通过机械传动链润滑油(脂)杂质分析的风机故障诊断方法与流程

1.本发明属于风机故障诊断的技术领域，特别是通过机械传动链润滑油(脂)杂质分析的风机故障诊断方法。


背景技术：

2.目前，我国装备了大量的风电设备，风电机组处于高空环境中，长期暴露于风暴、雷雨、闪电、沙尘和潮湿的海上，恶劣的工作环境导致风电机组的故障率高，风电场的维修方式是计划维修和事后维修，不能及时预测和发现风电的故障，这样导致电风电设备损伤加重或影响安全生产，
3.我们国的专利申请202011267547x公开了一种基于数据分析的风电机组鼓掌诊断方法，这个方法是利用风电机组历史数据分析来诊断封建机组故障，包括收集风电机组的历史数据，以及获得的现场数据信息；对数据进行辨识，按数据类型对数据进行分类和处理，对具体体的风电机组进行初始故障建模；从scada系统检测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，对故障进行分析判断的方法。本方法的缺点是需要在风电机组上设置传感器和昂贵的室外设备，制造成本高。由于目前的传动链监控主要是对轴承的温度进行监测，而影响轴承温度的因素几乎包含了轴承所有的故障，所有是无法判断故障原因的，进而也完全无法判断处理方法。
4.我国专利申请202010100372.7公开了一种风力发电机变桨系统故障诊断方法，包括步骤1：获取风力发电机的scada系统的历史运行数据，步骤2：利用所述的scada系统的历史运行数据构建故障特征模型，步骤3：利用故障特征模型构建故障诊断模型,步骤4：获取风力发电机组的scada系统的实时故障警告数据，并输入至故障特征模型，计算获取实时故障特征，步骤5将步骤4中的实时故障特征输入到所述的故障诊断模型，获取故障诊断结果。该方法也是利用scada系统的实时故障警告数据，而不是直接获得风机传动链的直接数据，诊断结果不够准确，也不能对故障实现分级诊断。
5.以往的风机诊断思路都是基于风机故障结果进行的识别的，无法了解、描述故障特征，和故障程度。对故障原因和程度无法识别，也就完全说不上对传动链部件的维护、维修、更换进行处理。所以目前业主、主机厂商、后维公司都只能采用并被局限在后维的最初级阶段：定期维护、损坏更换。造成了维护成本高、对故障和失效无法判别和预测，进而导致所有风机部件都在那里加速折旧，严重降低世界风机的寿命，长期不能得到有效解决对风电行业将是灾难性的。对风机部件失效不能预测，导致目前维修更换不能提前准备，而导致故障停机时间长，发电量损失大，行业正常收益降低。
6.因此特别需要开发出一种能直接根据风机传动链部件的状态数识别，通过简单的方法，直接准确诊断传动链的故障。
7.本发明人基于早期对此问题的认识，在16年前即开始通过收集风机传动链润滑油、脂，并通过杂质检测、失效分析，并一直延续至今；通过大数据、检测方法、失效分析的系统持续研究，形成了此发明方法及技术。目前风机传动链油样的检测精度已相当高，堪比人
体血液检测的精度。可以非常精准地对风机传动链进行故障诊断分析，进而实现基于对风机的精准检测、失效分析，实现对风机有针对性地、精准地进行维护保养、维修、更换。解决行业目前的困境。


