风机叶片故障预测的振动方法研究.docx

风机叶片故障预测的振动方法研究摘要：伴随着科学技术的发展，各种各样的新能源开发层出不穷，作为新能源的风能，其具有很多的优点，不仅仅属于清洁能源，还具有安全、可再生等等的优点。风能的主要应用范围目前是在发电的方面，风能发电技术目前得到了很大的发展。在风能发电之中，风力发电机是风电进行转换的重要设备，但是在实际的风机运转的过程之中，因为会受到惯性力、空气动力等等的因素的影响，那么风机就会出现各种的故障。所以对于风机的故障预测十分的重要，通过风机的叶片故障来进行风机运转状况的预测是很好的方式。关键词：风机叶片；故障预测；振动方法研究现在的社会生活之中，对于能源的要求越来越高，因为能源在社会之中具有很重要的作用，一些能源经过多年的使用已经在逐步的减少，这些是不可再生的能源。当前的能源发展方向就是可再生能源的开发，比如风力能源、太阳能等等，而且已经有了不少成果，在风能的利用方面已经有了风力发电，风力发电的技术还在进一步的完善之中。在风力发电中，风力发电机是重要的设备，其是风能转化为电能的关键设备，但是在风机的工作之中，由于外部的原因或者是内部的原因极易的造成发电机组的故障，一旦发生故障，风力发电机组的工作效率就会降低，严重的甚至会停止工作。对于引起风机的故障的原因来说，振动因素是占比最大的一个方面，对于风机叶片故障预测的振动方法的研究，是解决风机叶片的故障监测的重要发展方向，通过振动因素检测风机叶片的故障，也是目前较为先进的一个方法。一、关于风机叶片故障预测的振动方法的原理概述对于风力发电来说，风机是具有非常重要的作用的，在风机的运作过程之中，会有振动，振动的方式不但能够反映设施的情况，还能够表达出一些设施的故障的信息。风机的叶片都有一定的固定的振动工作频率，通常的情况之下，这个振动频率的值是0.2Hz以上。依据这个振动的数值，能够对于它的加速度以及位移等等重要的数值进行判断，在这些可以预测的数值之中，加速度是信号的幅值最为明显的，是最大的，这就说明了能够利用加速度的信号当作测量与处理的对象，对于风机叶片的状况进行判断[1]。运用加速度传感器对于风机叶片的加速度的数值进行测量，能够很方便的掌握风机叶片的振动的程度。这种方式的主要运用原理是，速度可以通过对于加速度进行积分来求得，知道速度之后就可以计算获得风机叶片的振动频率，这是第一步，然后还需要对于求得的速度进行再次的积分，这样就可以获得风机的叶片在发生振动的时候，它的位移的情况，这样就对于振动的幅度有了更好的了解。最后的需要依据前面测量出的加速度，依据加速度求得的速度、频率、位移等等情况，对于加速度进行矢量的计算，再利用已知的信息和数值计算出风机叶片的振动大小与方向，进一步的进行处理，判断风机叶片是否存在故障。二、对于风机叶片故障预测系统的硬件设计1、对于传感器模块的设计在硬件设计的传感器的模块设计之中，其三轴的加速度传感器的选择是非常重要的，要选择可以精准的测量出x、y、z三轴方向的振动加速度的值的传感器。在当前的传感器之中，MMA7260Q三轴加速度传感器可以很好的满足设计需求，选用此传感器，风机塔架的振动信号选择低频信号，要使用外部的电容能够对于传感器的输出宽带进行限定，这样就能够提升分辨率，同时的可以降低噪音。2、对于CPU模块的设计风机叶片故障预测系统对于CPU模块的要求较高，因为在测量的分析之中，要可以完成15路加速度传感器模拟了的高精度A/D转换，所以的应该选择内置有12位A/D的TMS320F2812的处理器芯片，该CPU模块具有非常优秀的对于数据的处理功能，而且运行的速度也完全的能够满足设计要求[2]。需要注意的一点就是实际的采样信号之中会有很多的杂波，如果要保障数据的处理精准度，应该对于振动的信号进行IIR数据处理。3、对于信号调理模块的设计对于信号的调理模块来说，低通滤波单元是模拟信号的处理通道的主要部分，对于提取的特征频段信号的质量有很大的影响，在实际的设计工作之中，滤波器的阶数应该设计的要高一些，来保障阻带衰减率能够高一些。在这次的设计之中，应该选择8阶的低通巴特沃兹滤波器，这个滤波器的通带响应能够完成对于信号进行抗混叠滤波的处理。4、对于存储器模块的设计对于存储器模块的设计要求是，应该要有及时的把故障发生之时产生的信息进行保存的能力，为故障的处理打下基础。在本次的设计之中选用FM24C16存储芯片，利用I2C的方式把芯片和TMS320F2812进行连接。5、对于电源模块的设计适用于本次设计的电源是24V的直流电源，控制的芯片应该使用独立的3.3V直流电源供电，这个3.3V的直流电源可以利用开关的稳压器件来获得，信号的调理电路的运算放大器要运用5V的电源来供电，这个可以利用两个线性的稳压器来分别的获得[3]。6、对于通信模块的设计通信模块主要的工作是使得监控中