复合故障

复合故障（共7篇）

复合故障 篇1

1 复合电脱水器作用

随着原油开采难度的加大, 采出液成分日趋复杂, 原油脱水设备脱水难度增加。复合电脱水器是油田生产中脱水转油系统联合站的重要生产设备, 它担负着将一段脱后含水低于20%的原油进行电脱水, 输出合格净化油的作用。复合电脱水器故障将会导致原油含水升高或超标, 甚至原油无法外输, 增加污水系统负荷及收油工作量, 影响生产单位平稳生产。因此复合电脱水器的正常使用对确保净化油质量和联合站的平稳生产具有重要的意义。

2 复合电脱水器的工作原理

复合电脱水器内部分为高压直流电场区、游离水沉降区、预处理电场区。其中高压电场区一般为横吊四层金属结构的电极, 四层电极间由悬挂绝缘子连接固定, 电极通过绝缘棒与外部供电设备连接。底层电极与水洗层之间通过交变电场, 振荡分离油中颗粒较大的水滴, 顶部电极间通过直流电场, 定向移动分离油中直径较小的水滴, 从而达到脱水的目的。

3 复合电脱水器常见故障

3.1 外输含水超高

在正常生产时, 外输含水突然升高, 连续取样, 外输含水居高不下。

3.2 脱水器电场频繁波动甚至无法送电

脱水控制柜电流、电压表指针上下波动, 甚至电流高、电压指示值为零, 脱水器无法送电。

4 故障判断及处理

4.1 外输含水超高

连续取样, 化验外输含水。关闭脱水器油出口, 加强脱水器放水, 同时降低游离水脱除器的油水界面控制值, 以降低脱水器来液含水。三是提高加热炉温度, 以提高脱水器的进液温度, 提高脱水效果。如果原油乳化严重, 应提高破乳剂用量。

4.2 脱水器电场频繁波动甚至无法送电

首先检查脱水控制柜和脱水器变压器。正常生产时脱水控制柜输出电压为380V-400V, 否则说明控制柜出现问题。控制柜无问题时, 检查脱水变压器和硅整流部分。将脱水变压器控制开关置于“空载”档位送电, 此时控制盘输出指示为无电流, 电压正常, 说明脱水变压器无问题, 否则说明脱水变压器有短路、击穿故障点。脱水变压器无问题时, 拆掉变压器高压端三个接线端子, 脱水变压器控制开关置于“直流”档送电, 如果能够送电, 证明硅整流部分无问题, 否则检查硅整流部分。将硅板逐块从变压器油箱内提出, 用1000V-1500V摇表测量硅板两个金属端, 匀速摇表测量, 分别按照硅管方向正向测量和反向测量, 测量值均为零或者均为无穷大, 证明硅板击穿, 更换硅板。如果正向测量为零, 反向测量为无穷大, 证明硅板完好。

脱水变压器和硅整流部分无问题时, 检查脱水变压器所带各路负荷。将脱水变压器控制开关置于“直流”挡, 拆掉变压器高压端的任意一项接线端子, 给脱水器送电。如果脱水器能够送上电, 电流电压输出正常, 证明故障点就在拆下的这一路负荷。如果仍然无法送电, 将拆下的端子接回, 继续拆除剩余两个端子中的任意一项接线端子, 给脱水器送电。如果仍然无法送电, 证明问题出在最后一路负荷。将该端子接线接回, 拆掉最后一路接线端子, 给脱水器送电, 如果送电成功, 证明故障点在拆掉的这路负荷。打开绝缘棒法兰, 检查绝缘棒接线, 如果接线牢固可靠, 需要停脱水器, 压空脱水器进行蒸扫后, 开罐检查内部该路负荷所包括的绝缘棒、悬挂绝缘子接线情况, 紧固绝缘棒和悬挂绝缘子接线, 更换有闪络、击穿、变形、裂纹、砂眼的悬挂绝缘子和绝缘棒。检查电极是否有极丝脱落搭到下级上, 清除脱落极丝。

通过以上方法的排查判断, 能够迅速找出脱水器的故障点并进行及时的维修, 将故障损失降到最低。

5 结论及认识

5.1 脱水器操作应平稳

避免因流量过大、水位过高、温度过低、大排量回收污油, 人为反复送电等引起严重的放电现象, 导致绝缘棒、悬挂绝缘子闪络降低绝缘性, 电极丝脱落造成极间短路, 脱水器不能正常工作。

5.2 进入脱水器的原油含水应控制在20%以内

含水过高容易垮电场, 过低容易脱水不完全。

5.3 应选用高质量有高压试验证明悬挂绝缘子、绝缘棒

保证脱水器长期稳定正常工作。

5.4 脱水器应每年开罐检查维修内部附件

定期更换绝缘棒、悬挂绝缘子, 以确保脱水器的正常工作, 联合站平稳生产。

摘要：复合电脱水器是联合站重要生产设备, 它担负着对原油进行电化学脱水输出合格净化油的作用。脱水器故障将会导致原油含水升高或超标, 甚至原油无法外输, 增加污水系统负荷及收油工作量, 影响生产单位平稳生产。因此准确判断、迅速解除脱水器的故障, 对确保净化油质量和联合站的平稳生产具有重要的意义。脱水器常见故障有外输油含水超高、脱水器电场波动、脱水器无法送电等, 其中较难判断并且对生产影响较大的是脱水器无法送电故障, 需要从脱水器的供电设备到内部附件逐级检查, 判断故障点。常见故障点为绝缘棒、悬挂绝缘子闪络、击穿, 极间极丝脱落, 通过更换部件解除故障, 恢复脱水器的正常生产。平稳操作脱水系统, 降低脱水器内部的放电现象, 可以减轻对内部附件的损害。脱水器应每年开罐检查维修内部附件, 定期更换脱水器内部绝缘附件, 以确保脱水器的正常工作, 联合站原油的平稳外输。

关键词：复合电脱水器,故障判断,处理方法

复合故障 篇2

关键词：输电线路,复合绝缘子,分析

复合绝缘子是输电线路上的新型材料, 具有重量轻、耐污闪性能好、机械强度高、表面憎水性强和维护工作量少等优点, 在送电线路中得到了大量的使用, 并远远超过瓷绝缘子的使用量。

1 复合绝缘子运行分析

某地区近几年新建的1 1 0 k V线路的全线和2 2 0 k V线路的直线串全部都采用复合绝缘子。至今该电网输电线路上共使用了十几家生产厂的复合绝缘子。复合绝缘子运行中发生各类故障与使用量有关, 选取近9年 (1999年至2007年) 输电线路故障跳闸统计, 发现由复合绝缘子引起的故障每年都占有一定的比例, 如表1所示。各电压等级的跳闸情况统计见表2。

根据统计, 9年中复合绝缘子共发生各类故障3 3次, 其中雷击引起的故障3 0次, 大火引起闪络1次, 污闪1次, 不明原因闪络1次, 复合绝缘子芯棒断裂引起的未遂故障2次。其中2 2 0 k V线路复合绝缘子引起的故障最多, 占总故障的5 8%之多。

2 雷击闪络故障

输电线路运行中由于遭受雷击造成绝缘子闪络, 是引起线路跳闸率高的主要原因。根据该地区电网输电线路近9年跳闸率统计表明, 雷击引起复合绝缘子闪络故障占9 1%。

与瓷或玻璃绝缘子相比, 复合绝缘子优异的耐污性能是不容置疑的, 但耐雷性能却有所欠缺。它没有瓷绝缘子存在的“零或低值”或玻璃绝缘子的“自爆”现象, 可在运行中保持整串绝缘子较高的绝缘水平。但由于其伞裙直径较小, 干弧距离小于同电压等级的瓷和玻璃绝缘子串, 因此耐雷水平低于同长度的瓷或玻璃绝缘子, 而且电压等级越低越明显, 这种不利因素表现相当突出。

该地区是雷电活动频繁的多雷区 (雷电密度达3 0 0左右) , 复合绝缘子使用量又大, 因此, 发生雷击闪络的概率相对较高。根据该地区发生雷击闪络的复合绝缘子情况分析, 发现大部分雷击闪络的复合绝缘子中干弧距离不满足标准要求。可见, 干弧距离偏低是造成复合绝缘子发生雷击闪络率高的主要原因。

