[发明专利]振动监测

说明书

技术领域

本发明涉及一种识别风力涡轮机或水力涡轮机或其中部件以进行维护的方法。特别地，涉及一种分析振动数据以确定健康指数的方法。

背景技术

通常由状态监测系统测量振动。一般而言，相对正常值较大的振动是存在损伤的指示。

振动分析通常依赖于由传感器提供的测量数据超过预设阈值，如果该阈值设置过低，容易造成误报警。该阈值水平并不一定为常数，可能随着频率(并因此随着速度)而变化。冲击和外来振动的存在意味着阈值水平必须设置得足够高以最小化误报警的风险。更进一步的，阈值必须足够高以避免传感器性能“漂移”导致的不利影响，这可能在传感器的寿命期间出现。此外，与失效或损伤有关的振动和那些不指示失效或损伤的振动之间并没有区别。振动水平可以与之前启动或者停机之类的历史基准值做对比。

在涡轮机运行期间而发展的故障，如转子不平衡，可能在轴承上引起超过期望载荷的载荷，从而导致其设计寿命的降低。振动特征分析可以检测出如不平衡这类初期故障。这给出了不平衡的幅度，并且由于不平衡导致的冲击力是不平衡幅度和速度平方值的函数。由故障导致的冲击力因此可从现场运行状况算得，并用于计算单个部件受到的载荷。与假定运行曲线之间的偏差可通过使用通用风模拟模型而得出以确定涡轮机轴上的载荷，这允许基于现场运行状况计算单个部件所受载荷。结合这些给定每个部件承受的总载荷用于估算单个部件的剩余寿命和齿轮箱的寿命。

然而，风模拟模型存在不足之处，这意味着不能可靠或者准确地确定涡轮机轴上所承受的载荷。

发明内容

根据本发明的第一个方面，提供了一种用于识别风力涡轮机或水力涡轮机或其中部件以进行维护的方法，该方法包含这些步骤：分析风力涡轮或水力涡轮机或其中部件的振动数据从而提供一项或者多项振动特征；从一项或者多项振动特征中确定健康指数；将健康指数与维护阈值进行比较。这意味着，相对于状态监控系统使用的传统振动分析，设置了一个更有用的阈值，其继而允许对需要维护的部件的更准确的识别。

优选的，确定健康指数的步骤包括加和一项或者多项振动特征与对应的权重因子的乘积。使用多项振动特征和对应的权重意味着获得涡轮机或者部件更准确的写照。

优选的，振动特征包括波峰因数和边带因数。

优选的，识别风力涡轮机或水力涡轮机或其中部件以进行维护包括识别风力涡轮机或水力涡轮机或其中部件具有超过了维护阈值的健康指数。这意味着涡轮机的操作者得到涡轮机或者其中部件很可能需要维护的通知。

优选的，维护包含对涡轮机降载运行，调查涡轮机或者其中部件，和／或更换或维修涡轮机或者其中部件。

同时提供的是用指令编码的一个存储介质，当由处理器执行时，该指令执行：分析风力涡轮机或水力涡轮机或其中部件的振动数据，从而提供一项或者多项振动特征；从一项或者多项振动特征确定健康指数；将健康指数与维护阈值进行比较。相对于状态监控系统使用的传统振动分析，设置了更有用的阈值，其继而允许自动的和更准确的识别需要维护的部件。

附图说明

现参考附图仅以示例的方式对本发明进行描述，其中：

图1显示的是如何计算健康指数的示意性示例；

图2显示的是健康指数随时间的变化图；

图3显示的是从一个或者多个振动信号中估算涡轮机部件的速度的方法；

图4显示的是基于单一振动谱的速度估计；

图5显示的是用于估计健康指数的预处理的方法；和

图6显示的是从单一谱的振动特征计算健康指数的实例。

具体实施方式