技术实现要素：

8.本发明的目的在于公开一种通过机械传动链润滑油(脂)杂质分析的风机机械故障诊断方法，
9.本发明的技术方案是按如下方式来实施的。
10.本发明的具体步骤
11.步骤一：风机运行各阶段部件润滑油、脂的取样；
12.本技术人，长期从事风电机组的维护工作，用15年收集了风机传动链数万个油样，包括：润滑脂、润滑油，涵盖了：主轴轴承、发电机轴承、齿轮箱轴承、变桨轴承、偏航轴承及相应的齿轮。
13.步骤二：待检油、脂取样的杂质分析和特征数据提取。
14.在待检油或油脂中存在有如下物质：sio2沙粒、黄铜、铁系磨粒、铜合金磨粒的微粒等成分。
15.步骤三：通过大量的失效分析，确定风机传动链部件的失效特征和损坏程度的判据数据；
16.通过现有的、二次开发的检测设备，数万个油样检测数据，及200个失效分析报告，发现风机传动链部件的失效和和损坏程度主要与铁系磨粒相关，也就是铁系磨粒的含量越高，风机传动链部件的损坏程度直接相关；
17.步骤四：构建数学模型，明确杂质数量及形态对应的部件状态、失效特征和损坏程度的识别。
18.根据检测的铁系磨粒的含量的多少，分成四级，具体是：
19.第一级：铁系磨粒(简称铁含量)含量为：小于或等于40ppm，机械传动链正常；
20.第二级：铁系磨粒(简称铁含量)含量为：40至62ppm，机械传动链轻微磨损；
21.第三级：铁系磨粒(简称铁含量)含量为：62至96ppm，机械传动链磨损；
22.第四级：铁系磨粒(简称铁含量)含量为：大于或等于96，机械传动链严重磨损。
23.步骤五：四级检测结果，根据步骤四中的分析结果，明确并给出四级检测精度对应的维护、维修、更换的分级故障诊断技术。
24.第一级：对油样进行杂质数量的检测，结果如是“免维护”，即可直接出报告，诊断结束；
25.第二级：结果如是“正常维护”，进行第二级实验，除判断诊断的准确性外，同时做油品质量检测，如仍是“正常维护”，诊断结束并出报告；
26.第三级：结果如是“维修”，进行第三级实验，形貌分类实验，如仍是“维修”，诊断结束并出报告；
27.第四级：结果如是“更换”，进行第四级实验，失效分析，判断出失效模式、功能丧失程度，给出：延迟更换、立即更换。发布失效件的采购厂家、到货时间，制定更换计划，组织更换实施。
28.由于本发明的通过机械传动链润滑油(脂)杂质分析的风机故障诊断方法，是在大量已验证的数据基础上，直接分析机械传动链润滑油(脂)杂质分析，对风机的机械故障的诊断具有如下有益效果。
29.1、各个阶段、各种形式、各种工况的失效分析判据，形成了有完整功能的四级检测精度的分级故障诊断、失效分析技术方法。可通过风机传动链油品检测数据判断出传动链部件的运行状态、故障种类、失效形式、损坏程度，进而给出各零部件年度风机维护保养方法和计划，涵盖了稀油、油脂，包括：主轴轴承、偏航轴承、变桨轴承、发电机轴承、齿轮箱轴承，各种齿轮。可给出零件维护保养计划，包括：免维护、正常维护、维修、更换。
30.2、由此，将现在国内风机维护保养的：定期维护保养、损坏更换的维护保养的最低阶段，提升至：精准检测、按需保养、预防性维修、按计划更换，大大降低了维护保养成本、节省了人力、最大限度减少了非正常停机时间、提高了发电小时数、增加了收益。达到了维护保养的高级阶段。该系统是目前世界上最好的风机传动链维护保养方法。
31.3、根据不同特点的传动链，分析传动链中各部位的结构特点、润滑油路、受力特征，定出正确的油样采集部位、采集方法、采集数量、标注贮存方法。
附图说明
32.图1为本发明的流程方框图，
具体实施方式
33.以下结合附图，通过具体实施例，对本发明进行详细说明。
34.图1为本发明的流程方框图，如图所示，本发明的具体步骤
35.步骤一：风机运行各阶段部件润滑油、脂的取样；