为了达到复合绝缘子电场分布均匀的目的, 在绝缘子两端配置了均压环, 由于均压配置的方式是向绝缘子的干弧距离内侧伸展, 会造成绝缘子干弧距离减小而导致耐雷水平降低。均压环一方面起到复合绝缘子电场分布均匀的效果, 另一方面可以使绝缘子的表面特别是端部在发生闪络时得到保护, 一般情况下闪络时电弧只是建立在两均压环之间, 由于电弧产生的高温使均压环受损, 而绝缘子得到了保护, 并且可以成功地重合闸, 其影响程度仅仅是造成线路跳闸率偏高。

根据表3加装均压环前后的绝缘距离变化, 对于在多雷区使用的复合绝缘子, 建议干弧距离选择要高于相关技术标准, 见表4。

35kV复合绝缘子的有效干弧距离应选择500mm～550mm;110kV复合绝缘有效干弧距离应选择1050mm～1100mm;220kV复合绝缘子有效干弧距离应选择1 9 5 0 m m～2000mm。同时, 建议在绝缘子两端使用均压环, 并注意均压环的几何尺寸, 以提高重合闸的成功率, 减少停电带来的损失。

3 污闪故障

绝缘子发生污闪有2个主要因素: (1) 绝缘子长期不清扫, 造成运行中积污严重, 使得复合绝缘子表面污层加重后憎水性能下降或丧失。 (2) 遇到恶劣的气候条件, 特别是连续干旱、突遇大雾天气绝缘子等。

4 不明原因闪络故障

复合绝缘子在运行过程中, 发生闪络的明显原因有:大气过电压引起雷击闪络;飞禽粪便引起的鸟粪闪络;污秽雨水形成雨帘引起的雨闪;绝缘表面污秽物湿润后引起的污闪等。发生这类闪络的绝缘子从输电线路撤下来进行外观检查时都能发现电弧烧损的痕迹, 这些都是有明显原因的闪络。但是也有发生复合绝缘子运行过程中无任何痕迹现象的不明原因闪络, 明原因闪络是指复合绝缘子发生了没有任何外在原因的闪络。

5 复合绝缘子芯棒断裂

根据这2次复合绝缘子芯棒断裂情况分析, 造成芯棒断裂的主要原因是由于绝缘子高压端部密封性能不良, 芯棒截面受到酸性物质的腐蚀而造成脆断事故的发生。发生的部位在绝缘子导线端的金具连接处附近 (高压侧) 。早期生产的复合绝缘子质量不佳, 在芯棒与端部的附件、芯棒与伞裙之间很容易出现密封胶开缝的现象, 在高电场的作用下, 绝缘子长期在电晕放电的情况下运行, 在潮湿的大气中放电产生的酸液侵入芯棒的玻璃纤维后造成芯棒酸蚀, 最后导致复合绝缘子发生断裂。

6 建议

复合故障 篇3

我国中压配电网广泛采用中性点非有效接地运行方式。配电网发生单相接地(小电流接地)故障的概率很高,由于接地电流微弱,电弧不稳定等原因,小电流接地故障一直不能有效的检测。

传统的基于工频量的检测方法灵敏度较低且受消弧线圈的影响[1,2],文献[3]提到的行波法适用于分支少、距离长的高压输电线路或中压配电线路;文献[4]提到的“S注入法”现场应用中有一定的效果,但是由于存在不稳定电弧过程,造成接地和注入电流不稳定,在此条件下检测效果较差,并且增加注入设备,加大了投资;由于故障电流基本是无功电流,文献[5-6]提到的能量法对原始信号的利用率较低;线路中的谐波含量较小,文献[7]提到的谐波法可靠性较低;文献[8-10]提到的零序导纳法基于工频信号,受消弧线圈的影响,且不能检测瞬时性接地故障。另外,基于小波变换[10,11,12,13]、数学形态学[14]等数学分析工具的保护方法也没有解决小电流接地故障的可靠检测问题。

本文根据小电流接地故障零模网络频率特性,定义了特征频段内的暂态零模复合导纳,利用复合导纳的相角计算故障方向,并可进一步实现小电流接地故障选线与定位。最后通过仿真与现场数据验证了本方法的正确性。

1 小电流接地故障相频特征分析

中性点不接地系统零模网络中,健全线路和故障线路故障点至负荷区段,从检测点看进去,各线路输入阻抗在其首次串联谐振频率之前成容性,均可用一集中参数电容等效[15]。故障点至母线区段,由于健全线路可看作此段线路的负荷,且在所有健全线路首次串联谐振频率最小值之前,所有健全线路可等效为一集中参数电容,因此,从检测点向母线方向看进去,该段线路可看作带有容性负荷的均匀传输线,输入阻抗在其首次串联谐振之前也为容性,可用一集中参数电容等效。

在谐振接地系统中,健全线路和故障线路故障点至负荷段的输入阻抗不受消弧线圈的影响,相频特性与中性点不接地系统相同。故障线路故障点至母线段检测点检测到的输入阻抗将受消弧线圈的影响,但在暂态信号频率大于三次谐波(150 Hz)时,可以忽略消弧线圈的影响,即从三次谐波到第一次串联谐振频率之间输入阻抗仍然呈现容性,可用一集中参数电容等效[15]。

根据输入阻抗的频率特性,选取所有线路输入阻抗均成容性的低频段作为特征频段(SFB)。该频段内,所有线路可以等效为集中参数电容[13,15]。SFB频段内,零模网络等效电路如图1所示[16]。

2 基于零模复合导纳的暂态方向保护原理

2.1 单一频率零模导纳

单一频率ω下的零模导纳可表示为[8,9,10]:

式中,为频率为ω的零模电压和零模电流相量。

设电流从母线流向线路为正方向,SFB频段内,故障线路故障点至母线段,零模电流从线路流向母线,方向为负;健全线路及故障线路故障点至负荷段,零模电流从母线或故障点流向负荷,方向为正。

SFB频段内,零模网络所有线路均可等效为集中参数电容,有:

故障线路故障点至母线段

式中,C0 b为故障点至母线段检测点检测到的线路等效电容。

故障线路故障点至负荷段

式中,C0e为故障点至负荷段检测点检测到的线路等效电容。

健全线路

式中,C0 n为健全线路检测点检测到的线路等效电容。

SFB频段内零模导纳相角的极性代表了零模电流的方向,理论上可以利用任一频率下的零模导纳计算故障方向,但是:

(1)单一频率下的零模电压和零模电流信号能量较小。

(2)由于干扰信号的影响,某些频率下的零模导纳及相角不满足上述关系。

(3)实际应用中,SFB频段不易准确确定[10],在SFB之外,上述关系不成立。

2.2 零模复合导纳

SFB频段包含了暂态信号的绝大部分能量,SFB频段之外信号以及干扰信号能量很小。在SFB频段内,由于线路等效为电容,在暂态持续时间内,电容与电源之间只进行能量的交换,不消耗能量,可用无功功率作为能量交换的量度。为充分利用整个SFB频段内信号,提高抗干扰能力,定义SFB频段内零模复合导纳为

式中:qω为频率为ω的零模电压和零模电流信号产生的无功功率;Q为SFB频段内同频率零模电压和零模电流产生的无功功率的代数和;ω1、ω2为SFB频段上下限截止频率。

频率为ω的零模无功功率为

式中:U0ω、I0ω为频率为ω的零模电压和零模电流的有效值;ϕ为电压电流相位差。

SFB频段内,健全线路与故障线路故障点至负荷段有sinϕ=-1,故障线路故障点至母线段有sinϕ=1,正负号代表功率方向。

SFB频段内,同频率零模电压与零模电流产生的无功功率的代数和Q表示为

2.3 暂态方向保护方法

将式(2a)代入式(5),故障线路故障点至母线段,有

将式(3a)代入式(5),故障线路故障点至负荷段,有

将式(4a)代入式(5),健全线路,有

根据式(6)、(7)、(8),在SFB频段内,零模复合导纳相角的极性代表了零模电流的方向,可用作保护用参量,利用其来计算故障方向,实现接地保护。

3 性能分析

1)检测的可靠性

暂态过程与故障初相角、故障电弧、接地电阻等有关。同等条件下,故障发生在相电压峰值时,故障暂态越明显,暂态零模电流幅值越大,此时暂态零模电流的幅值与未补偿的工频零模电流幅值之比近似等于暂态信号主频率与工频之比。故障发生在相电压过零时,暂态零模电流较小,但是暂态零模电流的幅值也接近未补偿的工频零模电流。在接地电阻很小时,暂态过程明显,暂态零模电流较大;当接地电阻很大时(高阻接地),暂态过程不明显,零模电流较小。现场的单相接地故障中,绝大多数为瞬时性接地或间歇性接地,其故障点普遍为电弧接地。间歇性接地故障的电弧不稳定,将持续产生高频暂态过程,直到故障消失。即使在永久性接地故障中,由于接地电流微弱,故障电弧也不稳定。丰富的暂态信号保证了检测的可靠性。

