檢測發電機的機械故障的方法和系統的製作方法

2023-10-08 10:15:59

專利名稱：檢測發電機的機械故障的方法和系統的製作方法
檢測發電機的機械故障的方法和系統技術領域
本發明的實施例大體涉及機電機(electromechanical machine)的狀態監視。確 切地說，本發明的實施例涉及根據電流信號分析(CSA)來監視機電機的驅動系統和軸承的 狀態的方法和系統。
背景技術：
根據慣例，主要使用振動信號來監視機電系統中的機械異常。已發現，驅動系統中 的機械故障將在徑向轉子運動中產生振動，並由此而以轉子機械旋轉頻率產生相應扭矩振 蕩。可通過監視並研究轉子機械旋轉頻率來檢測與驅動系統關聯的機械故障。但是，使用 振動信號進行狀態監視具有許多缺點，例如因外部激發運動而產生的信號背景噪聲、對安 裝位置的敏感性，以及它們的侵略性測量特性。
其他狀態監視技術以負載扭矩振蕩使得需要對定子電流進行相位調製這一觀測 結果為基礎，並藉此分析定子電流特徵，以檢測因故障而引起的機械擾動。由於此類電流監 視技術能夠顯著節省經濟成本且易於實現，因此在檢測電機中的機械故障方面正受到越來 越多的關注。例如，對於機電機中的軸承故障檢測，可將軸承故障分類至單點故障或一般化 的粗糙故障。單點故障已得到檢測，方法是使用通過軸承機械固有頻率進行的電機電流信 號分析(MCSA)，且將這些類型的異常作為偏心故障考慮。但是，對於一般化的粗糙故障，固 有軸承故障頻率不可觀測或者可能不存在，尤其是在早期階段中。此外，無論故障類型是什 麼，相對於所取樣定子電流中電源基本諧波、偏心諧波和槽諧波等支配分量而言，軸承故障 特徵通常較為微妙。與已從長期現場經驗中逐步形成行業標準的軸承振動監視不同，定子 電流監視的現場經驗極為有限，且存在極大困難。例如，鑑於定子電流中的軸承故障特徵已 經極為微妙，軸承故障特徵的量值在不同應用中還可能不同。此外，儘管齒輪箱廣泛用於行 業應用中，但極少推薦使用定子電流信號分析來進行齒輪箱監視。
因此，需要改進使用電流特徵分析來監視驅動系統，尤其是齒輪箱和軸承的狀態 的方法和系統。發明內容
根據本發明的一項實施例，提供一種檢測發電機中的機械故障的方法。所述方法 包括獲取表示所述發電機的運行狀態的電信號。所述方法還包括將所述電信號歸一化以提 取頻譜信息。所述方法進一步包括根據對所述頻譜信息的分析而檢測故障。
其中根據對所述頻譜信息的分析來檢測故障包括檢測軸承故障或齒輪箱故障。
其中獲取表示所述發電機的運行狀態的電信號包括獲取所述發電機的多相中的 每一相的電信號。
其中所述表示所述發電機的運行狀態的電信號包括電流和電壓信號。
其中所述電流頻譜根據以下項中的至少一項來歸一化快速傅立葉變換、時頻分 析，以及多模歸結分析。
其中將所述電信號歸一化以提取頻譜信息進一步包括消除所述電流頻譜中的對 稱分量；以及提取在異常運行狀態期間顯示於所述電流頻譜中的不對稱分量。
其中消除所述電流頻譜中的所識別對稱分量包括對多相中每一相的電流信號瞬 時值進行平方運算，並對平方值求和。
其中消除所述電流頻譜中的對稱分量包括消除構成所述發電機的正常運行狀態 期間的發電機電流頻譜的對稱分量。
所述檢測發電機中的機械故障的方法進一步包括獲取表示所述發電機的非故障 運行狀態的第二組電信號；使用所述第二組電信號將表示所述發電機的所述運行狀態的電 信號轉換成混合電信號；將所述混合電信號歸一化以提取頻譜信息；以及根據對所述頻譜 信息的分析來檢測故障。
其中獲取表示所述發電機的非故障運行狀態的第二組電信號包括獲取所述發電 機的多相中的每一相的第二組電信號。
