本文从系统角度提供关于风轮机元件、故障统计、常见故障类型和故障资料收集方法等的见解，并从风力发电机元件上的常见故障入手，讨论振动感测器要求，例如频宽、测量范围和杂讯密度等。

据保守估计，目前全球至少安装了25万风力发电机。未来四年里，全球风力发电机市场预计将增加278 GW的陆上容量、44.3 Gw的海上容量。这相当于至少100,000台3 MW的风力发电机。随着可再生能源呈现这样的增加，加上国家电网的电力投入，风力发电机（WT）装置的可靠运行已成为工业和政府结构着重研究的课题。

对WT可靠性的量化研究显示，可靠性随时间不断提升。例如，2016年美国国家可再生能源实验室报告显示，在2007年至2013年间，包括变速箱在内的大多数WT子系统的可靠性都得到了提升，变速箱停机时间缩短了7倍。但是，在2018年时，变速箱仍然是三大常见故障点之一，且材料成本最高。变速箱每次故障的平均成本最高，一次大型更换平均花费230,000欧元。

变速箱元件的可靠性相对较差，因此需要重点对齿轮、轴承和轴实施状态监测。除了变速箱之外，转子叶片和发电机是WT系统中故障率最高的元件。目前商用风力发电机状态监测系统有很多，其中大部分使用振动感测器来实施变速箱分析。目前已经有一些商用的转子叶片监控系统，但这个领域尚待继续研究。

大量相关资料支援在风力发电机中使用振动监控系统，包括详细调查和分析各种系统的优势。但很少有资料会介绍风力发电机应用对振动感测器的要求。本文将从系统角度提供关于风轮机元件、故障统计、常见故障类型和故障资料收集方法等的见解，并从WT元件上的常见故障入手，讨论振动感测器要求，例如频宽、测量范围和杂讯密度等。

系统元件、故障和感测器要求

图1和图2显示风力发电机系统的主要元件，并提供风力发电机变速箱的详细结构。下面几节将重点介绍变速箱、叶片和塔架对状态监测的要求，重点介绍振动感测器。对于其他系统，例如偏航驱动、机械?车和发电机，一般不使用振动感测器进行监控，而是监控扭矩、温度、润滑油参数和电讯号。

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图1 : 风力发电机系统元件。

图2 : 变速箱的结构。

变速箱

风力发电机变速箱将机械能从低转速的转子轮毂传输到高速发电机。同时，WT变速箱承受着不同风速带来的交替载荷，以及频繁制动导致的瞬变脉冲。变速箱包括一个低速转子轴和主轴承，在风力驱动转子叶片时以0 rpm至20 rpm（不到0.3 Hz）的转速运行。要捕捉不断增加的振动讯号，需要振动感测器使用直流电运行。

业界认证指南特别指出，振动感测器的性能需要达到0.1 Hz。变速箱的高速轴通常以3200 rpm（53 Hz）的转速运行。为了提供足够频宽来捕捉轴承和齿轮故障的谐波，推荐低速和高速轴振动感测器的性能达到10 kHz及以上。这是因为无论转速多大，轴承谐振一般都在几千赫范围内。

到目前为止，轴承故障是引发变速箱故障的最大原因。一些研究显示，轴承故障是引发灾难性齿轮故障的根本原因。当高速轴上的后轴承失效时，高速轴发生倾斜，造成中间（中部）轴齿轮的传输不均。在这种情况下，齿轮的接触齿极易发生故障，如图3所示。

图3 : 中轴齿轮断齿。

轴承润滑（油）不足是导致主轴轴承故障的主要原因。可用的解决方案（例如SKF NoWear）包括特殊轴承涂层，可将缺油执行时间提高6倍以上。

即使采用特殊的轴承涂层和其他变速箱改进方法，我们仍然需要使用合适的振动感测器来监控变速箱的主要轴承和高速轴承。振动感测器的本底杂讯需要足够低，以便能够检测到早期振动幅度（g范围）较低的轴承故障。较老的MEMS技术，例如ADXL001，其本底杂讯为4 mg/vHz，足以捕捉轴承外环的故障。

