主轴轴承故障检测、诊断及根本原因简介
2023-05-16 10:27:40
在这篇文章中，我们将谈论风力涡轮机主轴轴承的故障检测案例。主轴轴承是风力涡轮机最关键的设备之一，这些巨大的轴承位于涡轮机塔架顶部的机舱中，风力涡轮机通常使用直径超过一米的调心滚子轴承（SRB）单元，也使用圆锥滚子轴承（TRB），设计师通常选择单个SRB设计，其中一个由单个主轴承和两个承载齿轮箱反作用力的扭矩臂支撑，主要功能是支撑转子的重量以及风产生的其他载荷，允许主轴平稳旋转，并将扭矩传递到相邻设备（齿轮箱）。
考虑到成本和次要影响，在发生故障之前监测这些轴承并采取适当措施至关重要，通过智能机器学习技术使用大量涡轮机数据，您可以采取积极主动的措施，让我们从一个案例研究开始，其中数据和算法有助于检测主轴轴承故障。
下图显示了主轴轴承温度信号（深蓝色）相对于从其历史数据中学习的行为（浅蓝色）获得的控制边界，此外，在信号图下方添加了偏差图，以强调无故障和故障区域与正常行为的偏差。
上图描述了特定涡轮机两年半的运行情况，我们没有对信号使用简单的行业标准阈值，而是使用了一种智能的方法来确定信号是否在“正常”工作范围内，为此，我们采用了一种基于决策树的机器学习算法，从其历史数据中学习正常行为，在机器学习模型中同时考虑了外生输入（运行数据，如风速、环境温度、转速等）和自回归输入，机器学习模型输出与控制图机制相耦合，控制图通常在行业中用于监控统计过程，如果信号在一定时间内偏离边界，则认为设备表现出异常行为。
正如我们在偏差图中看到的那样，在无故障期间（2020年1月至2021年6月），涡轮机的正常行为（绿色区域）保持在1至3摄氏度的范围内，然而，当它接近故障范围（2021年6月和2022年4月）时，与涡轮机正常值的偏差急剧上升至12度，这些升级被视为故障指示器，并且在一致性检查之后自动升起故障标志，一致性检查对于处理假警报至关重要，否则，过多的警报可能会使管理人员负担过重。
我们用于故障检测的另一种措施是比较相同类型涡轮机之间的涡轮机信号，为此，我们确定了相同类型涡轮机的季节性中心趋势行为，并观察涡轮机信号如何偏离机组。
下图显示了涡轮机信号（深蓝色）与涡轮机信号（灰色）的对比，以及它们具有季节效应的中心趋势（浅蓝色），此外，在主图下方添加了一个偏差图，以强调差异，偏差图中的区域阈值由特定涡轮机无故障期间的偏差确定，除了故障区域外，可以看到主轴承的温差保持在1摄氏度以下，季节性农场行为的偏差往往会随着接近故障区域而增加。
Kavaken算法可以在这两个故障区域的开头发出警告，第一个故障区域以主轴承的维修行动结束，第二个故障区域结束时更换了轴承，从本周的信号中可以看出，温度值恢复到了正常运行条件。
让我们转到另一个具有不同OEM涡轮机和类型的IPP的案例，与第一种情况类似，如下面的主轴轴承温度图所示，它在2021年7月初超过了控制图边界（涡轮机从其历史趋势中了解到的正常行为），从而触发了故障警报，下一个指标是检查该涡轮机是否与参考涡轮机的季节中心趋势有显著差异。
如下图所示，风机信号明显偏离机组，导致故障警报上升，工作人员确认了警报，随后更换了轴承。
这些都是使用大数据和机器学习算法的智能预警系统如何帮助农场人员在预测性维护计划中做出更明智决策的好例子，它使农场人员能够在情况变得严重前几个月做好维修和更换任务。