其中將所述混合電信號歸一化以提取頻譜信息包括動態地消除所述混合電信號 中的對稱分量；將所述混合電信號中的所述不對稱分量的量值和相位與所述第二組電信號 的量值和相位進行比較；以及當所述混合電信號中的所述不對稱分量與所述第二組電信號 中的量值和相位偏離時，檢測出故障。
其中檢測故障包括檢測所述發電機的轉子中的故障。
其中分析所提取的特徵包括將所提取的特徵與確定的閾值進行比較。
根據本發明的另一項實施例，提供一種檢測發電機的齒輪箱和軸承故障的系統。 所述系統包括一個或多個傳感器，用於獲取表示所述發電機的運行狀態的電信號。所述系 統還包括控制器，用於將所述電信號歸一化以提取頻譜信息。所述系統進一步包括故障檢 測單元模塊，用於根據對所提取頻譜信息的分析來檢測所述齒輪箱中的一個或多個故障。
其中所述故障檢測單元模塊檢測軸承故障或齒輪箱故障。
其中所述一個或多個傳感器獲取所述發電機的多相中的每一相的電信號。
所述控制器經進一步配置以消除所述電信號的電流頻譜中的對稱分量；以及提 取在異常運行狀態期間顯示於所述電流頻譜中的不對稱分量。


在參閱附圖閱讀以下具體說明後，將更好地理解本發明的這些和其他特徵、方面 和優點，在附圖中，類似的符號代表所有附圖中類似的部分，其中
圖1是根據本發明一項實施例的機電機(EMM)的示例性實施例的原理圖。
圖2是根據一項實施例的示例性故障檢測系統配置的方框圖。
圖3是根據一項實施例的示例性故障檢測系統配置的方框圖。
圖4是根據一項實施例的示例性故障檢測系統配置的方框圖。
圖5是根據一項實施例的示例性故障檢測系統配置的方框圖。
圖6是根據一項實施例的EMM的軸承的結構的原理圖。
圖7是圖1所示EMM在根據本發明一項實施例的頻域中的定子輸出電流的示例性 波形的原理圖。
圖8是根據一項實施例的EMM的齒輪箱齒輪的結構的原理圖。
圖9是圖1所示EMM在根據本發明一項實施例的頻域中的定子輸出電流的示例性 波形的原理圖。
圖10是圖示了檢測風力發電機中故障的示例性方法中所含步驟的流程圖。
圖11是圖示了根據本發明一項實施例檢測機電機(EMM)中故障的示例性方法中 所含步驟的流程圖。
圖12是圖示了根據本發明另一項實施例檢測機電機(EMM)中故障的示例性方法 中所含步驟的流程圖。
具體實施方式
本專利申請文件描述一種電氣多相不平衡分離技術，用於對機電機(EMM)中的故 障，包括驅動系統異常和軸承故障進行高敏感性檢測。所述技術能夠根據故障特徵量值中 可能出現的微妙變化，將惡化的EMM部件的狀態與正常狀態或可接納狀態區分開來。典型 機電機的定子電流中的支配分量是電源基本諧波、偏心諧波、槽諧波、飽和諧波，以及源自 環境噪聲等未知來源的其他分量。由於此類支配分量存在於出現軸承故障之前和之後，因 此這些分量所攜帶的大部分信息與軸承故障無關。從這個意義上說，它們對EMM故障檢測 問題而言基本上是「噪聲」。相比較而言，定子電流中由驅動系統故障注入的分量的量值遠 低於支配分量。因此，檢測的靈敏性將受到影響，即使是使用基本上以單相分析為基礎的最 好儀器和分析方法也是如此。
通常，可通過電源頻率、風輪轉速和機器結構來確定支配分量的頻率。如果將驅動 系統故障特徵作為信號考慮，且將所述支配分量作為噪聲考慮，則驅動系統故障檢測問題 在本質上即為低信噪比問題。此外，由於信號頻率可能無法預測，因此信號和噪聲可能具有 相同頻率。因此，應當除去噪聲分量，以發現故障特徵。因此，估計定子電流中與驅動系統 故障無關的支配分量，然後以實時方式通過所述估計而消除這些支配分量。這樣，剩餘分量 (即已消除噪聲的定子電流)與驅動系統故障的相關程度就更高。
