[发明专利]一种风电变速器的润滑油在线监测方法

说明书

技术领域

本发明属于机械系统在线监测领域，主要涉及设备磨损与润滑油状态综合监测系统，特别涉及一种风电变速器的润滑油在线监测方法。

背景技术

随着风电已经成为我国重大的能源战略，对风电机组的安全可靠性行要求更高。由于恶劣的气象环境和极端的负载工况，风机变速器齿轮箱传动部件的磨损故障已经成为引起机械故障停机的主要原因之一，由此带来的维护和更换等维护成本已经大大超过了风机本身的成本。因此，传动部件的运行状态监测和故障预测已经成为全球各大风机制造商的技术角逐点。

风机变速器的状态监测技术主要分为振动、温度、性能参数、磨损4各方面。依据振动监测传感器，对齿轮、轴承等关键部件的故障特征频率进行时域和频域分析，在部件的故障诊断中取得了良好的效果。但是振动监测容易受外界信号的干扰、不能判断磨损机理、获取可靠的振动信号在很大程度上取决于传感器的布置。因此，振动监测无法给出部件磨损导致的早期失效预警。依据温度或者扭矩、转速等监测信号，通过异常判断给出部件的故障信息，同样具有间接预报的滞后性。风机变速器关键回转部件的故障大多是由于磨损累积引发的，故从摩檫学系统的角度出发，通过对磨损以及润滑油的状态监测不但可以获得早期故障信息，还可以从健康衰变层面上给出机器的当前状态，从而可以达到寿命预测的目标。因此，开展磨损、润滑油状态在线监测成为解决风机变速器故障预测的关键技术。

油液是机器的“血液”，包含了全部的摩擦学信息。因此，基于摩擦学知识的油液分析方法最适合基于润滑油全信息(包括理化信息、污染信息、磨损信息)的机器磨损及润滑状态品评估。采用离线油液分析的铁谱、光谱、颗粒计数和理化数据建立的神经网络和D-S证据理论进行综合分析的方法成功地应用到了航空发动机的状态监测。离线油液全信息提取和融合的分析方法初步应用于风电机组的状态监测。国内风机商开运营始采用停机取样和离线分析的处理方法进行定期的维护。但是，离线分析的采样周期长，成本高，最重要的一点是：所分析的结果具有严重的滞后性，不能反映当前的运行状态。因此，在线监测的适时性能够及早的发现变速器运行状态发生的异常，具有实际应用意义。

近年来，以磨粒、润滑油理化指标为对象的传感器技术发展迅速，极大地提高了各类装备的摩擦学状态监测水平：1)磨粒传感器：基于光学、电学、磁感应和图像的在线磨粒传感器推陈出新，如美国海军研究的LaserNet Fines磨粒监测仪；加拿大Gastop公司开发的基于磨粒感应磁场扰动检测原理的MetalScan传感器；这些传感器都可以提供磨粒的大小、浓度等信息，但不能从磨损机理上层面上反映齿轮箱的磨损状态。西安交通大学所开发的磨粒图像传感器(公开号：CN 100365413C)可以监测到10μm的磨损颗粒图像，进而给出颜色、轮廓等信息，在分析早期磨损和磨损机理方面具有显著的优势。2)理化性能传感器：基于位移、振动原理的粘度传感器得到成功的研制，如美国MEAS公司石英晶体的谐振特性推出的FPS28X0系列传感器，可以测得粘度和温度参量。基于介电常数原理、水活度的水分的传感器应用也很广泛，如Kittiwake公司开发的FG-K163XX系列传感器；美国沃迪森公司开发的EASZ-1型传感器；西安交通大学的“润滑油液微量水分传感器探头及在线监测方法”(申请号：CN 102012387A)，都能够实时测得润滑油中的微水分含量。

随着在线传感器的推出，国外率先展开了风电变速器的磨损在线监测技术的应用。加拿大GasTops公司开发MetalSCAN在线油液磨损颗粒监测仪在风机状态监测上得到应用。如西班牙的Gemesa在它们研制的G8X/G9X型号风机的齿轮箱安装MetalSCAN 3115系列的传感器；德国的Siemens公司在其SWT1.1、SWT1.2、SWT1.3风机齿轮箱润滑油过滤系统之前安装了MetalSCAN传感器；丹麦的Vestas在器研制的V47、V52、V80、V90等型号的风机上应用了MetalSCAN传感器进行齿轮箱的磨损状态监测。NASA针对风机状态监测的研究表明“磨粒分析可以反映机器磨损性能的劣化过程”。

总体而言，单一磨损指标监测技术在风电监测领域取得了不错的工程效果，但是对于同时具备复杂机械设备而言，仅依靠磨粒数量和尺寸仅仅能给出磨损剧烈程度，而无法给出润滑剂性能衰变程度以及磨损机理，磨损部位，以及磨损故障的诱因。因此，面向风机变速器摩擦学系统，通过从磨损、润滑、工况三个方面开展系统耦合机理分析，才能建立全信息摩擦学综合监测系统，进而对整个系统的摩擦学状态以及性能劣化进行实时监测分析，最终实现机器健康监测和寿命预测。

发明内容：