36.本技术人，长期从事风电机组的维护工作，用15年收集了风机传动链数万个油样，包括：润滑脂、润滑油，涵盖了：主轴轴承、发电机轴承、齿轮箱轴承、变桨轴承、偏航轴承及相应的齿轮。
37.步骤二：待检油、脂取样的杂质分析和特征数据提取。
38.在待检油或油脂中存在有如下物质：sio2沙粒、黄铜、铁系磨粒、铜合金磨粒的微粒等成分。
39.步骤三：通过大量的失效分析，确定风机传动链部件的失效特征和损坏程度的判据数据；
40.通过现有的、二次开发的检测设备，数万个油样检测数据，及200个失效分析报告，发现风机传动链部件的失效和和损坏程度主要与铁系磨粒相关，也就是铁系磨粒的含量越高，风机传动链部件的损坏程度直接相关；
41.步骤四：构建数学模型，明确杂质数量及形态对应的部件状态、失效特征和损坏程度的识别。
42.根据检测的铁系磨粒的含量的多少，分成四级，具体是：
43.第一级：铁系磨粒(简称铁含量)含量为：小于或等于40ppm，机械传动链正常；
44.第二级：铁系磨粒(简称铁含量)含量为：40至62ppm，机械传动链轻微磨损；
45.第三级：铁系磨粒(简称铁含量)含量为：62至96ppm，机械传动链磨损；
46.第四级：铁系磨粒(简称铁含量)含量为：大于或等于96，机械传动链严重磨损。
47.步骤五：四级检测结果，根据步骤四中的分析结果，明确并给出四级检测精度对应的维护、维修、更换的分级故障诊断技术。
48.第一级：对油样进行杂质数量的检测，结果如是“免维护”，即可直接出报告，诊断结束；
49.第二级：结果如是“正常维护”，进行第二级实验，除判断诊断的准确性外，同时做油品质量检测，如仍是“正常维护”，诊断结束并出报告；
50.第三级：结果如是“维修”，进行第三级实验，形貌分类实验，如仍是“维修”，诊断结束并出报告；
51.第四级：结果如是“更换”，进行第四级实验，失效分析，判断出失效模式、功能丧失程度，给出：延迟更换、立即更换。发布失效件的采购厂家、到货时间，制定更换计划，组织更换实施。
52.首先，根据数据库、模拟数学公式、失效分析报告，制定出：
①
免维护；
②
正常维护；
③
维修；
④
更换。共四级指标。
53.四级检测方法。磨损的关系图；
54.第一级：对油样进行杂质数量的检测，结果如是
①“
免维护”，即可直接出报告，诊断结束，标注：
○
工况良好；
55.第二级：结果如是
②“
正常维护”，进行第二级实验，除判断诊断的准确性外，同时做油品质量检测，如仍是“正常维护”，诊断结束并出报告，标注：绿色正常；
56.第三级：结果如是
③“
维修”，进行第三级实验，形貌分类实验，如仍是“维修”，诊断结束并出报告，标注：黄色注意；
57.第四级：结果如是
④“
更换”，进行第四级实验，失效分析，判断出失效模式、功能丧失程度，给出：延迟更换、立即更换，标注：红色异常。发布失效件的采购厂家、到货时间，制定更换计划，组织更换实施。
58.本方法的验证实例：
59.验证实例1：如下是对某风场风机主轴轴承进行四级检测后，给出的检测结果报告，根据检测结果在报告中按如下三种颜色进行标注，并给出处理意见。
60.○
工况良好绿色正常，黄色注意；x红色异常
[0061][0062]
验证实例2：
[0063]
在验证实例2中，为提供给业主次年该部件的后维处理意见。涉及某风电场4台风机的传动链部分。
[0064]
[0065][0066]
从以上验证实例可证明，本发明的通过机械传动链润滑油(脂)杂质分析的风机故障诊断方法，为风电机组提供了准确的维修诊断信息，避免过度维修和维修不及时造成的生产损失。
[0067]
以上为本发明的最佳实施方式，依据本发明公开的内容，本领域普通技术人员能够显而易见想到一些雷同替代方案，均应落入本发明的保护范围。