图4显示，外环故障先出现约0.055 g的频率峰值，且轴承表现良好，从杂讯密度角度来看，本底杂讯低于2 mg/vHz。参考的资料获取系统的过程增益导致杂讯大幅降低，因此测量得出2 mg/vHz本底杂讯。只有在DAQ系统实现了足够的过程增益，且杂讯为随机的情况下，才适合使用本底杂讯为4 mg/vHz的感测器。一般情况下，最好使用本底杂讯为100 ug/vHz至200 ug/vHz的振动感测器，而不是基于过程增益，后者只有在杂讯为随机且不相关的情况下适用。

本底杂讯在100 ug/vHz至200 ug/vHz之间的感测器在捕捉正常的轴承运行状况方面表现出色，在捕捉ug/vHz范围内的早期故障时则表现卓越。事实上，使用本底杂讯为100 ug/vHz的MEMS感测器甚至能够更早检测出轴承故障。

图4 : 使用MEMS加速度计ADXL001测量轴承外环的故障。

在不到0.1g时，显示初始轴承损坏，而在达到1g时，通常表示深度轴承损坏，这会触发维护。图5显示，当振动幅值超过6g时，需维护变速箱和更换轴承。如前所述，轴承故障频率会在更高频率下发生。在更高频率下实施测量需要使用g范围规格更大的感测器。这是因为测得的加速度重力值与频率成比例。因此，相较于低频率，在更高频率下，相同的少量故障位移会导致更高的重力范围。

一般指定在50 g至200 g时使用测量范围高达10 kHz、更高频宽的感测器，尤其指定适用于风力发电机应用。由于结构冲击或突然的机械断裂，振动感测器也需要涵盖冲击载荷工况。因此，一般将典型的商用振动监控系统的满量程定为至少为50 g至100 g。

图5 : 振动幅度为6 g时的轴承位移。

对于风力发电机主轴承而言，要求至少使用一个单轴振动感测器，推荐使用两个，并在轴向和径向上测量。 [14]轴承环上的轴向开裂可能使轴承寿命缩短至仅一到两年。

由于变速箱本身很复杂，如图2所示，所以建议使用至少6个振动感测器来实施状态监测。在选择感测器的数量和位置时，应确保能够可靠测量所有齿轮啮合和缺陷／转动频率。监控变速箱的低速级时，需要使用一个单轴感测器，放置在尽可能靠近环形齿轮的位置。监控变速箱的中间和高速级时，需要在中心齿轮、中间轴和高速轴位置使用一个单轴感测器。高速和中速轴承内环的轴向开裂已成为影响风力发电机变速箱寿命的主要原因。

对于变速箱监控，未来要改善的状态监测领域包括无线振动监控系统的采用，但持续研究才能持续为这些解决方案提供支援。

转子叶片

风力发电机的转子叶片和轮毂零组件在低速下捕捉风并传输扭矩。导致叶片故障的主要原因包括极端风荷载、结冰或雷电等环境影响，以及不平衡。这些因素导致断裂和边缘开裂，以及径节系统故障。目前只有少量商用振动监控系统，可以分布在叶片外部和内部。已经使用MEMS振动感测器在叶片上开展大量学术研究，比如Cooperman和Martinez的工作，其中还包括陀螺仪和磁力仪。我们使用这些感测器的联合输出来确定风力发电机叶片的方向和变形。

相较之下，很少有商用振动监控系统，例如Weidmuller BLADEcontrol，它使用每个转子叶片内的振动感测器来测量每个叶片的自动振动行为的变化。 BL ADEcontrol系统主要用于检测引起涡轮过度振动的转子叶片上的极端结冰状况。

一般来说，大型风力发电机叶片（即直径40M以上的叶片）范围内的自然频率在0.5 Hz至15 Hz之间。对涡轮叶片上的无线振动监控系统的可行性研究显示，因振动激励导致的叶片频率回应远高于基频。其他研究显示，由叶片边缘变形引起的叶片频率与叶片扭转变形引起的叶片频率之间有显著差异。叶片边缘变形的自然频率在0.5 Hz至30 Hz之间，叶片扭转变形的自然频率高达700 Hz。用振动感测器测量基频以外的频率需要更大的频宽。

