风电机组齿轮箱温度趋势状态监测及分析方法(2)

130 中 国 电 机 工 程 学 报 第31卷

机组齿轮箱运行有其自身的特点，即变速变载荷。随着风速的变化，齿轮箱各级的转速及承受的载荷随时发生变化，这给传统的状态监测方法应用于风电机组齿轮箱带来很大的挑战。对于齿轮箱状态监测方法的选择还需要考虑监测方法的性价比。和火电机组和水电机组相比，单台风机的造价较低，齿轮箱监测系统的成本是必须考虑的因素。

文献[2-4]对近年来的风电机组不同部分的状态监测方法进行了系统的分析和综述。文献[5]采用BP神经网络对齿轮箱和发电机进行建模并预测，采用多Agent方法对不同部件的诊断结果进行综合分析，给出机组整体的运行状态。但采用神经网络建模需要耗时的学习过程，学习样本的选择缺乏依据。文献[6-9]建立了齿轮箱和发电机的硬件实验台，通过小波分析方法处理高速采集的振动信号，但其与实际齿轮箱的运行状态有较大差别。现场风电机组的传动链系统安装的振动传感器数量有限且仅用来进行振动幅值的阈值报警，振动信号的采集速度往往难以满足高频振动分析的需要。本文采用温度趋势分析的方法进行齿轮箱状态的监测。首先对某1.5MW机组的SCADA数据进行了整理和分析，采用非线性状态估计(nonlinear state estimate technology，NSET)方法建立了齿轮箱的温度模型，并利用该模型对齿轮箱的温度进行预测。当齿轮箱运行异常时，其温度预测残差的统计特性会发生较大的改变，从而及早发现齿轮箱的潜在故障。

1 风电机组齿轮箱结构及SCADA监测参数

本文研究的风电机组的额定功率为1.5 MW。切入风速为3 m/s，额定风速为12 m/s。叶轮的额定转速为20 r/min，

双馈发电机的额定转速为1 800 r/min，齿轮箱的变速比为1:90。为使齿轮箱具有高变速比同时体积较小，大型风电机组齿轮箱通常采用三级结构：第一级为行星齿轮，第二三级为常规齿轮传动级，如图1所示。第一级行星齿轮的太阳轮位于中心，与四周的3个行星轮啮合。3个行星轮用行星架支撑并与轮毂的大轴相连。由于3个行星轮同时和太阳轮接触，行星齿轮能够承受更大的力矩，同时结构尺寸紧凑。行星齿轮的输出和第二级即中间级齿轮啮合。第三级齿轮的输出端与发电机轴相连。齿轮箱采用润滑油进行润滑和降温。润滑油循

图1 风电机组齿轮箱结构

Fig. 1 Structure of gearbox for wind turbine

环使用，油路中的设备包括冷却器和风扇、过滤器、油箱和泵。为保证润滑油系统在冬季室外极低气温(20 ℃)下运行，

油系统中还配备1.5 kW左右的加热系统。各级齿轮采用滚珠轴承固定支撑，轴承采用油脂润滑。

该机组的SCADA系统每10 min记录一次机组的参数。记录的内容包括时间标签、有功功率、无功功率、定子三相电压电流、风速、环境和机舱温度、齿轮箱和轴承温度、发电机转速、传动链振动加速度等共计47个参数。同时SCADA系统还保存机组的运行状态信息，如机组启动、停机、发电机超温、变桨系统故障等。每条运行信息包括记录时间、唯一的状态编号、状态说明等。例如：在2006/ 04/02，2:28，发生了状态号为77的齿轮箱油超温报警，机组停机。在该机组的运行手册中齿轮箱油超温报警的处理措施为：如油温高于80 ℃且持续60 s则停机，油温降至65 ℃后重新启动。

2 齿轮箱温度NSET建模与预测

2.1 非线性状态估计建模原理

本文采用非线性状态估计方法建立齿轮箱正常工作状态时的温度模型。NSET是由Singer等[10]提出的一种非参数建模方法，目前在核电站传感器校验、设备监测、电子产品寿命预测等方面有成功的应用[11-13]。

某一过程或设备共有n个相互关联的变量，设在某一时刻i，观测到的n个变量记为观测向量，即

X(i)=[xT1

x2Lxn] (1)

过程记忆矩阵D的构造是NSET建模的第一个步骤。在该过程或设备正常工作的时段内，在不同运行工况下(如低负荷，高负荷等)采集m个历史观测向量，组成过程记忆矩阵为

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