【精彩论文】风电机组发电机轴承电腐蚀故障的分析诊断

观点凝练

摘要：电腐蚀故障是风电机组发电机轴承的常见故障模式，电腐蚀故障通常分布在整个轴承滚道上，产生的振动响应信号中故障冲击特征往往不如局部故障明显，因此容易被忽视。针对电腐蚀故障振动信号的这种特点，采用一种最小熵解卷积方法对振动信号进行预处理，增强信号中的故障冲击成分。然后再应用包络谱分析方法提取故障特征信息，以提升故障诊断的效果。论述了最小熵解卷积方法的基本原理和实现流程，将该方法应用于一台实际风电机组发电机轴承的电腐蚀故障诊断中，通过对实测振动信号的分析处理，实现了电腐蚀故障的识别诊断，验证了最小熵解卷积方法对故障信息增强的使用效果。
结论：风电机组由于结构复杂、运行工况多变，监测信号中往往包含各种干扰噪声成分，掩盖了故障信息，特别是在故障早期，很难及时发现。采用先进的信号分析方法可以抑制噪声，增强故障信息，达到及时发现故障的目的，为采取合理的运维策略提供技术支持。

针对风电机组发电机轴承电腐蚀故障实际案例，通过对低转速状态下的监测信号进行分析处理，采用最小熵解卷积增强信号中的故障冲击成分，然后采用包络谱分析进行故障精确诊断。实践证明，采用这种故障信息增强方法进行信号滤波处理，即使对于电腐蚀故障这类冲击特征不明显的分布故障，也可以获得有效的故障信息增强效果，提升故障诊断的及时性和准确性。

引文信息

姜锐, 滕伟, 刘潇波, 等. 风电机组发电机轴承电腐蚀故障的分析诊断[J]. 中国电力, 2019, 52(6): 128-133.JIANG Rui, TENG Wei, LIU Xiaobo, et al. Diagnosis of electrical corrosion fault in wind turbine generator bearing based on vibration signal analysis[J]. Electric Power, 2019, 52(6): 128-133.

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编辑：杨彪

审核：蒋东方

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