2)不受线路参数(等效电容)变化的影响

SFB频段内,线路等效电容不是一个恒定不变的常量,是随频率变化的。等效电容的变化,可能会造成故障线路与健全线路零模电流的极性不完全相反[17],影响故障方向的计算。本方法根据暂态零模复合导纳相角来计算故障方向,等效电容的变化不影响复合导纳的相角,不影响计算故障方向。

3)不受多频率信号混叠的影响

SFB频段的范围较宽,包含了大量不同频率的暂态信号。在单一频率下,故障线路和健全线路零模电流极性完全相反。但是多个频率信号叠加后,故障线路与健全线路的零模电流极性在某些时刻会出现不完全相反现象[17],影响故障方向的计算。本方法先求取单一频率下的零模导纳,然后再在SFB频段内进行积分,消除了不同频率信号混叠产生的影响。

4)抗干扰能力强

利用无功功率对不同频率下的零模导纳进行加权,大大降低了能量弱的干扰信号和SFB频段外信号的影响,提高了抗干扰能力。

4 应用

4.1 小电流接地故障选线

利用母线处的零模电压与各线路出口处的零模电流计算暂态零模复合导纳相角,根据健全线路复合导纳相角极性为正,故障线路为负的特征,可实现小电流接地故障选线。由于某些健全线路暂态电流过小时易受噪声干扰,现场应用中可选择幅值最大的若干条(不少于3条)线路再参与极性比较。

福建某电业局清濛变电站共两段母线,每段母线的出线数均在10条以上。2007年,装置共捕捉到该变电站完整故障数据79次,其中永久性接地故障5次,其余均为自恢复的瞬时性接地故障。对所有完整故障数据利用本文提出的方法进行验证,选线结果均正确。

图2所示为清濛变一次典型接地故障时,利用母线处的零模电压与线路出口处的零模电流计算单一频率下的零模导纳相角及无功功率|qω|。从图2可以看出,在低频段,故障线路零模导纳相角为负,随着频率的增加,相角正负交替出现,很难确定一个精确的SFB频段。本例中,可粗略确定150~700 Hz为SFB频段。该频段内,由于干扰信号的影响,某些频率下导纳相角呈现相反的规律,即故障线路中某些频率下导纳相角为正,而健全线路某些频率下导纳相角为负。

无功功率绝大部分集中在SFB频段内,SFB频段外信号无功功率很小。零模导纳相角规律不成立的干扰信号的无功功率很小。

利用该故障数据计算暂态零模复合导纳及相角,对故障线路,有

对健全线路,有

表1所示为其中5次永久性接地故障利用本文所述方法的选线结果。

4.2 小电流接地故障定位

利用故障线路沿线不同检测点检测到的暂态零模复合导纳计算故障方向,根据故障点至母线段复合导纳相角为负,故障点至负荷段为正的特征,可实现小电流接地故障定位。故障点位于最后一个为负的检测点和第一个为正的检测点之间。若所有检测点处复合导纳相角均为负,则故障点位于最后一个检测点与线路末端区段。

在仿真线路中,线路长度14 km,每隔2 km设置一个检测点,Q1~Q7为7个检测点,其中1Q位于线路出口处,如图3所示。发生小电流接地故障时,不同电压初相角,不同接地电阻以及不同故障距离时的仿真结果如表2所示。

5 结论

通过上述分析,可以得到以下结论:

1)利用SFB频段内信号求取的零模复合导纳能够计算故障方向,有效地实现配电线路接地保护。

2)利用无功功率对不同频率的零模导纳进行加权,有效地提高了算法的抗干扰能力;且不受信号混叠的影响,不受线路参数(等效电容)变化的影响。

3)利用零模复合导纳计算故障方向可实现故障选线与定位。该方法不受消弧线圈和线路结构的影响,能够检测间歇性和瞬时性接地故障,且不需要注入信号,不需要其他检测点的故障信息。

摘要：提出一种基于零模复合导纳的小电流接地故障暂态方向保护新方法。在特征频段内(SFB),利用单一频率零模无功功率与整个频段内同频率零模电压与零模电流产生的无功功率代数和的比值作为该频率下零模导纳的加权系数,对整个频段内的单一频率零模导纳进行加权积分作为零模复合导纳。通过计算零模复合导纳的相角确定故障方向,实现接地保护。根据故障方向的不同可进一步实现故障选线与定位。最后利用仿真和现场数据验证了所提方法的正确性。

复合故障 篇4

伴随着叶片的不断增长, 叶片的加工制作水平也在不断的提升, 然而同时增加的不利因素也在增多, 叶片在运行过程中出现的故障损伤的情况更是从出不穷。故障损伤大致可以分为两个方面, 人为因素、外力环境因素。通过对这两个方面的分析, 可以从中总结出风力发电复合材料叶片在日常运转中需要注意的相关问题, 以便更好的维持整台风机的正常运转。以下对上述两个方面做详细分析。

1 人为因素

早期的复合材料叶片的设计更多的建立在假设条件下, 对于环境等因素考虑较少, 材料的使用、疲劳强度的预设、工艺设计等并没有放在现实的环境中去检验, 这样导致的结果是在风洞试验中可以满负荷有效生存时间在实际环境中大大减少, 甚至出现“叶毁机亡”的事故。以下从结构设计和工艺设计两个方面分析。

2 结构设计不合理

叶片的结构和气动外形设计是一项比较复杂的工程, 如何使其在最小的重量下去获得做大的捕风面积, 尤其在以复合材料为基体的结构设计和工艺设计需要得到最优化的方案。当然还有机型的匹配, 叶型的设计, 内部结构的建造, 载荷计算, 风洞试验或模型的模拟测试等等, 每一步都是一项需要经验和科学有效的分析才能得出满足要求的结果。设计的完成并不能保证加工制作的叶片一定能满足使用要求, 第一支叶片的完成需要有静力载荷试验和频率试验去检验其结构的合理性, 并且从中获得相关的技术参数以便对叶片的结构和工艺给予更加有效地修正。

随着风力发电装机量的迅速增加, 叶片出现结构问题的故障也不断涌现, 前缘 (leading edge) 或后缘 (training edge) 粘接强度不足受力开裂;剪腹板 (shearing web) 受压后断裂或与壳体分离;梁帽 (spar cap) 设计强度不够出现叶片断裂;叶片尖部强度不够导致尖部与接闪器同时脱落;接闪器设计不合理导致叶片遭受雷击;根部连接部位设计不合理, 导致连接螺栓磨损或受力不均扭断, 甚至出现叶片运转中飞离轮毂后击中塔架, 等等这些问题给整台风机带来的伤害会是致命的。

3 工艺设计不合理

工艺设计是制作加工的前提保障, 合理的工艺设计能有效地确保叶片设计中的各种参数合理实现, 并且让现场操作人员工作过程中有章可循。

工艺设计的原始资料是设计图纸和技术参数, 如何有效保证所有技术参数在工艺设计中得到合理体现, 这需要从两个方面实现。首先, 要吃透设计图纸和设计文件。设计图纸和文件中包含了所有的工艺参数, 从叶片中各个结构件的制作到结构件的组装, 及组装过程需要的工装设备制作, 到一只叶片从模具中完好脱模, 再到最后的表面处理, 每一步的完成都需要工艺设计中有详细的步骤说明。当然在各工艺步骤中会明确提出许多硬性指标, 比如梁帽的安装位置、筋板的安装位置、芯材的铺设位置、纤维布的铺设位置、粘接剂的厚度、补强的层数、表面处理的标准等等, 这些指标的意义就是保证了产品满足设计要求。

工艺设计的步骤和操作方法的缺陷是导致叶片加工制造缺陷的主要诱发因素。加工过程中容易出现问题的工艺执行控制点大致可以分为以下几种:铺设 (纤维、芯材) 、气泡、结构件位置及粘接、固化 (玻璃化转变) 、表面处理等。

