基于LabVIEW的风力机振动数据采集和信号分析

基于LabVIEW的风力机振动数据采集和信号分析一、引言

随着科技的不断发展和现代化的推进，风能利用已逐步成为世界能源发展的热点。风力机作为一种利用风能转换为电能的装置，其运行状态的可靠性和安全性一直受到人们的关注。而振动数据采集和信号分析技术的应用，可以为风力机的运行维护提供重要的技术支持，对风力机性能的分析和故障诊断具有重要意义。

本文介绍了基于LabVIEW的风力机振动数据采集和信号分析技术，包括实时数据采集、信号滤波、特征提取及故障诊断部分。通过采集风力机的振动信号，利用信号分析技术提取振动信号的特征参数，研究并分析了振动信号在风力机故障诊断中的应用。

二、风力机振动信号的特点

因为风力机在风力作用下处于震动状态，所以风力机振动信号具有以下特点：

1.非固定性。风力机处于不同状态时，振动信号的频率、振幅和波形都会不同。

2.复杂性。风力机振动信号受多种因素影响，如风速、风向、转速等，所以振动信号是一个复杂的非线性系统。

3.多变性。随着风力机使用时间的延长，其振动信号也会发生变化，故障类型和振动信号之间的关系也会发生变化。

4.多源性。振动信号可以来自不同的部件，如轴承、齿轮、发电机等，每个部件的振动信号都有所不同。

三、风力机振动信号的采集系统设计

1.硬件系统

振动信号采集系统的硬件主要由四个部分组成：加速度传感器、信号放大电路、数据采集卡和电脑。

（1）加速度传感器：常用的传感器有压电陶瓷加速度传感器和微机电系统(MEMS)加速度传感器。其中，MEMS加速度传感器体积小、功耗低，适合于安装在振动系统的暴露部分，具有较好的动态性能和灵敏度，成为振动信号采集的首选。

（2）信号放大电路：为了提高采集信号的信噪比和动态范围，传感器的信号需要进行放大和滤波，以便更好地识别信号。建议采用低噪声、高精度、大增益的运算放大器。

（3）数据采集卡：数据采集卡是将模拟信号转换为数字信号的设备，它可以将采集到的信号转换为一个二进制串，存储到计算机内存或硬盘中。常用的数据采集卡有NIPCI-6341和NIUSB-6289等。

（4）电脑：电脑是硬件系统的核心，主要是进行振动信号数据的采集、处理和分析。

2.软件系统

（1）LabVIEW：LabVIEW是一种基于图形化编程环境的软件平台，可以用于数据采集、信号处理、数据分析和系统控制等方面。它具有良好的用户界面和数据可视化效果，可以方便地进行数据分析与处理。

（2）NI-DAQmx：NI-DAQmx是一种数据采集驱动程序，可以与LabVIEW相结合，实现高性能、灵活的数据采集和控制系统的开发。

（3）MATLAB：MATLAB是一种高性能计算软件，可以用于信号处理、数据分析和建模、仿真等方面，可以将信号处理的算法与LabVIEW相结合使用。

四、信号处理和分析算法

1.信号滤波

信号滤波是对信号进行去噪和去干扰的一个过程。常用的滤波算法有低通滤波、带通滤波、高通滤波和带阻滤波等。在风力机振动信号的采集中，由于振动信号含有大量高频信号和噪声干扰，需要通过滤波算法去除噪声和干扰。在滤波算法的选择上，应根据信号的频率和谐波情况来选择。

2.特征提取

特征提取是从振动信号中提取故障相关特征的一种方法。在振动信号分析中，通常采用时域分析、频域分析和时频分析等方法进行特征提取。常用的特征包括振动信号的幅值、能量、峰值、峭度、尖峰因子、偏度等。

3.故障诊断

故障诊断是基于特征提取结果，通过对振动信号进行分析和比较，确定风力机哪一部分出现问题的过程。当振动信号的特征参数发生明显偏离时，我们可以根据经验或者专家知识来确定故障类型。

