Цифровые технологии

Повышение точности мониторинга состояния ветряных турбин

Мониторинг работы ветряных турбин чрезвычайно сложен. Каждая турбина постоянно подвергается изменениям из-за капризов погоды. В результате состояние, которое может вызвать тяжёлую нагрузку на некоторые компоненты, может быть ошибочно идентифицировано как неисправность. SKF сделала значительный шаг вперёд благодаря разработке нового диагностического инструмента для снижения вероятности ложных аварийных сигналов при мониторинге трансмиссии ветряных турбин.

Related Articles

Системы мониторинга состояния оборудования (CMS) широко используются для обеспечения безопасной эксплуатации и техобслуживания ветряных турбин на суше и на море. Но ложные аварийные сигналы, вызванные погодными условиями, остаются проблемой. Типичным примером может служить сдвиг или порыв ветра, который может привести к постоянному изменению угла наклона лопастей и вызвать ложноположительные вибросигналы, привлекающие внимание специалистов по аналитике.

Protean, новый диагностический инструмент, был разработан для снижения частоты ложных аварийных сигналов благодаря способности отличать временные нагрузки от состояний, вызванных неисправностью. Диагностическая функция Protean предназначена для работы с ПО SKF @ptitude Observer для мониторинга трансмиссий ветряных турбин, которое широко используется в ветроэнергетике. Оно помогает специалистам по эксплуатации и техобслуживанию, а также специалистам по системам CMS сосредоточиться на реальных потенциальных проблемах в работе оборудования, снижая риск возникновения ложных аварийных сигналов. Для больших парков ветряных турбин это может обеспечить значительную экономию времени и сделать работу системы CMS более эффективной.

Принцип работы Protean

По сути, Protean определяет, каковы условия работы машины, и «запоминает» её нормальное поведение по различным показателям состояния. После периода обучения, составляющего примерно одну неделю, Protean автоматически устанавливает пороговые уровни для различных показателей состояния, заданных оператором. Показатели состояния предназначены для обнаружения различного рода неисправностей, таких как неисправности подшипников и зубчатых передач, дисбаланс и т. д. Затем эти показатели состояния настраиваются для каждого компонента машины — это означает, что для каждого подшипника в машине используется по меньшей мере один показатель состояния. Если возникает аварийный сигнал, Protean заново рассчитывает пороговый уровень в соответствии с новой ситуацией, которая привела к возникновению аварийного сигнала. Поэтому новые аварийные сигналы будут генерироваться только в том случае, если состояние ухудшается. Кроме того, если только одно значение показателя состояния превышает пороговый уровень, это не вызовет аварийного сигнала. Для срабатывания аварийного сигнала требуется, чтобы «M из N» последних значений показателя состояния были выше порогового уровня (M и N задаются в соответствии с передовыми методиками). После выполнения техобслуживания Protean обнаруживает снижение уровня показателя состояния и автоматически заново рассчитывает пороговый уровень, чтобы учесть новую ситуацию.

Нужно понимать, что для настройки системы CMS ветроэнергетического парка из 20 турбин пришлось бы настроить примерно 1000 показателей, сделать это вручную просто невозможно. Но благодаря использованию правил диагностики от ПО SKF @ptitude и привязке к Protean с основанным на искусственном интеллекте подходом можно быстро и просто настроить систему CMS.

Программное обеспечение SKF CMS позволяет автоматизировать диагностику, позволяя пользователю построить математическую модель трансмиссии ветряной турбины путём перетаскивания в неё таких компонентов из библиотеки, как электроротор, подшипники, зубчатые передачи, планетарная передача, рабочие колёса и т. д. (Рис. 1). Правила диагностики или показатели состояния традиционно рассчитывались как абсолютное значение с использованием частот, значимых для обнаружения неисправности. Правило диагностики объединяет амплитуды на определённых частотах на основе кинематических данных. Кроме того, значение показателя состояния также может быть рассчитано в процентах от фонового шума при измерении. Тогда можно избежать шума, который ранее приводил к ошибочному срабатыванию аварийной сигнализации. Показатели состояния предназначены для реагирования на определённую неисправность в компоненте машины, такую как перекос валов, неисправность подшипника, неисправность зубчатой передачи или дисбаланс ротора.

Для оптимальной работы системы CMS важно, чтобы оборудование для мониторинга состояния и датчики соответствовали поставленной задаче и были правильно расположены в соответствии с характеристиками и рекомендациями для трансмиссии. Для обеспечения правильной настройки измерительных конфигураций существуют шаблоны для большинства представленных на рынке ветряных турбин (рис. 2).

Рис. 2 — Основы эффективной системы CMS.

