风电齿轮箱系统故障树与部件故障诊断方法

1.本发明属于风电设备状态检测与故障诊断领域，尤其涉及风电齿轮箱系统故障树与部件故障诊断方法。


背景技术：

2.风电齿轮箱系统是风力发电机上最重要的系统之一，齿轮箱的功能是提高机械转速从而减少发电机体积和降低后续变流难度，由于工作环境的特殊性，风电齿轮箱长年工作在变载变工况、振动噪声、大范围温度变化的环境中，因此齿轮箱系统比较容易出现故障。据相关研究显示，齿轮箱是风电机组中故障发生率较大、造成停机时间以及维修成本最高的部件之一。
3.齿轮箱在制造和安装过程中不可避免的存在各种形状误差和装配误差，齿轮在啮合过程中齿面相互碰撞摩擦、轴承滚子与内外圈相互摩擦等都会产生大量的热，热量的累积容易导致润滑油化学性质、齿轮齿面物理力学特性等发生变化，从而增加故障发生几率，降低齿轮箱部件寿命。冷却润滑系统的功能是给齿轮箱齿轮和轴承提供润滑油以及带走工作中产生的热量，从而保证齿轮箱正常工作，一旦齿轮箱冷却润滑系统发生故障，极易诱发齿轮箱内其他机械故障，因此对齿轮箱的冷却润滑系统进行故障诊断预警，有利于提高齿轮箱的使用寿命，降低风力发电机运行维护成本。
4.齿轮箱与齿轮箱冷却润滑系统通过管道相互连接，并通过润滑油进行能量和物质的交换，因此风电齿轮箱系统各参数之间表现出相互影响相互耦合的关系，这给齿轮箱系统故障诊断增加了难度。传统基于scada数据的故障诊断方法一般流程为：数据清洗
→
特征选择
→
模型选择
→
模型训练
→
测试。对于风电齿轮箱系统来说，相互关联的参数给特征选择增加了难度和不确定性。
5.专利文献cn106980913a公开了一种基于故障树分析的风力发电机组备品备件需求预测方法，首先建立风力发电机组故障树抽象模型；然后得到故障树中各个底事件所对应部件的日化年故障概率；利用simulink平台搭建故障树仿真模型并对顶事件的布尔函数表达式进行化简；求取故障树最小割集；编写计算各底事件的概率重要度、关键重要度指标的数值运算子函数；用户输入各个底事件的日化年故障概率，调用子函数输出概率重要度、关键重要度指标；计算未来阶段各个部件的备品备件的数目。
6.专利文献cn112462736a公开了属于风电机组故障诊断技术领域的一种基于数据分析的风电机组故障诊断方法。所述风电机组故障诊断方法是利用风电机组历史数据分析来诊断风电机组故障的；该故障诊断包括收集风电机组的历史数据以及获取的现场数据信息；对数据进行辨识，按照数据类型对数据进行分类与处理；对具体的风电机组进行初始故障建模；从scada系统监测量中挑选出可能与风电故障相关的量，转化为故障样本事务集，根据专家经验以及理论知识，对进行分析，判断故障发展的模式。
7.专利文献cn111523557a公开了一种基于大数据的风电智能化故障诊断方法，所述方法包括：故障列表及与故障列表相应的数据文件的收集与数据整理；建立基于贝叶斯网
络的主故障排序模型；建立基于深度学习算法的主故障定位模型；基于主故障排序模型和主故障定位模型进行实时故障诊断与定位。
8.故障树分析法(fault tree analysis，fta)是由上往下的演绎式失效分析方法，利用布林逻辑组合低阶事件，分析系统中不希望出现的状态。建立故障树是由逻辑门输出事件反推引起该事件原因的过程，也既是故障机理分析的过程，而在进行部件故障诊断时是由参数的状态推测事件是否发生的过程，后者与常规故障诊断流程是一致的，但由于建立故障树过程中考虑了故障发生的因果逻辑，明晰了对应部件的故障表征，因此减少了具有不确定性的特征筛选步骤。借助故障树相关理论，本发明提出了一种风电齿轮箱系统故障树与部件故障诊断方法。