1) 铺设

铺设大致可分为两个方面:梁帽、壳体纤维铺设, 芯材铺设。

梁帽 (目前通用的材料一般是玻璃纤维, 碳纤维现在也陆续被应用到大功率叶片中) 是叶片最重要的受力延伸构件, 作为力的主要传递载体, 纤维铺设平整度是保证大梁强度的首要条件。据资料显示纤维在弯曲状态下制作的单层板剪切强度和拉伸强度约下降30%~50%。大梁与壳体的纤维如果在弯曲状态下, 如果单从纤维受力的情况分析叶片的受力, 这样的叶片是有严重隐患的。

芯材铺设主要体现的是三明治结构的抗剪切能力以及对整只叶片的刚度加强, 所以在完成对设计要求的芯材位置摆放, 还要考虑到芯材在铺设过程中产生的滑移和错位。假如在铺设过程中产生错位或大尺寸芯材间隙, 产生的结果是, 在滑移和间隙部位容易产生应力集中, 从而导致叶片断裂。

2) 气泡

气泡在玻璃钢复合材料中是经常出现的, 当然它的出现会带来很多麻烦。首先在体现在叶片制作过程中, 气泡可能因为各种原因在纤维织物内部不能有效的排出, 导致固化后的产品质量明显下降, 表现最为明显的是梁帽, 当其在受力情况下会出现应力集中。

气泡不仅体现在影响受力方面, 还体现在叶片表面, 由于气泡的存在导致叶片表面存在凹坑等, 在表面处理过程中增加难度, 且影响表面质量。

3) 结构件位置及粘接

叶片透过各结构件的有效连接保证其整体强度, 结构件的位置尺寸以及粘接强度是基础。

结构件的位置尺寸主要提现在剪腹板、粱帽等之间的相互位置。合理的位置分布确保了力的平稳过渡。结构件之间的有效粘接确保了力的传递, 避免应力集中等现象的出现。例如剪腹板和粱帽通过粘接剂, 如果粘接剂内部有空洞或粘接表面有光滑面 (光滑面减小粘接面) , 容易引起粘接失效, 严重的后果是粘接部位分裂, 导致叶片整体失稳, 断裂。

4) 固化 (玻璃化转变Tg)

叶片的固化状态是保证叶片的强度的必要因素。通过模具等相关设备对叶片整体进行加热至材料所需要的玻璃化转变温度 (Tg) , 并保持一定时间, 材料的整体性能得到了充分的发挥, 达到最大强度。如果叶片的固化没有达到Tg要求的温度和时间, 叶片的整体性能和强度得不到保证, 这样的叶片如果安装在风机上, 出现的问题会比较严重。2010年, 国内个别叶片供应商出现了数十台风机叶片Tg不合格, 导致退货, 这种损失是大家都不愿意看到的。

5) 表面处理

叶片的表面处理对其寿命和发电效果的影响是比较突出的。叶片的表面主要通过打磨修整和喷漆来保证外形和表面光滑, 叶片表面比较容易出现的问题是凹坑 (针眼) 、皱褶 (起鼓、粗糙) 、前缘 (leading edge) 不圆滑等。这些问题的出现对叶片表面受力都有直接的影响, 凹坑、皱褶容易引起表面受力不均匀, 这些位置会出现裂纹, 最终导致油漆脱落甚至壳体受损。前缘不圆滑的叶片在运行过程中会产生比较大的震动和噪声, 因为前缘在运行过程中始终是受力的最前端, 容易导致前缘开裂, 从而引起事故。

除上述设计方面因素导致的叶片运行损伤外, 人为因素造成的损伤还可能有:材料失效、叶片内部清理不完全、内部组件安装不牢固 (电缆) 等引起的损伤, 这些损伤的问题可能不是很严重, 但长时间的存在也可能引起致命的破坏。

4 外力环境因素

外力环境对风机的运行起到关键作用, 然而外部环境的好坏同样影响着风机的运行, 当然对叶片的影响也是息息相关的。

目前叶片在运行过程中比较常见的外力环境因素导致的损伤大致可以分为几种:沙尘、雷电、盐雾、冰冻、台风、机组漏油着火等。

沙尘天气的出现对叶片表面的损伤是很严重的, 表面的防护层出现破损, 内部材料长期受到紫外线照射导致材料失效或老化, 严重的沙尘天气会出现叶片表面出面撞击坑, 从而影响叶片的寿命。

雷电对叶片的破坏性较大, 经常出现的就是雷击, 雷击导致叶片开裂甚至是折断, 最致命的是引起火灾。

盐雾对叶片的破坏主要体现的腐蚀, 容易导致材料老化;冰冻对叶片的损伤主要体现在温度太低导致材料结晶和冰冻附着导致叶片受力不均。

台风对叶片的破坏往往是致命的, 2008年台风“杜鹃”登陆浙江沿海就导致数台风机倾倒, 部分叶片受损严重。

机组漏油是风机容易出现的问题, 漏油首先影响叶片表面, 灰尘等颗粒物附着在叶片表面影响叶片正常所能产生的效率。其次, 漏油易导致主机着火, 从而导致叶片的焚毁。

5 结论

叶片的设计和制造工艺都符合相关要求的情况下, 自身的技术指标应该能适应各种预计的风险和环境, 但是自然环境的复杂变化以及许多不确定性的因素的出现对叶片的损伤是比较难以估量的, 同时也很难做出提前预防。

通过对叶片运行过程中在各种情况下产生的故障分析, 希望技术人员可以通过不断的改进更新技术, 最大限度的模拟出预想到的危险, 从而使叶片可能发生的故障风险降至最低。

摘要：随着新能源发展势头的高歌猛进, 风能作为其重要的一部分也得到了快速的发展, 风机功率的不断增大, 伴随而来的是驱动装置的不断增大增强。本文对风力发电复合材料叶片运行过程中的故障进行分析, 并且提出了应对的策略。

关键词：风力,叶片,运行,故障

参考文献

[1]祁和生, 沈德昌.我国大型风力发电产业发展现状[J].电气时代, 2010 (2) .

[2]包耳.风力发电技术的发展现状[J].可再生能源, 2004 (2) .

复合故障 篇5

1 金刚石复合镀层常见的故障及原因

对于金刚石复合镀层而言, 除了按简单金属镀层标准进行检验外, 还有其特殊的检验项目。如金刚石的固结强度、分布均匀性、镀层硬度等都是检验产品合格与否的重要指标[1]。导致金刚石电镀产品报废的原因, 除了简单镀层报废所具有的原因外, 表1所列故障现象也是导致金刚石电镀产品合格率降低的重要原因 (见表1) 。

由表1可看出, 工艺参数方面产生的故障原因比较直观, 在电镀工艺管理中, 可以通过观察、测试、计算、分析等直观手段将故障原因找出并加以消除。但镀液性能和镀层性能方面的故障分析, 通常应用赫尔槽实验, 才能快速、准确找出故障原因及解决的方法。

因此, 为了获得合格的产品及降低生产成本, 要在电镀工艺执行中控制工序故障及镀液故障的发生, 对已发生的故障, 要准确、迅速地分析出故障原因及故障处理方法, 这是保证电镀生产顺利进行的基础。而赫尔槽则是实现电镀工艺管理的基础工具之一。

2 实验

2.1 实验材料及设备

(1) 设备:直流电镀电源, 水浴加温槽及控温调压器, 1000ml赫尔槽两个, 250ml赫尔槽1个

(2) 镀液:相同配方的故障镀液, 正常使用镀液

(3) 药品:30%H2O2、活性碳粉末、单宁酸、稀H2SO4

(4) 金刚石:故障镀液使用的金刚石, 正常镀液使用的金刚石, 要求粒径相同。 阴极:100×64×3不锈钢板、102×75×0.3铜片、20×10×0.3铜片;阳极:85×100×10电解镍板、63×80×10电解镍板

2.2 故障实例

正常使用的电镀槽在使用一段时间后, 槽内工件镀面均加不上金刚石。观察镀液有黏稠感、黑绿色、透明度差。过滤后滤纸上无沉淀物。

取故障镀液和正常镀液进行赫尔槽对比实验, 实验流程见表2。

经过上述赫尔槽实验, 排除了大部分工艺参数对复合镀层上砂的影响, 并得到以下结论:金刚石与基体工作面不能形成复合镀层不是因为金刚石表面处理不干净所致, 而是镀液性能方面的故障。根据镀液黏稠感强, 呈黑绿色、透明度差的情形, 推测故障镀液内有较多的有机分解产物或镀液大处理后残留的单宁酸及胶体溶液。取表2中编号5#、7#的故障镀液进行大处理, 处理流程见表3。