Чего позволяет добиться Protean

На случай возможного люфта вала в основном применяются правила диагностики, позволяющие использовать заранее определённые показатели состояния (рис. 3). Библиотека позволяет выполнить обычную настройку, пользователь просто настраивает уровни срабатывания аварийной сигнализации «Предупреждение» и «Опасность» или выбирает автоматический вариант, чтобы программное обеспечение калибровало уровень срабатывания сигнализации в соответствии с поведением машины во время первого запуска. Без диагностического инструмента Protean (рис. 4) система реагирует на ослабление креплений компонентов, но для регулировки уровня срабатывания аварийной сигнализации потребуется вмешательство оператора.

Рис. 3
Рис. 4

При использовании Protean (рис. 5) система учитывает значение показателя за прошлый период, которое соответствует нормальному поведению, зафиксированному в течение периода обучения. Это значение используется для установки порогового уровня для каждого показателя состояния. Всплеск на графике указывает на превышение порогового уровня, но поскольку количество значений, превысивших пороговый уровень, не достигло M из последних N значений, аварийная сигнализация не срабатывает. Когда значение показателя состояния находится ниже нижнего порогового уровня (например после ремонта машины), логическая схема аварийной сигнализации проверяет, находится ли хотя бы M из последних N значений показателя состояния ниже нижнего порога. Если это так, то система рассчитывает новый нижний и верхний пороговые уровни на основе преобладающих условий. Такие колебания свойственны для ветряных турбин (но менее свойственны для многих более устойчивых машин), поэтому алгоритм Protean весьма полезен в ветроэнергетике, поскольку экономит время, устраняя необходимость вмешательства оператора.

Рис. 5

Пример развития неисправности подшипника высокоскоростного вала редуктора показан на рис. 6. При появлении первого признака пороговый уровень рассчитывается заново с использованием последних измерений, предшествующих появлению признака. Затем уровень продолжает повышаться, так что возникает второй признак, снова производится повторный расчёт уровня. Уровень снижается, что приводит к новому расчёту. Затем уровень снова повышается, и срабатывает аварийная сигнализация с последующим новым перерасчётом порогового значения. Это повторяется до тех пор, пока неисправный подшипник не будет заменён. Новый подшипник привёл к значительному снижению уровня вибрации и произошёл перерасчёт порогового значения. Вскоре после этого уровень повышается, и срабатывает аварийная сигнализация. Хотя и был выполнен повторный расчёт, ситуация стабилизируется, а затем следует медленное снижение и последующий перерасчёт порогового значения. Все данные сохраняются в списке аварийных сигналов.

Рис. 6

Последний пример — неисправность зубчатой передачи. При рассмотрении временной шкалы протяжённостью примерно пять лет становится ясно, что первый признак неисправности появился в 2016 году. Через два года неисправность уже стала явной, а в 2019 году скорость усугубления неисправности увеличилась. Неисправная зубчатая передача была заменена в конце того же года, и последние измерения отражают состояние после ремонта (рис. 7).

Рис. 7

В приведённых практических примерах диагностический инструмент Protean уменьшил количество ошибочных срабатываний аварийной сигнализации по меньшей мере на 90 процентов. Дополнительные преимущества заключаются в том, что пользователю не нужно точно настраивать каждый показатель состояния. Возможность использования шаблонов также была усовершенствована, так как выполнять индивидуальную тонкую настройку не требуется. Другим преимуществом является способность Protean заново рассчитывать пороговые значения после срабатывания аварийной сигнализации, а также автоматически настраивать пороговые значения после срабатывания аварийной сигнализации и выполнения процедур техобслуживания.

Protean — это очень надёжное решение для автоматической диагностики, позволяющее значительно снизить количество ошибочных срабатываний аварийной сигнализации без повышения риска пропуска неисправностей. Это избавляет специалистов по системам CMS от выполнения утомительных повторяющихся задач и позволяет им сосредоточиться на более сложных случаях. Этот диагностический инструмент дополняет и расширяет преимущества хорошо функционирующей системы CMS, которая обнаруживает неисправности и другие нежелательные условия на ранней стадии. Он позволяет своевременно и качественно планировать и выполнять корректирующие действия, а также позволяет избежать последующего повреждения оборудования.

SKF рассматривает Protean как большой шаг вперёд в повышении качества обнаружения, точности и эффективности мониторинга состояния оборудования не только для ветряных турбин, но и для всех видов динамического оборудования. Непрерывные разработки и новые инструменты способствуют превращению систем CMS в более интеллектуальную технологию, помогающую клиентам эффективнее управлять процессами эксплуатации и техобслуживания.