【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力设备检测，具体地涉及一种风电机组主轴振动位移监测方法、一种风电机组主轴振动位移监测装置、一种风电机组主轴振动位移监测系统、一种风电机组主轴故障识别方法以及一种风电机组主轴故障识别装置。
技术介绍
1、风电机组主轴是传动链系统的关键部件，起到由叶轮到齿轮箱的力矩传递作用。尤其是对于具有大尺寸柔性叶片的风力发电机来说，叶片转动过程中产生的载荷不平衡、气动不平衡等问题，加上叶轮质量分配不均、风机主轴和主轴承安装配合误差、主轴承磨损游隙变大、停机时间长导致主轴弯曲等原因，主轴轴心轨迹会随着叶轮转动出现低频周期性摆动。
2、风电机组齿轮箱低速级行星轮的通过效应和齿圈故障会对整个传动链和机架施加周期性低频载荷，该载荷在面对机架刚度和弹性支承隔振性能不足的情况时，主轴不平衡位移量往往较大，甚至导致弹性支承损坏、轴承螺栓松动以及结构疲劳破坏等后果，监测主轴轴心轨迹和齿轮箱轴向位移可以获取表征以上故障的早期特征。因此监测主轴振动位移很有必要。
技术实现思路
1、本专利技术实施方式的目的是提供一种主轴振动位移监测方法、装置、主轴故障识别方法及装置，可以解决现有风电机组监测系统对主轴等传动部件低频位移不敏感且传统视频方法无法测量绝对位移的问题，该方法通过风电机组机舱原始加速度数据转换得到位移信号，并经过二次趋势项去除，得到真实位移信号，真实位移信号进行位移矢量合成得到轴心轨迹和轴向位移，由加速度数据计算得到的位移信号精度可达微米级，提高了低频位移测量的精度。
2
3、获取风电机组机舱原始加速度数据；
4、将原始加速度数据转换为原始位移信号；
5、去除原始位移信号中的二次趋势项，得到真实位移信号；
6、根据真实位移信号进行位移矢量合成得到轴心轨迹和轴向位移。
7、根据上述技术手段，通过风电机组机舱原始加速度数据转换得到位移信号，并经过二次趋势项去除，得到真实位移信号，真实位移信号进行位移矢量合成得到轴心轨迹和轴向位移，由加速度数据计算得到的位移信号精度可达微米级，提高了低频位移测量的精度。
8、在本申请实施例中，所述风电机组机舱原始加速度数据包括：轴承座径向呈90°的第一加速度数据和第二加速度数据、齿轮箱扭力臂销轴轴向的第三加速度数据以及机架三轴加速度数据；
9、获取风电机组机舱原始加速度数据，包括：
10、接收加速度采集装置采集的轴承座径向呈90°的第一加速度数据和第二加速度数据、齿轮箱扭力臂销轴轴向的第三加速度数据以及机架三轴加速度数据。
11、根据上述技术手段，通过不同位置的加速度采集装置采集能够表征风电机组主轴位置变化的风电机组机舱不同位置的加速度，为后续获得轴心轨迹和轴向位移提供了数据基础。
12、在本申请实施例中，所述原始位移信号包括轴承座原始位移信号、齿轮箱轴向原始位移信号以及机舱原始位移信号；
13、将原始加速度数据转换为原始位移信号，包括：
14、采用频域积分算法将轴承座径向呈90°的第一加速度数据和第二加速度数据转换为轴承座原始位移信号；
15、采用频域积分算法将齿轮箱扭力臂销轴轴向的第三加速度数据转换为齿轮箱轴向原始位移信号；
16、采用频域积分算法将机架三轴加速度数据转换为机舱原始位移信号。
17、根据上述技术手段，将原始加速度数据转换为原始位移数据，得到微米级精度的位移信号。
18、在本申请实施例中，去除原始位移信号中的二次趋势项，得到真实位移信号，包括：
19、采用滑动平均滤波器从原始位移信号中获得二次趋势项：
20、；
21、其中，y为提取出的二次趋势项，x为原始位移信号，l为滑动窗口长度，n为二次趋势项长度，k为以0为下界，以l-1为上界的循环变量；
22、采用原始位移信号减去二次趋势项，得到真实位移信号。
23、根据上述技术手段，采用自适应能力更强的滑动平均算法去除二次趋势项，对频域积分残余趋势项的修正精度更高。
24、在本申请实施例中，所述真实位移信号包括轴承座真实位移信号、齿轮箱轴向真实位移信号以及机舱真实位移信号；
25、根据真实位移信号进行位移矢量合成得到轴心轨迹和轴向位移，包括：
26、将机舱真实位移信号按照运动位移矢量合成原理拆分为yz平面位移信号和x方向位移信号；
27、将轴承座真实位移信号与yz平面位移信号作差得到轴心轨迹；
28、将x方向位移信号与齿轮箱轴向真实位移信号作差得到轴向位移。