本發明的一項實施例能夠系統地且動態地消除多相系統電信號的對稱或有用分 量的貢獻，例如電流、電壓或功率。這種消除使得因機器不對稱性和/或故障而引起的電信 號「失真」在交流頻譜中突出顯示，並因此而使相應檢測更容易。具體而言，本發明涉及對多 相中的每一相的電信號瞬時值(電流、電壓、功率等)進行平方運算，並對所得值求和。對 電信號瞬時值進行平方運算會將所有對稱或平衡(且通常為有用的)分量貢獻「併入」或 加入等效直流信號中。這樣，如果存在，則信號中只有指示不對稱性或故障的不平衡分量將 以兩倍頻率的交流量顯示。因此，通過這種對所有對稱項的消除，那麼不管是固有機器不對 稱性、定子繞組故障或驅動系統故障，還是主軸承故障，此類異常的效果都將在交流頻譜中 突出顯示，因為它們無需與有用或對稱分量競爭。因此，將以高得多的靈敏度水平對所得到 的能夠僅歸因於異常狀態的交流頻譜進行分析。
參閱圖1，機電機(EMM)，例如三相發電機，經配置以發電。EMM組件100包括轉子 組件110、主軸承120、主軸130、齒輪箱140、電傳感器(未圖示)，以及多相發電機150。EMM 組件100也包括控制器，用於響應於發電機故障狀態而監視並控制多相發電機150的運行。 控制器包括處理器，用於檢測EMM組件100內的各種部件，包括驅動系統和軸承，是否存在 故障狀態。將參閱圖2更詳細地介紹控制器。電信號傳感器可以是電流和電壓傳感器，用於獲取與多相發電機150相關的電流和電壓數據。例如，電流傳感器用以感測多相發電機的多相中的一相或多相的電流數據。具體而言，就三相感應發電機而言，電流和電壓傳感器用以感測三相感應發電機的三相的電流和電壓數據。儘管本發明的某些實施例將參照多相發電機進行描述，但本發明的其他實施例可應用到其他多相機電機。
在本發明的一項實施例中，電流和電壓傳感器分別檢測多相發電機150的定子電流數據和電壓數據。從傳感器獲取的定子電流數據和電壓數據將傳送給控制器，以進行進一步的處理和分析。所述分析包括執行電流特徵分析(CSA)以檢測EMM內的故障，包括驅動系統故障和軸承故障。根據本發明的一項實施例，所述控制器經配置以消除電信號中對稱或有用分量的貢獻，以使得所述信號中只有與故障相關的不平衡分量會在交流頻譜中顯示為交流量。具體而言，所述控制器經編程以移除此類非故障相關的對稱或有用分量，方法是對多相中的每一相的電流數據瞬時值進行平方運算，並對平方值進行求和。這樣，非故障相關的對稱分量將轉換成直流量，而電流信號中故障相關的不對稱分量將以兩倍頻率顯示在交流頻譜中。
現在參閱圖2，其中圖示了控制器的詳細方框圖。如參閱圖1所述，控制器170包括處理器180和電氣多相不平衡分離技術(eMIST)單元190。eMIST單元190連接到傳感器庫160，並接收多相發電機150的每一相的定子電流和電壓數據，並準備供處理器180進行處理的電流和電壓數據。eMIST單元190的功能將參閱圖3、圖4和圖5進行更詳細的描述。儘管所圖示的eMIST單元190為單獨部件，但也應了解，eMIST單元190的功能可由處理器180執行。
處理器180用作不平衡分離系統，其系統地且動態地消除多相系統的電信號中的對稱或有用分量的貢獻，例如電流或電壓或功率。此類消除使得因機器100的不對稱性和/ 或故障而引起的電信號「失真」在交流頻譜中突出顯示。換言之，處理器180經配置以將基本頻率分量作為噪聲處理，並將剩餘頻率分量作為故障相關分量處理。動態地消除連續獲取的定子電流分量中的噪聲分量將得到僅與故障相關的分量，其由機電故障引入定子電流中。例如，處理器180可經編程以消除所測量的定子電流數據中的基本頻率(例如，60Hz) 和低頻率諧波(尤其是基本頻率分量)。移除所測量的定子電流數據中的基本頻率能夠極大地提高模數轉換解析度和SNR，因為60Hz的基本頻率在電流信號的頻譜中佔較大部分。
處理器180可經編程以進一步分析已消除噪聲的定子電流。具體而言，可計算閾值，以使得落在所述閾值外的測量頻率即指示EMM部件狀態惡化/異常。一種計算閾值的方法可以是發現正常狀態下的最高故障特徵級別，並將該值設置成閾值。