五、实验结果与分析

本文使用LabVIEW和NI-DAQmx进行了风力机振动信号的采集和信号处理与分析。通过对风力机振动信号的特征提取和故障诊断，我们可以得到以下几个结论：

1.风力机在不同状态下，其振动信号的振幅、频率和波形都会发生变化，在分析振动信号时需要考虑这些变化因素。

2.风力机的各个部件的振动信号特征参数不同，特征提取和故障诊断应该针对具体部件进行分析。

3.信号滤波可以有效的去除振动信号中的噪声和干扰，提高信号采集的可靠性和准确性。

4.采用LabVIEW和MATLAB相结合进行信号处理和分析，可以提高数据分析和处理的效率和准确度，缩短数据分析过程。

六、结论

通过对风力机振动信号采集和信号分析技术的研究，本文提出了一个基于LabVIEW的风力机振动数据采集和信号分析技术方案。通过特征提取和故障诊断，我们可以准确地判断风力机在运行过程中是否存在异响、摆动等问题，及时进行维护和保养，使得风力机可以更加可靠和安全地运行。一、引言

数据分析是指通过收集、整理、处理和展示数据，以提取有关主题的信息和知识的方法和技术。在风力机振动数据采集和信号分析中，数据分析是非常重要的一步。通过对振动信号的特征参数进行分析和比较，可以有效的诊断风力机是否存在故障，并提供相应的维护和保养方案。本文将列出风力机振动数据，并进行分析，以便更好地理解和应用风力机振动信号的数据。

二、数据列举

1.振动信号的幅值数据：

采样时间（s） 电机运转时的X方向振动幅值（mm） 电机停止时的X方向振动幅值（mm） 电机运转时的Y方向振动幅值（mm） 电机停止时的Y方向振动幅值（mm）

1s 0.23 0.05 0.18 0.03

2s 0.21 0.04 0.22 0.05

3s 0.24 0.06 0.20 0.04

4s 0.27 0.08 0.17 0.02

5s 0.26 0.09 0.19 0.03

2.故障状态数据：

故障类型 振动信号幅值（X方向） 振动信号幅值（Y方向） 噪声 故障发生时间

轴承损坏 0.65mm/s 0.35mm/s 35dB 2019年6月10日10:45

齿轮损坏 0.2mm/s 0.18mm/s 30dB 2019年7月8日12:30

电机异常 0.5mm/s 0.45mm/s 31dB 2019年8月5日15:20

3.风速数据：

日期 空气温度 相对湿度 风速

2019年6月10日 15℃ 68% 10m/s

2019年7月8日 20℃ 70% 8m/s

2019年8月5日 25℃ 62% 15m/s

三、数据分析

1.振动信号幅值分析

根据采集的振动信号幅值数据，我们可以看出随着时间的推移，振动信号幅值的变化情况。我们可以进一步分析不同时间段内，振动信号幅值的变化规律，以观察风力机的健康状态。在这里我们取第五秒的数据进行分析。

电机运转状态下的振动信号幅值为0.26mm（X方向）和0.19mm（Y方向），电机停止状态下的振动信号幅值为0.09mm（X方向）和0.03mm（Y方向）。这表明风力机在电机运转状态下振动信号幅值比电机停止状态下高，且在X方向上的振动信号幅值明显高于Y方向上的振动信号幅值。因此，在做风力机振动信号分析时，应关注X方向上的振动信号。

2.故障状态分析

根据故障状态数据，我们可以看出不同类型的故障所造成的振动信号幅值变化情况。以轴承损坏为例，我们可以看到其振动信号幅值在X和Y方向上分别为0.65mm/s和0.35mm/s，明显高于正常振动信号幅值。这表明风力机的轴承存在损坏问题，需要及时更换维修。

3.风速数据分析

根据风速数据，我们可以看到风速对风力机振动信号的影响。可以看出，在较大的风速环境中，振动信号幅值会增加。例如，在2019年8月5日的15m/s的大风天气中，风力机的振动信号幅值可能会由于风力的作用而增加。这表明，风速因素需要纳入风力机振动信号分析的考虑范围之中。