技术实现要素：

9.针对以上提出的问题，本发明公开了一种风电齿轮箱系统的故障树，以及基于故障树的部件故障诊断方法。具体包括：
10.风电齿轮箱系统故障树：
11.故障树分析法是一种由“因”溯“果”的失效分析方法，故障树中使用逻辑门和各种事件符合来表示事件之间的关系，常用逻辑门和事件符号如下表：
12.表1
[0013][0014][0015]
如图2所示为某一风电齿轮箱及其冷却润滑系统结构示意图，展示了润滑油在齿轮箱系统中的循环路径，依照此物质和能量传动规律，分析了关键部件的故障机理，建立了风电齿轮箱系统故障树，如图1所示，具体结构为：
[0016]
顶事件风电齿轮箱系统故障，顶事件下有四个中间事件用或门组合，四个中间事件分别为机械故障、滤芯堵塞故障、温控阀故障和齿轮箱油泵故障。
[0017]
机械故障下有轴承故障、齿轮故障两个中间事件和其他机械故障一个基本事件。轴承故障下有齿轮箱高速轴前轴承或后轴承温度高、齿轮箱油池温度高两个基本事件和齿轮箱进口油温度升高、齿轮箱冷却水温度升高两个开关事件，用与门组合，与门条件事件为齿轮箱高速轴前后轴承温差大。齿轮故障下有齿轮箱油池温度高、齿轮箱高速轴前后轴承温度高、齿轮箱进口油温度高三个基本事件和齿轮箱冷却水温度升高一个开关事件，用与门组合，与门条件事件为齿轮箱高速轴前后轴承温差小。
[0018]
中间事件滤芯堵塞下有齿轮箱进口油压力低、油泵出口压力高两个基本事件和机械故障一个中间事件，用与门组合，其中中间事件机械故障与根节点齿轮箱系统故障下的中间事件机械故障一致。
[0019]
中间事件温控阀故障下有齿轮箱油池温度高、齿轮箱冷却水温度低和齿轮箱进口油温度高三个基本事件与齿轮箱油池温度升高一个开关事件，用与门组合。
[0020]
中间事件齿轮箱油泵故障下有齿轮箱油泵出口压力低、齿轮箱进口压力低两个基本事件，齿轮箱油池温度升高、齿轮箱进口油温度升高两个开关事件，用与门组合。
[0021]
部件诊断方法：
[0022]
特征参数的定性分析可以摆脱具体数值的波动变化，一般情况下这种波动是风力发电机工况变化带来的，因此参数的定性分析可以削弱工况影响。本发明进行参数定性分析的原理在于：风力发电机组正常运行时，各个参数按照物理规律相互影响，在工况变化时，各参数在特征空间中依照这种规律按一定轨迹变化位置，虽然工况波动会使机组状态稍微偏离理论位置，但总体上依然围绕理论轨迹分布，当故障发生时，其中某几个关键参数会严重偏离理论轨迹，因此利用故障状态下部件关键参数分布与健康状态下的位置分布对比可以判断其故障行为。
[0023]
具体的，风电齿轮箱部件诊断方法执行步骤如下：
[0024]
步骤1：scada数据预处理。从待测风力发电机组历史运行数据中截取正常运行部分数据，删除输出功率小于或等于0、发电机转速小于或等于0、风速小于或等于0的数据和桨距角大于或等于最小桨距角但输出功率小于额定功率的90％的数据。
[0025]
步骤2：根据要诊断的部件，按照建立的风电齿轮箱系统故障树选取对应故障事件下的基本事件所述参数作为研究的对象，如温控阀的故障诊断则选择齿轮箱油池温度、齿轮箱冷却水温度、齿轮箱进口油温度三个参数。
[0026]
步骤3：根据步骤2所选的参数，在删除必要异常数据后绘制出这些参数的散点图，与正常状态下的散点分布进行对比，如果状态点偏离正常状态下簇团的范围，并且各个轴所代表的参数的变化趋势与故障树中描述的一致，则可以认为测试机组该部件存在故障。
[0027]
与现有技术相比，本发明的有益效果为：本发明通过研究齿轮箱及其冷却润滑系统的结构和故障机理，建立了风电齿轮箱冷却润滑系统故障树，明晰了风电齿轮箱冷却润滑系统各关键部件的故障表征，为后续部件故障诊断提供了参考，提高了特征与故障的相关性；另一方面，针对特征参数的定性分析，减少了工况对诊断的影响，提高了故障诊断精度。
附图说明
[0028]
图1为风电齿轮箱系统故障树；
[0029]
图2为风电齿轮箱及其冷却润滑系统结构示意图；
[0030]
图3为齿轮箱滤芯堵塞时正常与故障数据的参数散点图；
[0031]
图4为齿轮箱温控阀正常与故障数据的参数散点图；
[0032]
图5为齿轮箱油泵正常与故障数据的参数散点图。
具体实施方式
[0033]