经过上述处理后的5#、7#故障镀液, 用1000ml赫尔槽进行上砂试验, 实验结果见表4。

试砂的结果表明:故障实例的镀件镀面与金刚石不能形成复合镀层, 不是因为油污及有机分解物污染引起, 而是因为镀液内的杂质金属离子形成了胶体溶液。

3 结果与讨论

3.1 有害物质的赫尔槽试片反映及对复合镀层的影响

金刚石复合镀层以Ni-Co合金为基质金属, 金刚石为分散微粒, 辅以光亮剂沉积而成。其镀液呈酸性、少量的金属污染如Cu、Pb、Zn、Fe对Ni-Co合金沉积层的性能、外观都会产生严重影响。许多低浓度的有机杂质与油类的混入, 可以导致复合镀层的外观呈云雾状, 甚至使复合镀层的整体结合力不好及生成脆性镀层, 从而使复合镀层工具在使用过程中镀层与基体发生分离、崩落。尤其是在低电流密度时, 杂质的影响是叠加性的。这些杂质在生产过程中不断累积, 达到一定浓度时, 就会对金刚石复合镀层产生影响, 在赫尔槽试片上呈现的反映如图1所示。

由赫尔槽试片图示可以看出:有害杂质的存在, 不仅影响基质金属的外观及性能, 同样影响金刚石复合镀层的品质。排除表1所列工艺因素的影响, 有害杂质可以使镀件产生工作面粘不上金刚石, 金刚石易脱落, 金刚石分布不均匀等状况, 从而使产品合格率降低, 生产成本升高。因此, 利用赫尔槽试验, 可以准确判断现场故障, 改善操作方法, 设计新的操作规程。从而提高生产效率。

(注:赫尔槽试验条件:标准瓦特镀液, T=50℃～ 45℃ Dk=3A t=5min)

3.2 杂质形成胶体溶液后阻碍复合镀层形成的机理探讨

金刚石复合镀层形成的首要条件是:通过不同的上砂方式使金刚石可以均匀粘附在预镀后的工件表面, 然后再进行固结金刚石的金属沉积。一般情况下, 金刚石经过化学处理和镀液浸泡, 具有化学活性, 在电镀过程中, 它与周围电沉积出来的金属原子之间有机械包镶作用、范德华力作用, 还可能存在某种化学成键作用, 因此很容易粘附在工件的镀面上。完全不能形成复合镀层的现象较为罕见。只有在特定条件下, 某些杂质形成了胶体溶液, 才会使镀层表面粘附不上金刚石。众所周知, 当Fe (OH) 3 溶液浓度很低 (约为10-4mol/L) [3]在阴离子SOundefined存在的条件下, 经过一定时间的加热, 极易形成 Fe (OH) 3溶胶。Fe (OH) 3胶体粒子带有正电荷, 在外加电场作用下, 移向阴极表面形成扩散双电层。双电层由两部分组成:内层包括被吸附离子和部分反离子, 称为紧密层或吸附层 (Stern层) , 其厚度δ约为距离分散相表面一个离子的直径;外层为扩散层 (Gouy层) , 其中过剩的反离子按热运动和静电吸引的两种相互作用结果分布于介质内[4,5,6,7,8]。如图2所示。

图2表明:带有正电荷的胶体粒子在阴极 (镀件表面) 形成紧密的吸附层并覆盖着整个镀面, 金属离子必须穿过吸附层中的空隙或单分子细孔才能到达工件表面并进行电沉积。这一过程必须克服附加能垒。若附加能垒足够高, 以至金属离子穿过吸附层的步骤成为金属电沉积中的控制步骤, 就能表现出强烈的阻化作用。阻化作用由双电层结构变化和离子通过吸附层放电困难所引起。它的存在, 明显降低了金属离子在阴极的还原速度, 甚至严重影响电镀层的结晶形态[9,10,11]。胶体吸附层对镀面的覆盖和阻化作用的产生, 同样阻碍了沉积合金对金刚石的机械包镶及范德华力的吸引作用、在电镀过程中金刚石与金属原子之间有可能出现的某种化学成键作用以及金刚石与具有磁性的Ni-Co合金之间可能有的某种电磁作用力。这就使得工件镀面与金刚石互不粘附, 因此不能形成金刚石复合镀层。

3.3 复合镀层故障处理流程的选择

普通镀液若出现故障, 在工件上有直观反映。如何快速、准确判断引起故障的原因并及时找到解决故障的方法, 除了长期实践的经验积累, 赫尔槽实验是不可缺少的手段。金刚石复合镀层由普通Ni-Co合金镀液加上金刚石磨粒电镀沉积而成。它除具有普通Ni-Co合金镀液可能有的所有故障外, 还具有其特殊的故障。当复合镀层镀液出现故障时, 检查程序应该是由简入繁, PH试纸、波美比重计、电流表读数与电镀面积比例、阴阳极是否反向、阳极表面是否有钝化膜、阴极有无大量气泡、金刚石磁性、上砂时间长短、操作是否失误等直观方法。这一般可以判断出故障是由工艺因素还是由金刚石本身引起。排除这两方面因素影响后, 故障原因仍不明显, 再用赫尔槽试验进行镀液组分及杂质污染的对比测试, 直至找到复合镀层故障产生的原因。确定故障原因后, 对故障的处理则去繁就简, 尽量少用镀液综合处理方式。一般的镀液综合处理程序为:酸化→氧化→碱化→活性碳吸附→过滤→调PH值→分析→调整溶液→试镀。由于处理程序长, 故综合处理镀液时除需专用槽外, 还需停产, 费时费力。而且活性碳能吸附有机杂质也能吸附有机添加剂和其他成分, 处理后需补加缺失成分, 既降低生产效率又提高生产成本。而根据赫尔槽试片结果, 直接选择解决故障的最简程序, 既可保持产品品质稳定, 也可大大降低镀液综合处理成本, 提高产品的市场竞争力。

4 结论

金刚石复合镀面层故障主要由基质金属Ni-Co合金电沉积的故障和金刚石微粒磁性、颗粒粘附、分布均匀性、基质金属对金刚石固结程度等故障组成。其故障产生的原因有: (1) 机械性的; (2) 电化学性的; (3) 添加剂过多或过少; (4) 金刚石性质与处理; (5) 有机杂质和金属杂质的混入; (6) 电沉积性质不良, 等。对 (1) 至 (4) 导致的故障, 通过日常化验分析、设备维护、做好纪录、完全可以防止。 (5) 和 (6) 常为突发性情况, 利用赫尔槽试验对比, 可以准确、快捷地判断出故障原因, 找出解决故障的最简程序。这对电镀生产管理的实施十分有利。

摘要：在电镀工艺管理中, 赫尔槽试验因其快捷、简单、对镀液的组成及操作条件敏感, 具有良好的试验结果重现性。因此, 常用于确定镀液组成及工艺参数, 并用于镀液的故障分析, 是电镀研究、工艺控制不可缺少的手段。文章介绍了生产实践中, 针对金刚石复合镀层特有的故障, 用赫尔槽进行分析、判定故障原因及找出解决故障的方法。

关键词：赫尔槽,金刚石复合镀层,故障分析

参考文献

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复合故障 篇6

滚动轴承是旋转机械的重要构件,也是最容易出现故障的元件,因此,对其监测技术和故障诊断方法的研究具有重要的理论和实际意义。由于滚动轴承振动信号一般是非平稳、非线性信号,因此,如何从非平稳、非线性信号中提取故障特征信息是滚动轴承故障诊断的关键[1]。近年来,随着非线性科学理论的发展,分形维数、近似熵、样本熵和多尺度熵等非线性动力学方法已广泛应用于机械故障诊断领域,如訾艳阳等[2]将小波变换与分形相结合,提出了小波分形故障诊断技术;胥永刚等[3,4]将近似熵与分形在故障诊断中的应用进行了对比研究,结果表明近似熵在表征复杂性特征上要优于分形;文献[5,6,7]将样本熵和多尺度熵应用于滚动轴承和转子系统的故障诊断等,都取得了不错的效果。

样本熵克服了近似熵中模板自身匹配的问题,与Lyapunov指数、关联维数等非线性动力学参数相比,具有抗噪和抗干扰能力强、在参数大取值范围内一致性好等特点,是一种有效的衡量时间序列复杂性的方法[8,9]。但是样本熵只能从单一的尺度衡量时间序列的复杂性。Costa等[10,11]通过构造粗粒化序列,提出了多尺度熵方法。Jiang等[12]认为,多尺度熵只分析了时间序列的低频成分,他们在多尺度熵的基础上,提出了另一种序列复杂性衡量方法———层次熵(hierarchical entropy,HE)。HE通过构造算子同时构造时间序列的低频成分和高频成分,再计算样本熵,通过分析生物学信号验证了HE方法的有效性,但是,层次熵存在以下两个缺陷:①各个节点的熵并未完全包含同一尺度下所有序列的信息,且当尺度因子或分解层数较大时,序列变短导致熵值突变;②样本熵中的相似性度量函数是基于单位阶跃函数而定义的,具有非此即彼的性质,会发生突变。