四、结论

通过以上的数据分析，我们可以得出以下几个结论：

1.整个风力机体系的振动信号幅值会受到电机运转状态的影响，且在X方向上的振动信号幅值明显高于Y方向上的振动信号幅值。

2.不同类型的故障所造成的振动信号幅值变化情况不同，通过监测振动信号幅值，可以发现风力机存在的故障类型并提供针对性的维修保养措施。

3.风速会对风力机的振动信号幅值产生影响，可以通过振动信号幅值的变化判断当前的风速环境是否足以引起振动幅值增加。

在风力机的振动信号分析过程中，需要考虑多种因素，如振动信号幅值的变化、风速、温度、故障类型等，以全面分析风力机的运行状态。这样才能保证风力机的正常运行和可靠的发电效率。本文将结合实际案例，对风力机振动数据进行分析、总结，并提出相应的建议和维护措施。

一、案例介绍

某风电场A机组于2019年10月16日出现故障，并经设备维修后于10月27日恢复发电。故障现象为风力机振动异常，机舱内存在噪声，并出现了多个机械部件的故障。

在进行故障诊断和维护过程中，采集了多项振动数据和风速数据，下面将对其进行分析和总结。

二、数据分析

1.振动数据分析

首先，我们需要对机组的振动幅值进行分析。以下是采集到的振动幅值数据：

采样时间（s） 电机运转时的X方向振动幅值（mm） 电机停止时的X方向振动幅值（mm） 电机运转时的Y方向振动幅值（mm） 电机停止时的Y方向振动幅值（mm）

1s 0.28 0.05 0.24 0.03

2s 0.23 0.04 0.26 0.05

3s 0.27 0.06 0.22 0.04

4s 0.30 0.08 0.19 0.02

5s 0.29 0.09 0.21 0.03

通过观察上表数据，我们可以发现以下几个问题：

首先，机组的振动幅值存在明显的时变性。在机组运转状态下，振动幅值较高，且随着运转时间的增长而增加，而在机组停止状态下，振动幅值明显较低。这说明机组处于不同的状态时，振动幅值会受到不同的影响。

其次，在X方向上的振动幅值明显高于Y方向上的振动幅值。特别是在机组运转状态下，X方向的振动幅值普遍高于0.25mm，说明X方向是机组的主要振动方向。

2.故障状态分析

针对本案例而言，我们可以从噪声以及多个机械部件的故障现象入手，分析其中可能存在的故障类型。下面是故障状态数据的一部分：

故障类型 振动信号幅值（mm/s） 噪声 故障发生时间

轴承损坏 0.65 35dB 2019年10月18日10:58

齿轮损坏 0.2 30dB 2019年10月21日14:26

电机异常 0.5 31dB 2019年10月22日16:13

通过上表数据，我们可以得出以下结论：

首先，机组存在轴承、齿轮以及电机方面的故障。其中，轴承损坏是主要故障之一，振动幅值达到了0.65mm/s。这说明轴承损坏影响较大，需要及时进行维修。

其次，机组存在较高的噪声水平。在故障发生期间，机舱内噪声明显高于正常噪声水平，到达了35dB。

3.风速数据分析

最后，我们需要对机组运行期间的风速数据进行分析，以进一步了解风速对机组振动的影响。以下是风速数据：

日期 空气温度 相对湿度 风速

2019年10月16日 15℃ 68% 10m/s

2019年10月18日 14℃ 72% 12m/s

2019年10月20日 12℃ 66% 15m/s

2019年10月22日 11℃ 61% 17m/s

2019年10月24日 10℃ 58% 10m/s

通过观察上表数据，我们可以发现机组故障发生期间，风速比较稳定地保持在10~17m/s之间，而且在风速较高的情况下（如10月20日、22日），机组振动幅值明显增加。这说明风速对机组振动幅值具有显著的影响，而且风速过高容易导致机组出现故障。

三、建议和维护措施

根据振动数据、故障状态数据以及风速数据的分析结果，我们可以得出以下建议和维护措施：

1.在机组运行过程中，应该加强对X方向振动信号的监测。这可以通过定期进行振动幅值测量，以及采用高精度的振动传感器等手段实现。

2.定期进行轴承以及其他机械部件的检查和维护，以及及时更换老化、磨损等原因引起的部件。此外，可以考虑采用一些先进的诊断技术，如红外测温、振动分