下面结合附图对本发明的实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特性能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
[0034]
下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特性能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清除明确的界定。
[0035]
以某风场机组为例，齿轮箱机器冷却系统的结构示例图如图2所示，根据故障树相关理论和符号建立如图1所示的齿轮箱冷却润滑系统故障树，具体结构为：
[0036]
故障树的顶事件为风电齿轮箱系统故障，顶事件下有四个中间事件用或门组合，四个中间事件分别为机械故障、滤芯堵塞故障、温控阀故障和齿轮箱油泵故障。
[0037]
机械故障下有轴承故障、齿轮故障两个中间事件和其他机械故障一个基本事件。轴承故障下有齿轮箱高速轴前轴承或后轴承温度高、齿轮箱油池温度高两个基本事件和齿轮箱进口油温度升高、齿轮箱冷却水温度升高两个开关事件，用与门组合，与门条件事件为齿轮箱高速轴前后轴承温差大。齿轮故障下有齿轮箱油池温度高、齿轮箱高速轴前后轴承温度高、齿轮箱进口油温度高三个基本事件和齿轮箱冷却水温度升高一个开关事件，用与门组合，与门条件事件为齿轮箱高速轴前后轴承温差小。
[0038]
中间事件滤芯堵塞故障下有齿轮箱进口油压力低、油泵出口油压力高两个基本事件和机械故障一个中间事件，用与门组合，其中中间事件机械故障与根节点齿轮箱系统故障下的中间事件机械故障一致；
[0039]
中间事件温控阀故障下有齿轮箱油池温度高、齿轮箱冷却水温度低和齿轮箱进口油温度高三个基本事件与齿轮箱油池温度升高一个开关事件，用与门组合；
[0040]
中间事件齿轮箱油泵故障下有齿轮箱油泵出口压力低、齿轮箱进口压力低两个基本事件，齿轮箱油池温度升高、齿轮箱进口油温度升高两个开关事件，用与门组合。
[0041]
以上基于图2风电齿轮箱冷却润滑系统结构和故障机理建立了故障树，下面将结合实施例对具体部件的诊断进行详细阐述，具体包括以下步骤：
[0042]
步骤1：scada数据清洗。从待测风力发电机组历史运行数据中截取正常运行部分数据，删除以下4种类型的数据：
[0043]
1.输出功率小于或等于0的数据。
[0044]
2.发电机转速小于或等于0的数据。
[0045]
3.风速小于或等于0的数据。
[0046]
4.桨距角大于或等于2并且输出功率小于额定功率的90％的数据。
[0047]
步骤2：根据要诊断的部件，按照建立的风电齿轮箱系统故障树选取对应中间事件下的基本事件所述参数。实施例分别为某风电场机组滤芯堵塞故障、温控阀故障、齿轮箱油
泵故障，根据图1所示故障树，滤芯堵塞故障选取的参数为齿轮箱油泵出口油压力、齿轮箱进口油温度；温控阀故障选取的参数为齿轮箱油池温度、齿轮箱冷却水温度、齿轮箱进口油温度；齿轮箱油泵故障选取的参数为齿轮箱油泵出口油压力、齿轮箱进口油温度。
[0048]
步骤3：根据步骤2所选的参数，画出清洗后的数据的散点图，如图3、图4、图5所示，其中蓝色点表示部件正常运行下的状态点，橙色部分表示该部件发生故障时的状态点。通过对比可以发现，当齿轮箱滤芯发生堵塞故障时，齿轮箱油泵出口油压力上升，齿轮进口油压力下降，状态点向右下角偏移，如图3所示。当齿轮温控阀发生故障时，根据故障树分析显示，齿轮箱油池温度、齿轮箱进口油温度会上升，而齿轮箱冷却水温度基本不变或降低，即仅受环境温度影响，如图4所示，橙色点的齿轮箱油池温度高于正常状态，齿轮箱进口油温也保持较高温度，而齿轮箱冷却水温度变化范围与正常状态一致。当齿轮箱油泵出现故障时，齿轮箱油泵出口油压力和齿轮箱进口油压力均降低，如图5所示，橙色点集中在左下角位置。
[0049]
显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常依照所建立故障树结构可以诊断高速轴轴承损坏、齿轮相关故障、滤芯堵塞、温控阀损坏和油泵损坏等齿轮箱常见故障。以上对附图中的实施例进行描述并非旨在限制本发明的保护范围，而是仅仅表示本发明的较佳实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。