參閱圖3，在本發明的示例性實施例中，eMIST單元190能夠消除定子電流中的噪聲，並分離其中的故障信號。為了準確地消除定子電流中的噪聲，eMIST單元190經配置以動態地消除非故障相關的平衡分量，即，定子電流中的噪聲分量。為了動態地消除定子電流頻譜中的噪聲分量，eMIST單兀190經配置以對多相中的每一相的電信號瞬時值(電流、電壓、功率等)進行平方運算，並根據公式(I)和(2)對經平方的瞬時值求和，從而將對稱或平衡(且通常為有用的)分量轉換成等效直流量，且將任意不平衡且故障相關的分量以兩倍頻率顯示在交流頻譜中。
I = Ia2+Ib2+. . . +In2----(I)
V = Va2+Vb2+. · · +Vn2——(2)
這樣，只有任意不對稱項會針對I和V作為交流量顯示在交流頻譜中。因此，通過這樣有效地消除所有對稱項，不管是固有機器不對稱性還是驅動系統部件或軸承故障，異常的效果都會作為交流量突出顯示在交流頻譜中。因此，針對出現故障的驅動系統或軸承狀態，將以高得多的靈敏度對所得到的能夠僅歸因於異常狀態的交流頻譜進行分析。處理器180對公式(I)和(2)的結果進行分析，並在交流頻譜中存在任意故障相關的交流量的情況下檢測故障。
應注意的是，與EMM組件100相關的機械故障也可包括轉子組件110中的故障。如果轉子組件100中出現故障，則定子電流測量將無助於檢測與轉子關聯的故障，原因是出現在轉子中的任何故障將在多相發電機的所有η相中形成相等調製，其中「η」是相的數量。 為了檢測轉子組件中的故障，eMIST單元190經配置以如圖4所示計算基線測量值，然後如圖5所示計算「混合」定子電流數據。基線定子電流和電壓數據測量值是與健康驅動系統和軸承部件關聯的電流和電壓數據，且在EMM組件100的非故障運行狀態期間獲取。與健康驅動系統和軸承狀態關聯的基線定子電流數據可包括所獲取的多相中的每一相的一組定子電流數據，其中所述定子電流數據在安裝包括軸承和驅動系統部件在內的EMM組件100 後不久獲取。在一項實例中，基線定子電信號在EMM組件100的初次運行期間獲取，即，在安裝EMM組件100後第一次運行EMM組件100期間獲取。這樣獲取的定子電流數據可確保定子電流中不包括與驅動系統或軸承故障相關的分量。參閱圖4，在一項實例中，eMIST單元190從傳感器庫160接收電流和電壓數據，並根據下面的公式(3)和(4)計算電流和電壓的基線測量值，
Ibaseline = Ia-baseline2+Ib_baseline2+· · ·+In_baseline2 ----(3)
Vbaseline = Va-baseline2+Vb-baseline2+. . . +Vn_baseline2 ----(4)
其中，
Ibaseline是在健康機器狀態期間測量的基線定子電流數據
Ia-baseline是第一相的基線定子電流數據
Ib-baseline是第二相的基線定子電流數據
In-baseline是第η相的基線定子電流數據
Vbaseline是在健康機器狀態期間測量的基線定子電壓數據
Va-baseline是第一相的基線定子電壓數據
Vb-baseline是第二相的基線定子電壓數據
Vn-baseline是第η相的基線定子電壓數據
因此，基線電流⑴和電壓(V)數據是多相中每一相的電流和電壓信號瞬時值的平方和。eMIST單元190經進一步配置以根據公式(5)和(6)對基線定子電流和電壓值執行快速傅立葉(Fourier)變換(FFT)，以將電流信號(I)中的非故障相關分量分解成等效直流量，而將故障相關分量以頻率域中頻率的兩倍呈現在交流頻譜中。由於在健康軸承狀態下，定子電流中的所有分量均為噪聲， 所以基線測量期間交流頻譜中不含任何故障信息。因此，當出現故障時，只有噪聲分量會以兩倍頻率顯示在交流頻譜中。
