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摘 要：在风速10m/s～14m/s的范围内，某风电场风力发电机组振动报警频发并最终导致停机，通过对监控系统数据的调集，以及现场检测， 在确认不是机组自身质量可能存在问题的原因后，在发电机组控制系统中增设一个数字滤波器并加以调校，对该发电机的转速信号实施预处理，在信号处理后将其输入转速控制回路，从而解决了问题。因为信号控制回路与处理回路均互相独立，故而这个新加的滤波器不会对电机输出功率或者其它任何性能产生影响。经实地检测验证，该措施达成了将发电机转速的波动幅值维持在安全范围内的效果，消除了风机振动带来的影响，同时为变桨系统增加了优良的控制调节性能。
关键词： 风力发电机组; 振动; 滤波器
某风力发电场内的风机在试运行期间，有 以上的机组分别因振动问题先后触发报警从而导致停机。经过对该现象进行统计分析发现， 的停机形成在风速10m/s～14m/s的范围内，只要风速不在该范围内，无论高低都几乎不会出现由于振动问题而报警从而导致停机的现象。 对风机而言，10m/s～14m/s范围内的风速是发电“黄金”区，在这个问题没有彻底获得解决之前，风机除因振动停机从而降低发电效益外，由于其供应商为避免振动故障导致风机损伤，通过调整风机控制系统参数的方式，限制风机发电功率，作为防止风机损伤的保护措施，也是令发电效益上不去的一个重要原因，因此给投资方带来的经济损失是巨大的。
2 查找故障原因并进行初步分析
2.1 原因
风机振动报警信号需要动传感器的触发。事故形成后，对监控系统数据进行调集可以发现：转速与报警占比关系： ～ ，占 ;变桨角度与报警占比关系： ～ ，占 ;功率与报警占比关系： ～ ，占 。为找到引发振动的根本原因，对以上 种振动报警逐项实施了调查分析。（1）检查振动传感器：重新校准传感器以确认是不是传感器的误报警，结果表明传感器没有任何异常。为了比较起来更加方便，对部分机组更换新的振动传感器，仍然形成报警，确认不是振动传感器原因。（2）检查叶片：检查了所有叶片的履历本、及其相关生产记录，还有相应的质量控制文件后，确认不是叶片质量方面的问题;用专业的 数据采集软件，在现场随机对 台风机的每一支叶片实施重量平衡检查，所得测试结果完全符合生产质量报告内容，公差满足风机生产设计要求，确认不是叶片重量平衡方面的原因;而且经全面盘查表明，叶片安装标记位（变桨轴承与叶片上面的“ ”刻度线）跟其实际安装位置完全一致，确认不是叶片安装角度的原因。（3）检查塔筒：检查了各塔筒本体及其基础段生产记录及相关质量控制文件， 确认不是塔筒质量方面的问题。 同时， 检查结果表明塔筒底基础环与法兰的安装间隙全都不到 ，满足要求。（4）检查控制系统：经过对各风机的控制系统程序进行检查，未发现异常。为了确认不是控制系统程序版本造成的影响，分别使用 个程序版本对风机实施测试，但使用任何一种版本，都始终会形成报警的结果。（5）对功率进行限制：随机选风机 台对其运行功率实施限制，在相同风速条件下并没有由于限制功率而不报警。（6）检查风机基础：随机选择 台风机，对局部基础覆土进行开挖，看其基础混凝土会不会由于风机振动出现裂纹，同时用混凝土强度回弹仪，检测混凝土。所得检测结果显示，此时的风机基础施工质量满足设计要求，确认不是风机基础施工问题。
2.2 风机运行试验并采集数据
在确认振动问题不是由以上各因素引起的之后，为验证风机运行中垂直气流产生的影响，明确风机振动与风向关系，选择了具有代表性的 台风机，为其安装新的在线持续检测装置，以及风向标支架和风向传感器，采集风机数据进行分析研究。并将实地采样点模块加装到机舱控制柜内，该模块除与机架上安装的加速度传感器相连，并可与收集（ ）信息的工控机相互通信。 加装实地采样点模块后的风机控制系统见图1。