DNVGL状态监测规范认证建议对转子叶片使用振动感测器，它能够测量0.1 Hz至大(或等于)10 kHz的频率范围，其中一个感测器放在转子轴上，另一个放在横向方向上。振动感测器在转子叶片上可以实现高频率测量范围，它也必须具备至少50 g的大幅度测量范围，与变速箱轴承的要求类似。

发电机塔

风力发电机塔为风机外壳和转子叶片总成提供结构支撑。塔身会遭受冲击损坏，导致塔出现倾斜。塔倾斜之后，叶片与风向之间无法保持最佳角度。测量倾斜度需要使用操作功率可以低至0 Hz的感测器，如此在零风条件下，也可以检测到倾斜。

基座部分的结构破坏会导致塔摇晃。塔摇晃监控整合在一些涡轮状态监测系统中，相较于变速箱振动监控，可以商用的选项并不多。 Scaime状态监测系统使用加速度计、位移感测器、应变感测器和温度感测器来监控叶片、塔和基座的状况。根据DNVGL规范，Scaime加速度计的满量程范围为+/-2 g，监控频率范围为0.1 Hz至100 Hz。

如前所述，在静态条件下（无风力），当塔架结构发生故障导致倾斜时，频率的最低限值降低至0 Hz。要实施倾斜测量，需要使用具有良好的直流稳定性能的感测器。 MEMS感测器，例如ADXL355采用气密封装，可以达到0 g失调稳定性。

研究证实，最小+/-2 g范围的振动感测器足以对塔实施监控。在正常运行模式下，25 mps的最大风速可产生小于1 g的加速度重力位准。事实上，在「基于现场测量和有限元分析的风力发电机塔基础系统可识别应力状态」研究中，额定风速为2 mps到25 mps，风力发电机会在风速为25 mps时关断（停用）。

总结

表1基于风力发电机应用需求提供振动感测器的需求摘要。 DNVGL状态监测规范认证中给出了感测器的数量、测量方向和频率范围。如前所述，0 Hz性能对于监控塔架的结构问题非常重要。表1还根据本文提供的现场研究和测量总结了合适的幅度范围和杂讯密度。

故障资料收集方法

所有大规模实体WT都有标准的监控控制和资料撷取（SCADA）系统，主要用于实施参数监控。监控参数的示例包括变速箱轴承温度和润滑、主动功率输出和相电流。一些参考资料讨论使用SCADA资料进行风力发电机状态监测，以检测趋势。

英国杜伦大学的一项调查列出了多达10个商用状态监测系统，这些系统可以因应并与使用标准协定的现有SCADA系统完全整合，GE Energy ADAPT.Wind就是这样一个示例。对未来技术趋势的广泛调查显示，在风力发电机上安装振动监控系统是一个明显的倾向。

适用于风力发电机状态监测的振动感测器

在等于或低于0.3Hz时，压电振动技术难以或无法捕捉振动特征。这表示无法对低速WT部件，例如转子叶片、主轴承、低速变速箱，塔等实施正常监控。

基于MEMS的感测器的性能可以低至0 Hz，可以捕捉所有主要风力发电机元件中的关键故障。这为客户提供了用于WT的单一振动感测器解决方案，仅使用MEMS来测量从0 Hz到高达10 kHz及以上的故障。

除了能够捕捉所有关键故障之外，MEMS还具有以下优点：

?宽重力测量范围和超低的ug/vHz杂讯密度，可以轻松满足表1中提出的要求。

?MEMS具有内建自测（BIST）功能。系统操作员无需存取WT来测试／确保感测器正确运行，可以节约成本。相较之下，压电技术不具备BIST功能。

?与基于压电的解决方案相比，MEMS介面在资料介面和电源供应方面更加灵活。在将高阻抗压电感测器输出解译到长电缆时，可用的选项有限。最常采用的是双线IEPE介面，使用第二根接地线透过共用电源／资料线为压电感测器供电。 IEPE使用与压电解决方案匹配的放大器来提供低阻抗电缆驱动解决方案。 IEPE介面解决方案可以使用MEMS感测器，但MEMS感测器也能与使用现场汇流排（RS-485、CAN）或基于乙太网的网路操作的现有系统轻松整合。这是因为MEMS感测器可以提供类比输出或数位输出（SPI、IC），并轻松传输至其他协议。

