风力发电机状态监管与障碍诊查体系之软件开发.docVIP

　　风力发电机状态监管与障碍诊查体系之软件开发 第一章 绪论 1.1研究背景及意义 由于我国风电行业的快速增长从而导致了风电机组的运行维护成本持续增高，对于陆地上的风电机组，其运行维护费用占单位电价的10-15%，对于海上风力发电机组，其运行维护成本占弟位电价的25%-30%。为了降低风力发电机组的运维成本主要有两种方法：一是提高风电机组设备的生产质量；二是对风力发电机组进行有效的在线状态监和故障诊断分析方法。通常情况下，风力发电机组的使用寿命年限一般在20年左右，由于风力发电机组大都是安装在沿海地区和西部偏远地区，导致风机的运行坏境条件较差，并且机组常常工作在低温、风暴、雷电、沙尘、冰雪等环境特别恶劣的条件下，同时由于风速的不确定性使得风轮转速变化范围大，使得风力发电机组的运行工况复杂，容揚造成风力发电组的叶片以及传动系统的使用寿命缩短，提前出现故障甚至是损坏，从而导致了风力发电机组停机，严重影响发电，并直接造成较为严重的经济损失。图1-2为GE公司对风力发电机组故障类型/平均故障停机时间的统计。从图中数据可知，造成机组停机的决定性因素是齿轮箱、发电机和传动系统出现故障，因此在机组漫长的运行使用期间应实时监测运行状态，及时分析状态参数，准确判断故障或隐患，合理安排维护方案，才能保证风力发电机组长期稳定可靠的运行。 1.2国内外研究现状及发展动态 现代机械设备的状态监测与诊断诊断技术的研究起源于上世纪60年代，是由航天、军事工业的需要发展起来的美国是最早设备状态监测与故障诊断工作的国家。1961年幵始执行阿波罗计划后，发生了一系列的由于机械设备故障酿成的悲剧，引起了美国有关部门的高度重视。1967年4月，在美国宇航局的倡导下，由美国海军研究室主持召开了美国机械故障预防小组成立大会。会议的中心议题是：组织问题和明确课题的含义，有组织地开发检测与诊断技术。早期的振动监测系统功能很简单，主要是对机械设备的振动水平进行监测，并与提前设定好的标准值进行比较，当该值超过标准值时，系统就发出警报；当监测到的振动信号特别严重时，就执行停机的控制方案，从而避免造成严重的事故，实现了保护机械设备的目的。这种最直接的状态监测方法一直源用至今，但是经过几十年的迅速发展，状态监测与故障诊断方法己经有了明显的提升，已经具有较强的信号处理分析能力、能够有效的对故障进行珍断并识别出故障类别，提高了机械设备运行的可靠识与安全性并设备的使用荐命。国外的状态监测与故障诊断技术已经比较成熟，除了美国机械故障预防小组外，Johns Mitchel公司的超低温水粟和机监测技术，SPIRE公司在军用机械轴与轴承方面的诊断技术等在国际上都处于领先地位。国外在针对风电机组容易发生故障的部件己经开展了较多深层次的状态监测与故障诊断技术的研究。比较先进的研究技术主要包括：小波神经网络、模糊自组织神经网络、人工智能、基于粗糙集的人工神经网络、基于模糊推理的专家系统在风力发电机组故障诊断上的应用。 我国对设备状态监测与故障诊断技术的认识和发展也经历了与国外同样的过程。从1979年到1983年，设备状态监测与故障诊断技术从初步的认识到初步实践阶段，以学习英等国的先进技术和经验为主，对设备故障机理、诊断方法及简易诊断仪器进行研究和研制。至今为止，已经在石化、水电、火电、冶金、航空、核反应堆、交通等行业都有着广泛的应用。国内目前也有有关单位JT?始研发针对风电机组的振动监测系统产品。但是国内对风力发电机组的状态监测与故障诊断技术的研究还处于起步阶段，主要集中在对齿轮箱、传动系统、发电机的研究上，釆用的方法主要是传统的振动分析方法目前我国从事风屯设备状态监测与故障诊断技术研究与幵发的单位较少，主要由华北电力大学、西华大学、中国石油大学和西北工业大学，最近清华大学、新疆大学和天津工业大学也展开了一些研究。此外，一些公司对传统的旋转机械振动状态监测与故障诊断系统进行了改造，应用到了风力发电机组上，如新疆风能有限公司、新疆金风等公司已开发出相应的产品。 第二章虚拟仪器软件开发系统 2. 1引言 为了实现风力发电机组在线状态监测与故障诊断分析，就需要选择合适的:JT?发软件。传统的组态软件已经不能满足更高的测试测量开发要求，而由美国国家虚拟仪器公司肝发的LAB VIEW软件，最初就是为了应用于测试测量领域，当前LABVIEW已经广泛的应用于该领域。至今，大多数主流的测试测量仪器和数据采集设备，都有匹配的LABVIEW驱动程序，从而使用LABVIEW可以非常方便的操控这些硬件设备。同时，用户也可以十分方便的找到各种适用干测试测量分析的LABVIEW工具包例如用于振动信号分析的ldquo;Sound And ibration Toolkitquot;,使程序的力?发变得更