2.3 实地试验
在现场展开了发动机超速试验、低转速急停试验、变桨系统正弦及开环测试，并通过现有测风塔进行数据采集。
3 所得测试结果以及解决措施
振动报警的一般情况是，机舱在风速大于9m/s～10m/s的正常工作状态下正确对风时，控制系统利用变桨调节器设法使风机始终以额定功率发电。等到发电机转速波动在某一时刻超出平均水平时，这一波动马上就会被反馈至控制系统，控制系统按照该信号状态进行变桨给定控制，最终仍然触发了振动报警，并使风机转换为停机状态。
3.1 检测分析
3.1.1 波形图
尚未触发警报前的振动波形见图2，图中绿色部分代表的是桨矩角 ;黑色部分代表的是发电机转速 ;红色部分代表的是功率 ;蓝色部分代的是表风速 。
通过波形图能够观测到的现象如下：（1）发电机转速出现的波动与风机自然摆动的机械特性相同;（2）变桨角度出现与风机自然摆动机械特性完全相同的波动;（3）运行在 10m/s～14m/s 的风速下达到满功率状态时，波动幅度在持续增大。
3.1.2 振动加速传感器的感应波形
加设的振动加速度传感器的感应波形见图3 ，图中粉红色部分代表的是功率 ，蓝色部分代表的是风速 ，褐色部分代表的是加速度 。
通过图3波形能够观测到的现象如下：（1）加速度传感器对风机的自然摆动进行持续监控;（2）满功率运行在 10m/s～14m/s的风速下时，风机自然摆动时的幅度变大，在风机发电进入满功率状态后，塔筒的振动幅度开始清晰可见的迅速增强。
3.1.3 振动形成过程，
（1）当风机运行功率接近满负荷，且风速在10m/s～14m/s范围内时，开始形成振动，这一时刻转子承受的轴向力达到最大;（2）在变化的风况下风机出现自然摆动;（3）在发电机转速中由于风机的自然擺动而产生了同样的摆动;（4）控制系统是通过变桨调节器尽量消除发电机上产生的转速波动，将其控制在额定转速范围内;（5）本机组用的是液压变桨系统，与直流电气变桨系统相比而言，控制反应需要毫秒级的延时，确实略大。因机械结构以及信号控制系统方面的原因，具体变桨调节会出现延时，从而导致机组相位控制没有足够的裕度，在控制效果上形成了反调，从而使实际结果与期待完全相悖。变桨系统最终反而将初始的摆动放大了，然后在机组的自然摆动逐渐增强到某一时刻，振动报警将会被触发。
3.2 改进措施和实施效果
3.2.1 措施
因机组自身特性，即控制对象是无法调整的，首先要排除机组自身质量方面存在问题的可能性，然后在风机控制系统中增设一个数字滤波器并予以调校，对发电机转速信号实施预处理，处理后信号又输入转速控制回路，对系统滤波后的信号进行调节控制，使变桨系统最终得到一个不经放大的稳定的参考值。 将软件版本升级更换为新控制程序，把不稳定的波形通过滤波转换为平滑稳定波形，因信号处理回路与控制回路均互相独立，滤波器的加装不会使风机的功率输出或者其它性能产生影响。
3.2.2 效果
（1）经实地检测现场验证，更新版软件可以使波动维持平稳，同时离报警值比较远，不会发生振动报警。（2）风机更新配置了 系统的软件后，通过与原有版本软件进行对比得知，在风速、风向均相同的情况下可以正常运行，不会报警。（3）风机配置更新了新版的软件后，可以保持振动水平。
4 结语
通过以上的软件更新以及波形测试结果显示在风力发电机组的控制系统里面增设一个数字滤波器并加以调校，对发电机转速信号实施预处理，并将经过处理的信号输入转速控制回路当中，可确保转速控制回路将发电机转速波动幅度维持在一个安全范围内。因信号处理与控制回路均互相独立，所以这个滤波器不会对发电机输出功率或者其它性能产生不良影响。输入速度控制回路的发电机转速信号与没加滤波器时相比，其携带的干扰信号，滤波后明显更少，且可确保变桨系统的控制调节性能变得更强大。