?环保性能：WT通常在摄氏-40度到+55度的温度下运行，而MEMS元件很容易满足这一项要求。

?相较于与基于压电的感测器，MEMS在长时间使用时具有更好的灵敏度和线性度。 ADI加速度计的非线性程度很低，通常可以忽略不计。例如，ADXL1001 MEMS加速度计在满量程范围内具有小于0.025%的典型非线性规格。相较之下，对基于压电感测器的标准化测量的学术研究显示，非线性度为0.5%或更低。

基于MEMS的振动感测器和解决方案

感测器

使用ADXL1002、ADXL1003、ADXL1005和ADcmXL3021 MEMS感测器（如图2所示）可以轻松满足风力发电机应用的振动监控对频宽、范围和杂讯密度的要求。 ADXL355和ADXL357也适合用于实施风力发电机塔监控，具有较低的频宽和范围测量性能。 ADXL355/ADXL357具有良好的直流稳定性，这对于测量风力发电机塔的倾斜度非常重要。 ADXL355/ADXL357的气密封装保证了良好的长期稳定性。在10年使用寿命中，ADXL355的重复性在+/-3.5mg以内，为倾斜测量提供了高度精准的感测器。

风力发电机状态监测解决方案

无线

ADI提供了一套完整的验证参考设计、评估系统和随插即用机器健康感测器模组，以加速客户的设计进度。图6显示ADI无线振动监控评估平台。该系统解决方案整合了机械附件、硬体、韧体和PC软体，可以快速部署和评估单轴振动监测解决方案。该模组可以透过磁性方式或螺柱直接连接到电机或固定装置。作为状态监测（CbM）系统的一部分，它也可以与同一无线Mesh网路上的其他模组组合使用，以提供具有多个感测器节点的范围更广的图像。

图6 : 无线振动监控评估平台。

CbM硬体讯号链包含一个安装在模组底座上的单轴ADXL1002加速度计。将ADXL1002的输出读入ADuCM4050低功耗微控制器，并在此对其进行缓冲，转换至频域并传输至SmartMesh IP终端。将ADXL1002的输出从SmartMesh晶片无线传输到SmartMesh IP管理器。管理器连接到PC，可以进行视觉化处理和资料保存。资料显示为原始时域资料和FFT资料。还提供了有关时间汇总资料的其他摘要统计资讯。提供了PC端GUI的完整Python代码以及部署于模组上的C语言韧体，以便客户修改。

有线

ADI的Pioneer 1有线CbM评估平台为ADcmXL3021三轴振动感测器提供工业有线连结解决方案。 CbM硬体讯号链由三轴ADcmXL3021加速度计和Hirose flex PCB连接器组成。具备SPI和中断输出的ADcmXL3021 Hirose连接器与介面PCB相连，透过数米长的电缆将发送至RS-485实体层的SPI转化发送至远端主控制器板。

图7 : 有线振动监控评估平台。

SPI到RS-485实体层的转换可以使用隔离或非隔离的介面PCB实现，其中包括Coupler隔离（ADuM5401／ADuM110N）和RS-485/RS-422收发器（ADM4168E／ADM3066E）。该解决方案透过一根标准电缆将电能和资料结合在一起，降低了远端MEMS感测器节点的电缆和连接器成本。专用软体GUI可以简单配置ADcmXL3021元件，并在长电缆上捕捉振动资料。 GUI软体将资料视觉化显示为原始时间域或FFT波形。

结论

本文证明基于MEMS的感测器可以测量风力发电机的关键系统中的所有关键故障。 MEMS感测器的频宽、测量范围、直流稳定性和杂讯密度均妥善指定，在风力发电机应用中具有出色性能。

MEMS内建自测（BIST）、灵活的类比/数位介面，以及长时间使用过程中的出色的灵敏度/线性度，这是MEMS感测器成为最佳风力发电机状态监测解决方案的另外一些原因。基于振动检测早期故障的维护系统为一项现代技术，将可防止整个风力发电机产生成本高昂的停机。

（本文作者Richard Anslow1、Dara O’Sullivan2为ADI 亚德诺公司1系统应用工程师、2系统应用经理）