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风电齿轮箱状态监测和故障诊断的研究现状及发展趋势

徐启圣;白琨;徐厚昌;张春鹏

【摘要】齿轮箱作为风电机组故障率最高的部件,结构复杂、运维困难,影响整机

故障率、可靠性、运维成本及发电效率等.通过对风电齿轮箱故障诊断的主要理论、

方法及研究现状进行分析并总结存在的问题,提出\五性三化\即动态性、阶段性、

多维性、适用性、集成性、定量化、标准化以及统一化共8个方面的解决思路,

并结合网络技术、信息技术、大数据技术及人工智能的优势,预测云监测、智能

诊断及主动报警的发展趋势.

【期刊名称】《润滑与密封》

【年(卷),期】2019(044)008

【总页数】10页(P138-147)

【关键词】风电发电机;齿轮箱;监测技术;大数据;云监测;智能诊断

【作者】徐启圣;白琨;徐厚昌;张春鹏

【作者单位】合肥学院机械工程系安徽合肥230061;合肥学院机械工程系安徽合

肥230061;合肥学院机械工程系安徽合肥230061;合肥学院机械工程系安徽合肥

230061

【正文语种】中文

【中图分类】TH117.1

近年来国内风电比重持续增加、产能日益增大，逐渐成为发电主力。据中国风能协

会统计，2016年，除台湾省全国风电开发建设总规模为3.083万MW，机容量达

到100万MW。预计到2020年底，我国风电装机容量将达到150万MW，全球

装机容量将达190万MW[1]，年发电量占世界电力需求的12%。我国首部《中

国风电发展路线图2050》正式发布，2050年，我国风电装机容量将达到10亿千

瓦，将成为电能主力。

随着风电的高速发展，风电机组装机数量不断增加，且结构更为复杂。风场环境恶

劣，风电机组处于高空，运维困难，往往达不到视情维护的效果，以致其关键故障

严重、失效率占比增大、运维成本比重增多，造成风场经济效益减少，竞争力降低。

国外工作寿命至少20年的风电机组运维成本大约占风场收入的10%～15%，海

上风电机组高达20%～25%；而国内风电装备通常在运转5年之内出现关键故障，

其中风机齿轮箱最为严重，陆上和海上风机齿轮箱失效率分别约占整机14%和

19%[2]。在风电齿轮箱运维费用方面，齿轮箱故障是机组停机的关键因素，齿轮

箱问题占1/3，在欧洲占总运维成本12%～30%[3]；而国内则高达40%以上。巨

大的运维费用降低风电经济效益，可见发展风机齿轮箱监测诊断技术，提高齿轮箱

无故障运行时间和发电效率具有重要意义。

快速发展的风电行业存在的设备监测困难，得到国内外相关人员的高度重视，对其

关键设备齿轮箱的运行维护出现了多种监测技术和诊断方法。但齿轮箱的运行维护

除了机械设备故障诊断的基础问题外，还有齿轮箱自身特点的问题。本文作者从风

电齿轮箱运维、故障诊断的现状出发，总结主要检测参数、故障类型、监测方法，

并分析问题和提出解决办法，结合当前日益成熟的网络技术、云技术以及大数据，

提出状态诊断的可能发展趋势，为实现风电场齿轮箱运维的信息化、智能化、简易

化提供建议。

1风电齿轮箱状态监测及故障诊断技术

对机械设备实行状态监测和故障诊断的目的在于分析多种状态监测信息，研究运行

状态，判定故障及其部位和原因，进而提出解决措施，并预测趋势。整个过程如图

1所示，涉及到信号检测、信号处理、模式识别、失效分析以及状态预测等技术，

其中通过信号处理获取特征信息的效果，直接影响模式识别的准确性、故障诊断的

可靠性以及状态预测的精准性，是故障诊断的前提。

图1齿轮箱状态监测与故障诊断流程及技术手段Fig1Processandtechnical

meansofstatusmonitoringandfaultdiagnosisofgearbox

1.1风电齿轮箱关键部件故障分析

齿轮箱作为风力发电机传输动力的关键部件，如图2所示，其齿轮和轴承的故障

率高达79%，这两个部件能否正常运行直接影响到齿轮箱的可靠性。其中齿轮和

轴承故障率分别高达60%和19%[4]，前者失效形式为齿面划伤、点蚀、磨损、断

齿、胶合、齿面锈蚀等形式，后者为疲劳、磨损、断裂、腐蚀、保持架损坏等。

图2风力发电机齿轮箱Fig2Windturbinegearbox

1.2主要监测技术及检测参数

齿轮箱的工况、润滑油理化信息及振动等多种状态参数，