针对上述问题,本文提出了复合层次模糊熵(composite hierarchical fuzzy entropy,CHFE)的概念,用来衡量时间序列在不同尺度或频率下的复杂性。CHFE方法充分考虑了同一尺度下所有序列的信息,节点的熵值是各个序列的熵值的均值,能够很好地抑制由序列变短而引起的熵值突变问题。此外,CHFE方法中采用模糊熵(fuzzy entropy,FuzzyEn)[13,14,15]代替样本熵,模糊熵中相似度量函数采用指数模糊函数取代样本熵中的单位阶跃函数,避免了二分类性质,使得熵值变化更加平缓,相似函数的定义更具有物理意义。

由于滚动轴承不同故障的振动信号的复杂性不同,维数变化时其产生新模式的概率也不同,因而其模糊熵值也不同;而且一般来说不同故障的振动信号往往具有不同的故障特征频率和故障特征,故障的位置或类型不同,对应的故障特征频率不同,发生不同故障的信号复杂性不同,对应的熵值也不相同。CHFE作为一种衡量时间序列多个尺度复杂性的非线性动力学方法,能够很好地衡量振动信号在不同频段和尺度的复杂性特征,有效地反映蕴藏在振动信号中的更丰富、更全面的深层故障信息。因此,CHFE非常适合处理滚动轴承故障振动信号。基于此,本文将CHFE应用于滚动轴承的故障特征提取,同时,采用拉普拉斯分值(Laplacian score,LS)对特征值的重要程度进行排序,从中选择与故障信息最为密切的特征值[16,17],结合支持向量机(support vector machine,SVM)[18,19,20],提出了一种滚动轴承故障诊断的新方法,并将其应用于轴承故障试验数据分析。

1 多尺度模糊熵

1.1 模糊熵算法

近似熵和样本熵中向量相似性的度量基于阶跃函数,具有二分类性质,文献[13]引入指数模糊函数来代替单位阶跃函数度量两个向量的相似性。模糊熵的具体计算步骤参见文献[15]。模糊熵的计算与嵌入维数m、相似容限r和控制窗口宽度函数n有关。依据文献[13,14,15],一般地,选择:m=2,r取(0.1~0.5)SD(SD为原始数据标准差),n=2。模糊熵和样本熵都是衡量时间序列复杂度的方法。时间序列的复杂度越大,熵值越大。模糊熵不仅具备了样本熵的特点,即独立于数据长度(计算所需数据短)和保持相对一致性,而且有优于样本熵之处:①样本熵中两个向量的相似度定义是基于单位阶跃函数,突变性较大,熵值缺乏连续性,对阈值r取值非常敏感,r的微弱变化就可能导致样本熵值的突变,而模糊熵用指数函数模糊化相似性度量公式,指数函数的连续性使得模糊熵值随参数变化而连续平滑变化。②在样本熵的定义中,向量的相似性由数据的绝对幅值差决定,当所用数据存在轻微波动或基线漂移时,就得不到正确的分析结果。模糊熵则通过均值运算,消除了基线漂移的影响,且向量的相似性不再由绝对幅值差确定,而由模糊函数形状决定,从而将相似性度量模糊化。

1.2 多尺度模糊熵

多尺度模糊熵(multiscale fuzzy entropy,MFE)定义为不同尺度的模糊熵,计算步骤如下:

(1)设归一化的原始时间序列Xi={x1,x2,…,xN},长度为N。预先给定嵌入维数m和相似容限r。建立新的粗粒化(coarse-grained)序列:

其中,τ是尺度因子,τ=1,2,…。τ=1时,yj(1)即为原序列。对于非零τ,原始序列Xi被分割成τ个每段长为N[/τ](·[]表示取整)的粗粒化序列y{j(τ)}。

(2)计算每一个粗粒化序列{yj(τ)}的模糊熵,并将其化成尺度因子的函数,此过程称为多尺度模糊熵分析。

模糊熵衡量时间序列在单一尺度上的无规则程度,一般认为,序列越复杂,自相似性越低,熵值越大;序列越简单,自相似性越高,熵值越小。但熵值的大小和复杂性没有绝对的对应关系,即熵值大并不意味着时间序列复杂,反之亦然,如白噪声信号和1/f噪声信号。针对此问题,发展了多尺度熵。多尺度模糊熵定义为时间序列在不同尺度因子下的模糊熵。

多尺度模糊熵克服了单一熵衡量时间序列复杂性的缺陷,从多尺度曲线的角度反映时间序列在不同尺度下的复杂性。即如果一个时间序列的熵值在大部分尺度上都比另一个序列的熵值高,那么就认为前者比后者更为复杂;如果一个时间序列,随着尺度因子递增而熵值单调递减,那么暗示该时间序列结构相对较简单,只在较小的尺度上包含较多信息;如果一个时间序列,随着尺度因子递增其熵值也单调递增,那么意味着该时间序列在其他尺度上也包含重要信息。

多尺度模糊熵有两方面的缺陷:①只衡量时间序列的低频信息(尺度因子大于1),而忽略了高频信息;②在尺度因子大于1的部分,只考虑了一种粗粒化方式,而忽略了同一尺度下其他粗粒化序列的信息。针对此,本文提出了CHFE的概念。

2 复合层次模糊熵

设时间序列U=u{(1),u(2),…,u(N)},长度为N,CHFE的定义如下:

(1)定义算子Qj1和Qj2如下:

其中,Qj1和Qj2的形式取决于时间序列的长度,j=0或1。将Qj1和Qj2分别作用于时间序列U,于是有

事实上,Q01和Q02代表时间序列在第一层分解的低频成分,Q11和Q12代表时间序列在第一层分解的高频成分;而Qj1和Qj2代表同一尺度下时间序列两种不同的层次化方式。

(2)构造一个n维向量(v1,v2,…,vn),其中vn=0或1,用其来表示整数e,则

由式(6)可知,对给定的非负整数e,有唯一的向量(v1,v2,…,vn)与之对应。

(3)定义时间序列每一层每个节点的粗粒化序列为

(4)计算每个节点得到的层次化序列的模糊熵,再对同一节点不同的k的熵值求平均值,就得到各层次的复合层次模糊熵,记为CHFEn,e。

由上述定义可知,算子Q0k和Q1k分别对应于Haar小波的低通滤波和高通滤波[12]。事实上,上述层次分解中u1,0和u2,0对应于多尺度熵中尺度因子为2和4的粗粒化序列,un,0对应于多尺度熵中尺度因子为2n的粗粒化序列。而层次分解中另一边的节点则对应为信号的高频成分,即时间序列的1/2n尺度。层次分析的优点是既考虑了时间序列的高频信息又考虑了时间序列的低频信息,但和粗粒化的多尺度方法相比,在低频部分,层次分析只分析了尺度因子是2n的尺度,而忽略了尺度因子是其他自然数时的信息。因此,笔者考虑将层次分析和多尺度分析的信息进行综合,在高频部分考虑尺度因子为1/2n,在低频部分考虑所有尺度因子等于正整数的信息。这样,层次模糊熵不仅分析了时间序列的低频成分,具有多尺度熵和多尺度模糊熵的功能,包含多尺度模糊熵的所有尺度功能信息,而且分析了时间序列的高频成分,避免了遗漏包含在高频成分中的重要信息。因此,用层次模糊熵分析滚动轴承故障振动信号能够提取比多尺度熵和多尺度模糊熵更丰富的故障特征信息。

对于低频部分,对时间序列{x(i),i=1,2,…,N},尺度因子τ,采用以下方式定义粗粒化序列,即

(2)对于每个尺度因子τ,计算每个粗粒序列yk(τ)的模糊熵,再取平均值,则得到该尺度因子下的模糊熵,即

尺度因子等于2n时,定义的复合多尺度的方式和上述层次模糊熵分析中复合层次的方式是一致的,只需计算一次即可。也就是说,计算复合层次模糊熵分析时,对于高频部分,用式(4)~式(7)计算各个层次的熵值;而对于低频部分,只需用式(8)和式(9)来计算。

