БЕЗСЕНСОРНИЙ ДІАГНОСТИЧНИЙ МЕТОД ВИЯВЛЕННЯ ДЕФЕКТІВ РОЗБАЛАНСУВАННЯ ВІТРОТУРБІНИ

Дмитро Михайлович Степанчиков

Анотація


Відновлювальні джерела енергії привертають до себе значну увагу внаслідок останньої енергетичної кризи та необхідності отримувати екологічно чисту енергію. Енергія вітру є одним з найважливіших відновлювальних джерел енергії. Енергія вітру перетворюється у електричну енергію за допомогою обертання лопатей, з’єднаних з генератором. Для отримання більшої кількості електричної енергії на виході, повітряна турбіна має бути великих розмірів. Внаслідок великих геометричних розмірів конструкції турбіни будуть обов’язково траплятися її періодичні відмови. Повітряні турбіни звичайно функціонують у змінних умовах з поривами турбулентного вітру, який змінюється за величиною і напрямом. Це створює у вузлах повітряної турбіни динамічні навантаження, викликаючи втому, розбалансування вала/лопаті, аеродинамічну асиметрію та інші негативні наслідки. Тому повітряні
турбіни повинні перевірятися під час роботи для підвищення безпеки, мінімізації часу простою і забезпечення максимального потенціалу генерування вихідної потужності. У статті моделюються та досліджуються дефекти розбалансування лопаті, аеродинамічної асиметрії, застосовується метод виявлення таких дефектів, який ґрунтується на реєстрації електричних сигналів фазного струму статора генератора. Сигнали струму статора використовуються у існуючих системах керування повітряних турбін, тому ніяких сенсорів та інших пристроїв для збору даних не потрібно. Динаміка повітряної турбіни моделюється для трьох різних сценаріїв: нормальний режим роботи,
розбалансування вала/лопаті та аеродинамічна асиметрія. Розбалансування лопаті моделюється шляхом зміни маси однієї лопаті, а аеродинамічна асиметрія моделюється зміною кута повороту однієї лопаті. Результати моделювання реєструються у часовій області і потім перетворюються у частотну область з використанням швидкого перетворення Фур’є та метода спектральної густини потужності. Показано, що запропонований метод можна застосовувати для ідентифікації дефектів розбалансування повітряної турбіни, а також для їх класифікації за частотною локалізацією та
величиною амплітуди сигналу.


Повний текст:

PDF 57-66

Посилання


Takoutsing P., Wamkeue R., Ouhrouche M., Slaoui-Hasnaoui F., Tameghe T., Ekemb G. Wind Turbine Condition Monitoring: State-of-the-Art Review, New Trends, and Future Challenges. Energies, 2014, V.7(4), pp.2595-2630. doi: 10.3390/en7042595.

Joshuva A., Sugumaran V. Fault diagnostic methods for wind turbine: a review. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, 2016, V.11(7), pp.4654–4668.

Ciang C., Lee J., Bang H. Structural health monitoring for a wind turbine system: a review of damage detection methods. Measurement Science and Technology, 2008, V.19, pp.1-20. doi: 10.1088/0957- 0233/19/12/122001.

Gong X., Qiao W. Imbalance Fault Detection of Direct-Drive Wind Turbines Using Generator Current Signals. IEEE Trans. Energy Convers, 2012, V. 27(2), pp. 468–475. doi: 10.1109/tec.2012.2189008.

Sattar A., Hussain I., Din Memon T., Karar H., Saeed U. Investigation of Imbalance Faults in Horizontal Axis WTGS through Analysis of Generator Current Signal. Indian Journal of Science & Technology, 2016, V9(47), pp.1-12. doi: 10.17485/ijst/2016/v9i47/108654.

Zhao P., Li X., Yang L. Research on Mass Imbalance Fault of Wind Turbine Based on Virtual Prototype. MATEC Web of Conferences, 2017, V.95, pp. 06001-06007. doi:10.1051/matecconf/20179506001.

Gong X., Qiao W. Simulation investigation of wind turbine imbalance faults. IEEE International Conference on Power System Technology, 2010, pp. 1–7. doi: 10.1109/powercon.2010.5666455.

Jiang D., Huang Q., Hong L. Theoretical and experimental study on wind wheel unbalance for a wind turbine. World Non-GridConnected Wind Power Energy Conf., 2009, pp. 1–5. doi: 10.1109/wnwec.2009.5335787.

Jeffries W.Q., Chambers J.A., Infield D.G. Experience with bicoherence of electrical power for condition monitoring of wind turbine blades. IEE Proc.: Vision, Image Signal Process, 1998, V.145(3), pp. 141–148. doi: 10.1049/ip-vis:19982013.

Al Ahmar E., Choqueuse V., Benbouzid M.E.H., Amirat Y., El Assad J., Karam R., Farah S. Advanced signal processing techniques for fault detection and diagnosis of a wind turbine induction generator drive train: A comparative study. inProc. IEEE Energy Convers. Congr. Expo., 2010, pp. 3576–3581. doi: 10.1109/ecce.2010.5617707.

Choqueuse V., Benbouzid M.E.H., Amirat Y., Turri S. Diagnosis of three-phase electrical machines using multidimensional demodulation techniques. IEEE Trans. Ind. Electron., 2012, V.59(4), pp. 2014–2023. doi: 10.1109/tie.2011.2160138.

Kusiak A., Verma A. A data-driven approach for monitoring blade pitch faults in wind turbines. IEEE Trans. Sustainable Energy, 2011, V.2(1), pp. 87–96. doi: 10.1109/tste.2010.2066585.

Fadaeinedjad R., Moschopoulos G., Moallem M. The impact of tower shadow, yaw error, and wind shears on power quality in a wind diesel system. IEEE Trans. Energy Convers., 2009, V.24(1), pp. 102–111. doi: 10.1109/tec.2008.2008941.

Gardels D.J., Qiao W., Gong X. Simulation studies on imbalance faults of wind turbines. inProc. IEEE Power Energy Soc. General Meeting, 2010, pp. 1–5. doi: 10.1109/pes.2010.5589500.

Singh, M., Muljadi, E., Jonkman, J., Gevorgian, V., Girsang, I., and Dhupia, J. Simulation for Wind Turbine Generators – With FAST and MATLAB-Simulink Modules. United States: N. p., 2014. doi:10.2172/1130628.

DOI:https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2019.4.6


Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.