異常。最后與各個部件的正常振動時的頻率特性進行比較,就可以定位故障部位[5-6]。

        3.1.1 時域振動信號分析

        圖3為正常和故障情況下相同測點的時域振動信號。對比可見,故障情況下時域信號波動較大,并且被調(diào)制上一個明顯的周期信號,其頻率大概為20Hz。

        3.1.2 頻域分析

        圖3 齒輪箱不同測點不同情況時的時域振動信號

        圖4 不同情況下測點5的振動加速度頻譜圖

        圖4分別是正常和故障情況下測點5的頻譜圖。從圖中可以發(fā)現(xiàn),除了測點5的固有旋轉(zhuǎn)頻率外,故障情況下在20Hz左右還有一個較大的頻率成分,該頻率成分和時域圖中的周期基本吻合,從而可以定位5號測點存在故障。

        3.2 齒輪箱油溫監(jiān)測

        在上述安裝加速度傳感器的部位同時安裝溫度傳感器,采集齒輪箱各個點的溫度值。當溫度超過85℃時表明出現(xiàn)溫度異常,向后臺服務器發(fā)送溫度報警。

        選用的溫度傳感器為DS18B20。這是一種單總線式溫度傳感器,只需要一根總線就可以實現(xiàn)通信,并且可以在一根總線上掛接多個設(shè)備,其溫度測量范圍為-55~125℃ ,輸出為可編程的9~12位數(shù)字信號,每次溫度探測需要時間750ms。

        圖5是某一通道的溫度曲線。從中可以看出,當齒輪箱溫度出現(xiàn)異常時,會有一個溫度緩慢升高的過程,當其超過85℃時就會發(fā)出報警。

        圖5 齒輪箱油溫曲線

        3.3 煙霧報警

        針對風力發(fā)電機艙內(nèi)的火災隱患,采用煙霧傳感器對其進行實時監(jiān)控。選用的傳感器為 MQ-2,它是一種電阻控制型氣敏器件,其阻值隨被測氣體的濃度而變化,將被測氣體的濃度信號轉(zhuǎn)換成相應的電信號。MQ-2適用于對液化氣、丁烷、丙烷、甲烷、酒精、氫氣、煙霧等的探測,其探測靈敏度特性曲線如圖6所示,其中Rs和Ro是傳感器外圍電阻值。

        在實際使用中,MQ-2在放置一段時間后再通電使用時,有一個大約10min的初期穩(wěn)定時間。所以,為了避免通電開始時的誤報動作,在程序中設(shè)計了15min的延時,只有在上電15min后探測到氣體濃度超過某一設(shè)定值時,系統(tǒng)才會向服務器發(fā)出煙霧報警。

        3.4 現(xiàn)場視頻監(jiān)控

        圖6 MQ-2靈敏度特性曲線

        隨著USB攝像頭的普及和基于ARM的嵌入式Linux的發(fā)展,兩者的結(jié)合使便攜式視頻圖像采集成為可能。該視頻監(jiān)控模塊基于嵌入式Linux操作系統(tǒng),ARM硬件選用三星公司的S3C6410處理器,基于ARM1176JZF-S內(nèi)核架構(gòu),主頻為533MHz,最高可達667MHz,外接256MB DDR RAM,2GB MLC2Nand Flash,并且可以外接SD存儲卡,USB接口和LCD液晶觸摸屏接口。攝像頭采用中芯微的301P方案USB攝像頭,硬件30萬像素,插值500萬像素,速率30fps/s,最高分辨力可達1280×960像素。

        Video4Linux2(簡稱v4l2)是Linux中關(guān)于視頻設(shè)備的內(nèi)核驅(qū)動。它針對視頻設(shè)備的應用程序編程提供一系列接口函數(shù),這些視頻設(shè)備包括現(xiàn)今市場上流行的TV卡、視頻捕捉卡和USB攝像頭等[8]。

        在Linux下,應用程序可以按操作普通文件一樣來操作外部設(shè)備,可以使用和操作文件中相同的、標準的系統(tǒng)調(diào)用接口函數(shù)來完成對硬件設(shè)備的打開、關(guān)閉、讀寫以及控制操作。選用系統(tǒng)中所用USB攝像頭的設(shè)備名為“/dev/video0”,視頻捕捉的具體程序流程如圖7所示。