29、根据上述技术手段，将真实位移信号通过运动位移矢量合成得到轴心轨迹和轴向位移。
30、本申请第二方面提供一种风电机组主轴故障识别方法，所述风电机组主轴故障识别方法包括：
31、采用所述的风电机组主轴振动位移监测方法监测轴心轨迹和轴向位移；
32、将轴心轨迹和轴向位移以及原始加速度数据采集时间段内的风电机组运行数据输入训练好的神经网络识别算法，识别主轴故障。
33、根据上述技术手段，根据监测得到的轴心轨迹和轴向位移以及对应时间段内的风电机组运行数据识别主轴故障，有利于提高风电机组轴承和主轴的早期故障诊断准确性和效率。
34、本申请第三方面提供一种风电机组主轴振动位移监测装置，所述风电机组主轴振动位移监测装置包括：
35、数据获取单元，用于取风电机组机舱原始加速度数据；
36、数据转换单元，用于将原始加速度数据转换为原始位移信号；
37、数据修正单元，用于去除原始位移信号中的二次趋势项，得到真实位移信号；
38、位移合成单元，用于根据真实位移信号进行位移矢量合成得到轴心轨迹和轴向位移。
39、根据上述技术手段，通过风电机组机舱原始加速度数据转换得到位移信号，并经过二次趋势项去除，得到真实位移信号，真实位移信号进行位移矢量合成得到轴心轨迹和轴向位移，由加速度数据计算得到的位移信号精度可达微米级，提高了低频位移测量的精度。
40、在本申请实施例中，所述风电机组主轴振动位移监测装置还包括：
41、加速度采集装置，与数据获取单元连接，用于采集轴承座径向呈90°的第一加速度数据和第二加速度数据、齿轮箱扭力臂销轴轴向的第三加速度数据以及机架三轴加速度数据，并传输到数据获取单元；
42、所述数据获取单元，用于接收加速度采集装置采集的轴承座径向呈90°的第一加速度数据和第二加速度数据、齿轮箱扭力臂销轴轴向的第三加速度数据以及机架三轴加速度数据。
43、根据上述技术手段，通过不同位置的加速度采集装置采集能够表征风电机组主轴位置变化的风电机组机舱不同位置的加速度，为后续获得轴心轨迹和轴向位移提供了数据基础。
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种风电机组主轴振动位移监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的风电机组主轴振动位移监测方法，其特征在于，获取风电机组机舱原始加速度数据，包括：
3.根据权利要求2所述的风电机组主轴振动位移监测方法，其特征在于，将原始加速度数据转换为原始位移信号，包括：
4.根据权利要求1所述的风电机组主轴振动位移监测方法，其特征在于，去除原始位移信号中的二次趋势项，得到真实位移信号，包括：
5.根据权利要求1所述的风电机组主轴振动位移监测方法，其特征在于，根据真实位移信号进行位移矢量合成得到轴心轨迹和轴向位移，包括：
6.一种风电机组主轴故障识别方法，其特征在于，所述风电机组主轴故障识别方法包括：
7.一种风电机组主轴振动位移监测装置，其特征在于，所述风电机组主轴振动位移监测装置包括：
8.根据权利要求7所述的风电机组主轴振动位移监测装置，其特征在于，所述风电机组主轴振动位移监测装置还包括：
9.根据权利要求7所述的风电机组主轴振动位移监测装置，其特征在于，所述位移合成单元
10.一种风电机组主轴故障识别装置，其特征在于，所述风电机组主轴故障识别装置包括：
...【技术特征摘要】
1.一种风电机组主轴振动位移监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的风电机组主轴振动位移监测方法，其特征在于，获取风电机组机舱原始加速度数据，包括：
3.根据权利要求2所述的风电机组主轴振动位移监测方法，其特征在于，将原始加速度数据转换为原始位移信号，包括：
4.根据权利要求1所述的风电机组主轴振动位移监测方法，其特征在于，去除原始位移信号中的二次趋势项，得到真实位移信号，包括：
5.根据权利要求1所述的风电机组主轴振动位移监测方法，其特征在于，根据真实位移信号进行位移矢量合成得到轴心轨迹和...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈强，钱洵，原美琳，
申请(专利权)人：国电联合动力技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。