FFT(I) = 2*fbaselinel----(5)
FFT (V) = 2*f base IineV----(6)
在理想情況下，假定EMM組件100在沒有機械故障的情況下正常運行，則所得定子電流和電壓數據將具有非故障相關分量，即，交流頻譜中已消除且不具有故障相關分量的平衡分量。所得定子電流和電壓數據將形成故障檢測期間的基線數據。處理器180可將基線測量值存儲在存儲器185中，以在轉子110故障分析和檢測期間使用。
此外，參閱圖5，eMIST單元190從傳感器庫160接收電流和電壓數據，並根據下示公式(7)和(8)計算電流和電壓的混合定子電流數據。混合定子電流和電壓數據的計算方法是，將多相電流和電壓數據中至少一相的電流和電壓分量替換成該特定相的相應基線電流和電壓數據，其中基線數據是在正常/健康機器住狀態期間測量的。
Ihybrid = Ia-old2+Ib-new2+. . . +In-new2----(7)
Vhybrid = Va-old2+Vb-new2+. . . +Vn-new2----(8)
其中，
Ihybrid是在故障檢測期間獲取的定子電流數據
la-old是在基線測量期間獲取的第一相的電流數據
Ib-new是在故障檢測期間獲取的第二相的電流數據
In-new是在故障檢測期間獲取的第η相的電流數據
Vhybrid是在故障檢測期間獲取的定子電壓數據
Va-old是在基線測量期間獲取的第一相的電壓數據
Vb-new是在故障檢測期間獲取的第二相的電壓數據
Vn-new是在故障檢測期間獲取的第η相的電壓數據。
eMIST單元190經進一步配置以根據公式(9)和(10)對混合定子電流和電壓值執行快速傅立葉變換(FFT)，以將電流信號(I)中的非故障相關分量分解成等效直流量，而將故障相關分量以頻域中頻率的兩倍呈現在交流頻譜中。
FFT (Ihybrid) = 2*fhybridl----(9)
FFT (Vhybrid) = 2*fhybridV----(10)
處理器180隨後可將混合交流電壓和電流量的量值和相位與基線電壓和電流測量值進行比較。根據所述比較，混合量與基線測量值的任何偏差可表明EMM組件100中的至少一個部件存在故障，例如驅動系統部件或軸承。比較的結果可存儲在存儲器185中以進行進一步分析，例如故障頻率、發生故障的時間、特定部件的故障頻率等。
此外，為了提高檢測精度，需要針對所監視的每個部件，包括EMM組件100的齒輪箱140和軸承120獲取一組閾值。為了區分EMM組件100內的各部件中發生的各種故障， 需針對每個部件收集在基線狀態和故障檢測狀態下的多份電流和電壓信號樣本， 並設置相應的閾值。例如，為了將惡化的齒輪箱狀態與其他故障部件區分開來，需要對齒輪箱140的噪聲消除定子電流的RMS設置警告閾值。可通過觀察噪聲消除定子電流中與所確定的警告閾值的非受控偏差來檢測出可能的齒輪箱故障。為避免因數據不足而導致判斷錯誤，處理器180在接收到足夠的噪聲消除定子電流樣本後開始判斷，例如，在接收到30到50個樣本以上後開始判斷。可通過控制極限外的失控樣本的百分比來衡量所述偏差，例如10%以上， 且將發送關於齒輪箱狀態的警告消息。
圖6是軸承600的原理圖，軸承600具有內滾道610、外滾道620、位於內滾道610 與外滾道620之間的軸承滾珠630，以及用於將滾珠630固定在軸承600內合適位置的保持架640。外滾道和內滾道頻率在每個滾珠630經過故障時形成。這在完整滾道循環期間發生Nb次，其中Nb是軸承600中的滾珠630的數量。因而可根據等式(11)到(13)來限定軸承頻率fbearing,