        4 遠程數(shù)據(jù)傳輸和監(jiān)控服務器設(shè)計

        系統(tǒng)中所有的數(shù)據(jù),包括齒輪箱振動數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)、煙霧報警信息以及視頻圖像都需要實時傳輸?shù)竭h程服務器端,進行存儲和顯示,以方便風機運維人員實時監(jiān)測了解風機設(shè)備運行狀況。

        4.1 GPRS網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸

        由于風力發(fā)電設(shè)備一般處于比較偏遠的地區(qū),所以系統(tǒng)的基本數(shù)據(jù)傳輸采用GPRS的方式,選用的模塊為SIMCOM公司的SIM900A。它屬于雙頻GSM/GPRS模塊,完全采用SMT封裝形式,性能穩(wěn)定、外觀精巧、性價比高、最大上行速率可達16kbps,下行速率可達86kbps。并且其封裝了ht-tp協(xié)議棧,通過串口發(fā)送AT命令就可以實現(xiàn)http的get或者post操作,將加速度數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)、煙霧報警數(shù)據(jù)發(fā)送給web服務器。

        圖7 視頻捕捉程序流程圖

        4.2 3G網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸

        USB攝像頭采集的圖像數(shù)據(jù)需要同步上傳到后臺服務器。由于圖像數(shù)據(jù)信息量較大,所以采用GPRS方式已經(jīng)不能滿足圖像上傳的需要,需要采用3G數(shù)據(jù)傳輸。項目可以選配一個3G模塊,采用的是聯(lián)通WCDMA制式,其下行速率14.4Mbps,上行5.76Mbps,而USB攝像頭設(shè)置的采集圖像為320×240像素,一幀圖像大小大約10K,為了節(jié)省流量,項目實際每10s上傳一幀圖像數(shù)據(jù)。

        4.3 后臺web服務器設(shè)計

        為了實現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)的實時瀏覽以及歷史數(shù)據(jù)的存儲,系統(tǒng)還設(shè)計了一個基于web的服務器的GPRS模塊或者是3G模塊,可以通過http操作的方式將數(shù)據(jù)上傳到web服務器,風力發(fā)電運維人員就可以通過網(wǎng)頁形式查看風機當前的運行狀況,并且可以設(shè)置數(shù)據(jù)采集參數(shù)[4]。

        5 結(jié)語

        分析了風機運行故障,提出并設(shè)計了一套風力發(fā)電設(shè)備安全運行監(jiān)控系統(tǒng)。利用多種方式采集設(shè)備運行數(shù)據(jù),能夠在不影響風機正常工作的情況下實時監(jiān)測風機運行狀況,對保障風機安全運行,提早發(fā)現(xiàn)風機故障,降低經(jīng)濟損失具有重要意義。

        [1] 蘇鳳岐.基于MMA7260QT的風力發(fā)電振動在線監(jiān)測系統(tǒng)[J].信息科技,2011(11上):231-232.

        [2] TSAI CS,HSIEH CT,HUANG SJ.Enhancement of damage-detection of wind turbine blades via CWT-based approaches[J].IEEE Transactions on Energy Conversion,2006,21(3):776-781.

        [3] 蘇杭.機械設(shè)備狀態(tài)檢測與故障診斷[M].北京:機械工業(yè)出版社,1999:88-90.

        [4] 黎洪生,何嶺松,史鐵林,等.基于B/S的遠程故障診斷專家系統(tǒng)研究[J].武漢工業(yè)大學學報,1999,21(4):39-41.

        [5] 張玉.基于振動信號分析的齒輪箱故障診斷[J].儀器儀表與分析監(jiān)測,2011(1):20-24.

        [6] 唐德修.設(shè)備機械故障預測技術(shù)[M].成都:西南交通大學出版社,2007:8-12.

        [7] 徐明超.風電火災原因及防火對策[J].消防科學與技術(shù),2011(30):1073-1074.

        [8] 王軍.風電機艙的嵌入式視頻監(jiān)控系統(tǒng)[D].安徽:安徽理工大學,2010.

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