3 仿真分析

CHFE克服了多尺度模糊熵只分析低频部分而忽略高频信息以及其粗粒化方式存在的不足,不仅包含多尺度模糊熵所有尺度的信息,而且包含时间序列高频部分的信息,能够有效地衡量时间序列复杂性。白噪声和1/f噪声是自然界中常见的随机信号,但白噪声的功率谱密度平行于横轴,与频率无关,1/f噪声是局部无序而长程相关的,比白噪声包含更丰富的信息,两者的时域波形和频谱如图1所示。

分别计算白噪声和1/f噪声的复合层次模糊熵,结果如图2和图3所示。由图2可以看出,白噪声信号的CHFE分布非常规律,并有以下特点:①随着尺度因子τ的增大,熵值单调递减;②相同层次节点的熵值相同,即n相同时,各个节点的熵值相同;③随着n的增大,熵值呈单调递减趋势。特点①和③都表明,白噪声信号只在尺度等于1时包含了主要信息,而在其他尺度结构简单,包含的信息较少。特点②说明白噪声的无序性是整体的,经过Harr小波高通和低通滤波,信号的复杂程度不变。由图3中1/f噪声CHFE可以看出,随着尺度因子τ的增大,熵值变化平稳,约为1.5,这说明1/f噪声在低尺度和高尺度都包含了信号的重要信息。另外,在不同的层次和不同的节点,信号的熵值是不同的。通过比较1/f噪声和白噪声信号的CHFE可以得出白噪声不如1/f噪声复杂的结论。因此,仿真信号分析结果表明,CHFE能够有效地区分复杂程度不同的随机噪声。

4 故障诊断应用

当滚动轴承发生故障时,其常见故障一般包括外圈故障、内圈故障和滚动体故障。故障的部位不同,对应的故障特征频率不同,对应信号的复杂性也不同,因此,采用CHFE对振动信号进行多尺度的高频和低频分析,能够有效地提取故障特征。

型号为6205-2RS JEM SKF的深沟球轴承,采用电火花技术对不同的轴承设置大小为0.1778mm、深度为0.2794mm的单点故障。在转速为1730r/min、负载为2.238kW、采样频率为12kHz的条件下,分别采集到正常滚动轴承、具有外圈故障、内圈故障和滚动体故障的滚动轴承振动加速度信号,它们的时域波形如图4所示。

采用CHFE对4种状态的滚动轴承的振动信号进行分析,它们的CHFE如图5~图8所示。首先由图5可以看出,正常轴承振动信号的CHFE中,随着尺度因子τ的增大,模糊熵值先增大而后逐渐递减,但是减小的速度较慢;而具有故障的滚动轴承的振动信号的模糊熵值随着尺度因子的增大而减小。由4种滚动轴承振动信号的CHFE可以看出,在不同的尺度,不同的层次的节点模糊熵值也不同。此外,由于不同尺度的特征值对故障的敏感程度不同,而且特征值过多会造成信息的冗余,影响故障诊断的效率。基于此,采用基于LS的特征选择方法对多个尺度的特征值进行重要程度排序,特征值的LS得分越高,说明该特征值越重要。据此,对多个尺度的特征值按照得分的高低从高到低进行排序,并选择前若干最重要的特征值构建敏感故障特征向量。基于此,笔者提出了一种基于CHFE、LS和SVM的滚动轴承故障诊断新方法,即首先计算每个滚动轴承振动信号的CHFE,并按照尺度因子和节点的大小顺序对得到的熵值进行排列,组成初始特征向量;其次采用LS对初始特征向量进行学习,选择与故障特征最为密切相关的前5个特征向量构成新的敏感特征向量;最后将敏感特征向量输入基于支持向量机的多故障分类器进行训练和测试,进而实现滚动轴承故障的智能诊断。

1.正常滚动轴承2.内圈故障滚动轴承3.滚动体故障滚动轴承4.外圈故障滚动轴承

仍采用上述数据,故障诊断的具体过程如下:上述4种状态的滚动轴承振动信号,3种故障振动信号每组抽取20组样本,正常振动信号抽取40个样本,共100个样本。首先,对每个样本,计算其CHFE,其中最大尺度因子等于8,节点层数等于3,因此,共得到19个特征值。将它们按照尺度和层数由小到大的顺序依次排列:

为简单起见,这里E表示各个节点的模糊熵值。由此,得到故障和正常滚动轴承振动信号的初始特征向量。4种状态轴承的特征向量如图9a所示。

从3种故障状态的轴承振动信号的初始特征向量中,选择10个样本作为训练样本,剩下的10个作为测试样本,从正常轴承的振动信号的初始特征向量中选择20个作为训练样本,剩下的20个作为测试样本,由此得到50个训练的初始特征向量和50个测试的初始特征向量。

采用LS对训练的初始特征向量进行学习和优化,依据特征值的重要性,从19个特征值中选择前5个与故障特征密切相关的敏感故障特征向量;LS优化后的特征向量排序如图9b所示。对比图9a和图9b容易发现,LS依据得分高低对特征值重新排序,把最重要的特征值排在前面,不重要的排在后面。

从LS优化排序之后的特征值中选择最重要的也最能够区分4种状态的前5个特征值组成新的敏感特征向量。即由初始特征向量中的第5、11、2、4和第10个特征值组成新的敏感特征向量。事实上,LS的优化过程与初始特征向量T中各个特征值的排序无关,即19个特征值无论如何排序,LS优化后的结果是一致的。

将4类状态样本的敏感特征向量输入基于SVM的多故障分类器,进行训练。本文是四分类问题,采用串行的分类方式,需要3个SVM,即SVM1区分正常和3种故障类,以正常作为正样本,故障作为负样本,进行训练;然后去掉正常的样本,在剩余样本中,以滚动体故障样本作为正的样本,将外圈故障和内圈故障的样本作为负样本训练SVM2;最后,以内圈故障样本作为正的样本,外圈故障样本作为负样本,训练SVM3。这种串行结构与一对一和一对多的方法相比,减少了训练样本的训练次数,消除了不可分区域,提高了分类效率。对上述分类器进行测试,将测试样本的敏感特征向量输入第一个子分类器SVM1,如果输出为“+1”,则判别为正常类;否则,输入下一个子分类器,以此类推,直至判断出测试样本所属类别。这里,3个SVM子分类器中参数的选择如下:惩罚因子设为50,核函数选为径向基函数。

将训练LS的50个样本的敏感特征向量,同时用来训练上述步骤中建立的多故障分类器。将50个测试样本的敏感特征向量输入已训练好的分类器,输出结果见表1。由表1可看出,故障识别率为100%,这说明本文提出的故障诊断方法能够有效地识别测试样本的所属故障类型。因此,实验分析结果表明,本文方法能够有效地应用于滚动轴承的故障诊断。

为了对比,不失一般性,随机选择5个尺度的CHFE作为故障特征向量,若选择前5个CHFE作为敏感故障特征向量,通过输入分类器进行训练和测试,测试样本的正确识别率也为100%。这虽然未能说明LS优化的必要性,但从另一方面也说明CHFE包含了故障的主要特征信息,能够有效地区分滚动轴承的故障类型。而随机地选择第4、7、10、13和第19等位置的CHFE作为敏感故障向量,故障识别率约90%,与原方法相比故障识别率大大降低,因此,这证明了LS降维的必要性。

5 结语

复合故障 篇7

定子绕组短路和轴承部分的故障是感应电动机最常见的早期故障[1],通过定子电流或振动信号进行诊断是目前的主要方法。由于故障机理各异,定子绕组短路故障在振动信号中的特征分量较弱,而轴承故障时定子电流中能反映振动故障的特征分量的幅值也很小。因此,定子绕组故障一般通过分析定子电流来诊断[1,2,3],而轴承故障则通过分析振动信号来诊断[4,5]。上述各种方法都主要集中在电动机发生单个故障时的诊断,如果出现定子短路和轴承故障同时发生的情况,定子电流或振动信号中的故障特征可能会交叉、重叠或被噪声淹没,很难提取,此时只有同时采集定子电流信号和振动信号才能对两种故障进行有效的诊断,增加了操作的复杂性。为此,本文研究了一种通过振动信号同时诊断两种故障的方法。该方法以感应电动机定子相间短路和轴承外滚道故障同时发生时的振动信号为研究对象,在故障特征集中的低频段采用最小均方盲提取算法对故障信号进行提取,得到了信噪比较高的故障信号,频谱图上两种故障的特征频谱能够很好地分辨,实现了利用振动信号对感应电动机复合故障的诊断。实验结果证明了该方法的有效性。