参考文献
[1]声音在线监测、识别、判断模型在风力发电机组故障诊断中的应用[J].陈伟. 河南科技.2018（11）
[2]风力发电机组故障诊断与预测技术研究综述[J].杨巍.工程建设与设计. 2018（04）
关键词： 风力发电机组; 振动; 滤波器
某风力发电场内的风机在试运行期间，有 以上的机组分别因振动问题先后触发报警从而导致停机。经过对该现象进行统计分析发现， 的停机形成在风速10m/s～14m/s的范围内，只要风速不在该范围内，无论高低都几乎不会出现由于振动问题而报警从而导致停机的现象。 对风机而言，10m/s～14m/s范围内的风速是发电“黄金”区，在这个问题没有彻底获得解决之前，风机除因振动停机从而降低发电效益外，由于其供应商为避免振动故障导致风机损伤，通过调整风机控制系统参数的方式，限制风机发电功率，作为防止风机损伤的保护措施，也是令发电效益上不去的一个重要原因，因此给投资方带来的经济损失是巨大的。
2 查找故障原因并进行初步分析
2.1 原因
风机振动报警信号需要动传感器的触发。事故形成后，对监控系统数据进行调集可以发现：转速与报警占比关系： ～ ，占 ;变桨角度与报警占比关系： ～ ，占 ;功率与报警占比关系： ～ ，占 。为找到引发振动的根本原因，对以上 种振动报警逐项实施了调查分析。（1）检查振动传感器：重新校准传感器以确认是不是传感器的误报警，结果表明传感器没有任何异常。为了比较起来更加方便，对部分机组更换新的振动传感器，仍然形成报警，确认不是振动传感器原因。（2）检查叶片：检查了所有叶片的履历本、及其相关生产记录，还有相应的质量控制文件后，确认不是叶片质量方面的问题;用专业的 数据采集软件，在现场随机对 台风机的每一支叶片实施重量平衡检查，所得测试结果完全符合生产质量报告内容，公差满足风机生产设计要求，确认不是叶片重量平衡方面的原因;而且经全面盘查表明，叶片安装标记位（变桨轴承与叶片上面的“ ”刻度线）跟其实际安装位置完全一致，确认不是叶片安装角度的原因。（3）检查塔筒：检查了各塔筒本体及其基础段生产记录及相关质量控制文件， 确认不是塔筒质量方面的问题。 同时， 检查结果表明塔筒底基础环与法兰的安装间隙全都不到 ，满足要求。（4）检查控制系统：经过对各风机的控制系统程序进行检查，未发现异常。为了确认不是控制系统程序版本造成的影响，分别使用 个程序版本对风机实施测试，但使用任何一种版本，都始终会形成报警的结果。（5）对功率进行限制：随机选风机 台对其运行功率实施限制，在相同风速条件下并没有由于限制功率而不报警。（6）检查风机基础：随机选择 台风机，对局部基础覆土进行开挖，看其基础混凝土会不会由于风机振动出现裂纹，同时用混凝土强度回弹仪，检测混凝土。所得检测结果显示，此时的风机基础施工质量满足设计要求，确认不是风机基础施工问题。
2.2 风机运行试验并采集数据
在确认振动问题不是由以上各因素引起的之后，为验证风机运行中垂直气流产生的影响，明确风机振动与风向关系，选择了具有代表性的 台风机，为其安装新的在线持续检测装置，以及风向标支架和风向传感器，采集风机数据进行分析研究。并将实地采样点模块加装到机舱控制柜内，该模块除与机架上安装的加速度传感器相连，并可与收集（ ）信息的工控机相互通信。 加装实地采样点模块后的风机控制系统见图1。
2.3 实地试验
在现场展开了发动机超速试验、低转速急停试验、变桨系统正弦及开环测试，并通过现有测风塔进行数据采集。
3 所得测试结果以及解决措施