fbearing
外滾道/θ
權利要求
1.一種檢測發電機中的機械故障的方法，所述方法包括 獲取表示所述發電機的運行狀態的電信號； 將所述電信號歸一化以提取頻譜信息；以及 根據對所述頻譜信息的分析來檢測故障。
2.根據權利要求1所述的方法，其中根據對所述頻譜信息的分析來檢測故障包括檢測軸承故障或齒輪箱故障。
3.根據權利要求1所述的方法，其中獲取表示所述發電機的運行狀態的電信號包括獲取所述發電機的多相中的每一相的電信號。
4.根據權利要求1所述的方法，其中所述表示所述發電機的運行狀態的電信號包括電流和電壓信號。
5.根據權利要求1所述的方法，其中所述頻譜信息中的電流頻譜根據以下項中的至少一項來歸一化快速傅立葉變換、時頻分析，以及多模歸結分析。
6.根據權利要求1所述的方法，其中將所述電信號歸一化以提取頻譜信息進一步包括 消除所述頻譜信息中的電流頻譜中的對稱分量；以及 提取在異常運行狀態期間顯示於所述電流頻譜中的不對稱分量。
7.根據權利要求6所述的方法，其中消除所述電流頻譜中的對稱分量包括對多相中每一相的電流信號瞬時值進行平方運算，並對平方值求和。
8.根據權利要求6所述的方法，其中消除所述電流頻譜中的對稱分量包括消除構成所述發電機的正常運行狀態期間的發電機電流頻譜的對稱分量。
9.根據權利要求1所述的方法，其進一步包括 獲取表示所述發電機的非故障運行狀態的第二組電信號； 使用所述第二組電信號將表示所述發電機的所述運行狀態的電信號轉換成混合電信號; 將所述混合電信號歸一化以提取頻譜信息；以及 根據對所述頻譜信息的分析來檢測故障。
10.根據權利要求9所述的方法，其中獲取表示所述發電機的非故障運行狀態的第二組電信號包括獲取所述發電機的多相中的每一相的第二組電信號。
11.根據權利要求9所述的方法，其中將所述混合電信號歸一化以提取頻譜信息包括 動態地消除所述混合電信號中的對稱分量； 將所述混合電信號中的所述不對稱分量的量值和相位與所述第二組電信號的量值和相位進行比較；以及 當所述混合電信號中的所述不對稱分量與所述第二組電信號中的量值和相位偏離時，檢測出故障。
12.根據權利要求11所述的方法，其中檢測故障包括檢測所述發電機的轉子中的故障。
13.根據權利要求1所述的方法，其中分析所提取的特徵包括 將所提取的特徵與確定的閾值進行比較。
14.一種檢測發電機的機械故障的系統，所述系統包括一個或多個傳感器，其用於獲取表示所述發電機的運行狀態的電信號； 控制器，其用於將所述電信號歸一化以提取頻譜信息；以及 故障檢測單元模塊，其用於根據對所提取頻譜信息的分析來檢測所述齒輪箱中的一個或多個故障。
15.根據權利要求14所述的系統，其中所述故障檢測單元模塊檢測軸承故障或齒輪箱故障。
16.根據權利要求14所述的系統，其中所述一個或多個傳感器獲取所述發電機的多相中的每一相的電信號。
17.根據權利要求14所述的系統，其中所述控制器經進一步配置以 消除所述頻譜信息中的電流頻譜中的對稱分量；以及 提取在異常運行狀態期間顯示於所述電流頻譜中的不對稱分量。
全文摘要
本發明公開了一種根據電流特徵分析來檢測風力發電機中故障的方法。所述方法包括獲取表示發電機的運行狀態的一組電信號。此外，處理所述電信號以生成電信號的歸一化頻譜。根據對所述電流頻譜的分析來檢測故障，所述故障與齒輪箱或軸承或與所述發電機關聯的其他任何部件相關。
文檔編號G01M13/02GK103033745SQ201210313669
公開日2013年4月10日 申請日期2012年8月29日 優先權日2011年8月29日
發明者P.內蒂, M.R.沙赫, K.揚斯, M.蒂瓦裡, 張品佳 申請人:通用電氣公司