1 基于最小均方盲提取算法的复合故障检测方法

1.1 定子短路和轴承故障振动特性分析

感应电动机作为一个整体,其定子线圈故障将会引起气隙磁场的畸变,产生不同于正常运行的气隙电磁力波,从而激发电动机定转子的振动[6]。文献[6]指出,当定子出现短路故障时,其电磁力波中应当有如下的频率分量:

其中:ω为三相定子电流的基波角频率;ωr为转子旋转角速度(rad/s)。

电磁力波作用于电动机的定子和转子,使电动机产生振动,但其振动特性与电磁力特性、电动机的转频以及电动机的固有振动频率等因素有关,当定子短路时上面所述的频率分量可能只会出现一部分,不会全部出现。

滚动轴承的故障表现为:外滚道缺损、内滚道缺损及滚珠缺损等。不同故障形式会导致电动机以不同的特征频率振动,其中外滚道故障振动特征频率可由式(2)计算[6]:

式中:fo为轴承外滚道故障特征频率;Z为轴承滚珠数;frm为电机转频;dBD为轴承滚珠直径;dPD为轴承节径;α为接触角。

由上可知,定子短路和轴承故障的振动特征频率较低,由于低频段信号受到的干扰因素较多,因而利用低频段振动信号诊断常得不到满意的结果。常用的高频信号包络检波法只能用来提取轴承故障的特征频率,不能提取定子短路的特征频率,并且解调的有效性取决于分析频段的选择,频段选择不当会影响故障特征的提取[7]。

1.2 最小均方盲提取算法

最小均方盲提取算法(Blind Least Mean Square,BLMS)[8]是由Lambert提出的。该方法可以理解为设计一组滤波器,使输出信号的非高斯性极大。信号的非高斯度量采用与其具有相同均值和方差的高斯变量之间的Kullback-Leibler距离来表示,其定义为:

然后利用各分离信号的KLD之和构建盲反卷积的目标函数,其学习规则为:

式中:wij表示长度为L的FIR滤波器参数;sˆ为分离的信号。由式(4)、(5)可知,该算法一次只能提取出一个信号。由于KLD的计算非常复杂,并且估算信号的概率密度也不容易,因此常用Gray变量范数对KLD进行估计,如式(6)。

并且有:

式中:η的取值取决于信号是亚高斯还是超高斯信号,当要提取超高斯信号时,η=1;而要提取亚高斯信号时,η=4。

1.3 基于最小均方盲提取算法的复合故障检测方法

经过前面的分析可知,定子短路和轴承故障均会引起电动机的振动,并且有各自的故障特征频率。在对电动机进行振动监测时,测量点与振动源之间不可避免地存在着传输介质,传感器测量到的信号实际上是各个部件振动源信号的混合信号。研究发现,对于机械设备而言,振动源信号与传感器信号之间可用卷积混合的数学模型来描述[7],但是由于源信号和模型的参数均未知,一般的方法不能对振动源信号进行提取。

本文以定子相间短路和轴承外滚道缺损同时发生时的故障诊断为例进行研究。当两种故障同时发生时,传感器测量到的是故障信号、电机固有振动、噪声等卷积混合后的信号,直接做频谱分析后故障特征频率会和其他噪声干扰频率交叉、重叠甚至被淹没,无法识别。由于盲信号处理技术可以在源信号和传输通道均未知的情况下对源信号进行分离或提取,因而可利用盲分离技术先从传感器测量信号中提取出故障信号,再做频谱分析,这样就可以减少噪声及其他因素的干扰,使两种故障的特征频谱能够很好地分辨。

最小均方盲提取算法可以在源信号数目未知的情况下对信号进行提取;感应电动机振动信号中包含的信号源成分较多而且复杂,因此采用该方法处理比较合适。由于定子相间短路和轴承外滚道故障的特征频率都在低频段,因此先对采集的振动信号进行低通滤波,再采用最小均方盲提取算法对低频段信号中的故障信号进行提取。

具体检测方法如下:

1)采集电动机在故障状态下运行时的三路振动信号;

2)对三路振动信号进行低通滤波;

3)采用最小均方盲提取算法对低通滤波后的信号进行处理,提取故障信号;

4)对提取的故障信号进行频谱分析,根据故障特征频率进行诊断。

2 实验结果及分析

2.1 实验系统的建立

实验平台采用如图1所示的变频调速系统。电机选用Y132M-4型感应电动机,其同步转速为1 500 r/min(25 Hz)。变频器接电动机带动交流发电机及电阻箱负载,定子绕组线圈之间接可调短路电阻Rx,模拟线圈绝缘下降造成的非金属性短路,同时也可限制实验时的短路电流,以保护电机不至完全破坏(如图2所示);电机轴承型号为6308-2Rs,滚珠数目Z=8,滚珠直径dBD=15 mm,接触角α=0o,节径dPD=65 mm。振动加速度传感器采用美国PCB公司生产的M603C01型传感器,其灵敏度为100 m V/g。三个振动传感器按垂直径向分别安装于电机的两个轴承盖及基座上,以检测电机的径向振动。

2.2 实验结果及分析

根据上述实验方案,在电机A、C两相之间接入Rx=15 K的电阻,模拟定子相间短路故障,同时在轴承外圈内侧线切割一条深5 mm,宽0.5 mm的线槽,模拟外滚道故障。电机在两种故障下运行,转速为1 306 r/min(转频frm=21.8 Hz),变频器输出频率45 Hz,负载电流8.5 A,采集运行时的三路振动信号,为防止频域混迭,采样频率设为20 k Hz,采样时间10 s。根据1.1节中的公式计算可得振动信号中外滚道故障特征频率为f0=67.1 Hz,而定子短路故障特征频率也可由式(1)计算。对采集的三路振动信号进行低通滤波,截止频率设为150 Hz。图3为低通滤波后三路振动信号的频谱图,从图中可以看出,电机转频frm及其倍频可清晰分辨;轴承故障的特征频率在第一振动信号中可见其二倍频,在第二路振动信号只有很微弱的分量,不容易分辨,在第三路振动信号中二倍频较明显,特征频率也不容易分辨;定子短路故障特征频率由于本身幅值较小,再加上干扰严重,几乎不能有效地分辨。总的说来,三路振动信号滤波后的频谱图上噪声分量较多,故障特征分量不明显,不能对定子短路和轴承故障进行有效的诊断。

采用最小均方盲提取算法从三路低通滤波后的振动信号中对故障信号进行提取,取β=4,对数据进行分段,每段长1 024点,重叠512点,FIR滤波器阶数为L=104,学习步长为μ=0.000 1,训练步数为50步。图4为KLD的收敛曲线。图5为本文方法提取故障信号的频谱图。图上对出现的故障特征频率进行了标注,主要分量如表1所示。由图5和表1看出,经过本文的方法对故障信号进行提取后,减少了噪声和干扰,频谱图上两种故障的特征频率能够很好地分辨,可以同时实现定子相间短路和轴承外滚道故障的有效诊断。

为了便于比较,本文对电动机无故障时相同工况下采集的振动信号也进行了上述同样的处理,所提取信号成分频谱图如图6所示,图中主要的频率分量为电动机转频及其倍频,没有出现可用于故障诊断的故障特征频率。

3 结论

本文采用最小均方盲提取算法对感应电动机定子相间短路和轴承外滚道故障同时发生时的振动信号进行处理,减少了干扰,抑制了噪声,使频谱图上两种故障的特征频谱能够很好地可辨,实现了利用振动信号对感应电动机复合故障的诊断。实验结果证明了该方法的有效性,为感应电动机复合故障的诊断提供了一条新的思路。

摘要：感应电动机定子短路和轴承故障一起发生时,由于故障机理不同,通常需要同时采集定子电流和振动信号才能进行有效诊断。研究了一种通过振动信号同时诊断两种故障的方法,以两种故障一起发生时的低频振动信号为研究对象,采用最小均方盲提取算法对故障信号进行提取,得到了信噪比提高的故障信号,做频谱分析后两种故障的特征频谱能够很好地分辨。通过实验平台模拟了定子相间短路和轴承外滚道缺损的复合故障,诊断结果表明该方法能够提取故障信号,减少噪声干扰,实现了利用振动信号对感应电动机复合故障的诊断。

关键词：盲信号处理,感应电动机,复合故障,定子短路,轴承故障

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