振动报警的一般情况是，机舱在风速大于9m/s～10m/s的正常工作状态下正确对风时，控制系统利用变桨调节器设法使风机始终以额定功率发电。等到发电机转速波动在某一时刻超出平均水平时，这一波动马上就会被反馈至控制系统，控制系统按照该信号状态进行变桨给定控制，最终仍然触发了振动报警，并使风机转换为停机状态。
3.1 检测分析
3.1.1 波形图
尚未触发警报前的振动波形见图2，图中绿色部分代表的是桨矩角 ;黑色部分代表的是发电机转速 ;红色部分代表的是功率 ;蓝色部分代的是表风速 。
通过波形图能够观测到的现象如下：（1）发电机转速出现的波动与风机自然摆动的机械特性相同;（2）变桨角度出现与风机自然摆动机械特性完全相同的波动;（3）运行在 10m/s～14m/s 的风速下达到满功率状态时，波动幅度在持续增大。
3.1.2 振动加速传感器的感应波形
加设的振动加速度传感器的感应波形见图3 ，图中粉红色部分代表的是功率 ，蓝色部分代表的是风速 ，褐色部分代表的是加速度 。
通过图3波形能够观测到的现象如下：（1）加速度传感器对风机的自然摆动进行持续监控;（2）满功率运行在 10m/s～14m/s的风速下时，风机自然摆动时的幅度变大，在风机发电进入满功率状态后，塔筒的振动幅度开始清晰可见的迅速增强。
3.1.3 振动形成过程，
（1）当风机运行功率接近满负荷，且风速在10m/s～14m/s范围内时，开始形成振动，这一时刻转子承受的轴向力达到最大;（2）在变化的风况下风机出现自然摆动;（3）在发电机转速中由于风机的自然擺动而产生了同样的摆动;（4）控制系统是通过变桨调节器尽量消除发电机上产生的转速波动，将其控制在额定转速范围内;（5）本机组用的是液压变桨系统，与直流电气变桨系统相比而言，控制反应需要毫秒级的延时，确实略大。因机械结构以及信号控制系统方面的原因，具体变桨调节会出现延时，从而导致机组相位控制没有足够的裕度，在控制效果上形成了反调，从而使实际结果与期待完全相悖。变桨系统最终反而将初始的摆动放大了，然后在机组的自然摆动逐渐增强到某一时刻，振动报警将会被触发。
3.2 改进措施和实施效果
3.2.1 措施
因机组自身特性，即控制对象是无法调整的，首先要排除机组自身质量方面存在问题的可能性，然后在风机控制系统中增设一个数字滤波器并予以调校，对发电机转速信号实施预处理，处理后信号又输入转速控制回路，对系统滤波后的信号进行调节控制，使变桨系统最终得到一个不经放大的稳定的参考值。 将软件版本升级更换为新控制程序，把不稳定的波形通过滤波转换为平滑稳定波形，因信号处理回路与控制回路均互相独立，滤波器的加装不会使风机的功率输出或者其它性能产生影响。
3.2.2 效果
（1）经实地检测现场验证，更新版软件可以使波动维持平稳，同时离报警值比较远，不会发生振动报警。（2）风机更新配置了 系统的软件后，通过与原有版本软件进行对比得知，在风速、风向均相同的情况下可以正常运行，不会报警。（3）风机配置更新了新版的软件后，可以保持振动水平。
4 结语
通过以上的软件更新以及波形测试结果显示在风力发电机组的控制系统里面增设一个数字滤波器并加以调校，对发电机转速信号实施预处理，并将经过处理的信号输入转速控制回路当中，可确保转速控制回路将发电机转速波动幅度维持在一个安全范围内。因信号处理与控制回路均互相独立，所以这个滤波器不会对发电机输出功率或者其它性能产生不良影响。输入速度控制回路的发电机转速信号与没加滤波器时相比，其携带的干扰信号，滤波后明显更少，且可确保变桨系统的控制调节性能变得更强大。
参考文献
[1]声音在线监测、识别、判断模型在风力发电机组故障诊断中的应用[J].陈伟. 河南科技.2018（11）
[2]风力发电机组故障诊断与预测技术研究综述[J].杨巍.工程建设与设计. 2018（04）