[发明专利]风力涡轮机的基于振动自动情况监测方法和设备

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于风力涡轮机的基于振动自动情况监测方法和 设备以及一种风力涡轮机。

背景技术

为了检测机械系统中的特定情况，公知的是测量和分析机械系统 中出现的振动的自动情况监测系统。为了以高度安全和最小数量的错 误报警来提供可靠的监测，这些错误报警是由于难以在故障频率背景 噪音和/或随机频率峰值之间进行清楚区分而造成的，希望的是优化这 种系统中所采用的自动评估方法。

现有技术的自动振动监测系统通常基于以下方法之一：

非常常见的方法是按照ISO10816进行rms(均方根)测量。这里 通常计算10-10000Hz频带的rm，因此获得可以与特定阈值连续比较的 纯量值。但是检测系统的不规则行为当前不能得到这种方法的支持， 并且不能详细确定损坏的类型。

另一方法是限定定位在特别感兴趣的频率处的多个不同的rms带。 例如，由FFT(快速傅立叶转换)或者包络上的包络FFT获得的频谱可 用作输入数据，并且输出结果是用于每个限定带的标量数值，可以与 阈值比较。这里损坏可在相对早期的阶段检测。

但是，这种方法不能提供用于相互靠近的频率的可靠分离，使得 相邻影响显著损坏结果的可靠性以及这种系统的实用性。另外，这种 方法特别敏感于背景噪音的振动或显著频带中的随机出现信号。因此， 这些系统会形成错误报警，并因此只提供有限的特征。此外，在错误 振动信号的幅值大小大致等于系统的总体背景信号的幅值大小的环境 下，这种系统通常提供不令人满意的结果。

另一种方法在于将频谱与报警时标比较。这种报警时标可以根据 机械系统的试车时的参考频谱限定。这里通常一个或多个报警时标施 加在参考频谱上。一旦出现机械故障，例如齿轮齿损坏，将形成穿过 时标的旁带，并且触发报警。虽然这种方法用于在早于前面描述的方 法的阶段内检测故障，它总是具有与该方法相同的局限性。

又一方法在公开的专利申请EP1548419A1中披露。这里，它提出 对于频谱进行倒频谱分析，以便诊断轨道车辆轴的轴承单元的故障特 性。

但是，由于其特定的结果形式，这种方法在数据处理过程中需要 显著的额外努力。同样，这种方法中的幅值评估难以复制。这里所提 供的幅值不能代表普通的频谱。

以上描述的方法的局限性在风力涡轮机的自动情况监测中特别显 著，特别是风力涡轮机的齿轮或齿轮箱。在风力涡轮机中，具有多种 不同的振动部件。虽然这些部件的某些部件适用于检测，其它部件不 适合。特别是对于风力涡轮机齿轮箱中行星级中的齿损坏来说，由于 与正常操作部件的信号或背景噪音信号的内能相比，故障造成的振动 信号具有低内能。同样在频域内，被监测部件的任何特定幅值的信号 以与其它部件的信号以及总体背景噪音混合的形式出现。特别是对于 包括具有类似振动频率特性的多个部件的风力涡轮机中的早期监测情 况，容易出现相邻效应。

发明内容

因此本发明的目的在于提供一种用于风力涡轮机的基于振动自动 情况监测的方法和设备，用于在风力涡轮机中常见的特定情况下可靠 监测，同时避免现有技术的局限性，本发明还提供一种风力涡轮机。

此目的通过权利要求1、13和25的主题来实现。

按照权利要求1的本发明提出一种用于风力涡轮机的基于振动自 动情况监测方法，包括如下步骤：确定风力涡轮机的一组振动测量数 值；计算该组振动测量数值的频谱；计算该频谱的倒频谱；在该倒频 谱中选择至少一个第一逆频，并且根据倒频谱在所选频率的幅值，检 测报警情况。此外，损坏的检测另外取决于信号的存在，例如噪音程 度以上的显著幅值或谐波的存在。

通过计算和分析风力涡轮机中测量的振动频谱的倒频谱，本发明 的构造产生高度精确和有倾向的数值。在风力涡轮机的环境下，其中 由于故障系统操作造成的振动特别难以检测，倒频谱的应用证明产生 良好的监测结果。

在风力涡轮机中使用倒频谱因此克服了倒频谱分析不适用于在这 种环境下自动情况监测的倒频谱分析的通常接受的观点，其局限性通 常如上所述为人所知。

例如，在现有技术的所述系统中，其中轨道车辆轴的轴承被监测， 倒频谱分析只适用于可以清楚区分单个振动源以及规则和不规则振动 以特征方式表明其本身的的系统。相比之下，风力涡轮机包括多个监 测振动源，其中大多数具有类似的特性，并且定位在相互邻近的频率 范围内。