风力发电机组噪声测量方法探讨.doc
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1、风力发电机组噪声测量方法探讨摘要:近年来,我国对电能的需求不断增加,风力发电厂建设越来越多。目前,风力发电机组已日趋成熟,经历几年的历练,部分风机制造厂正在自己研发设计、自主创新研制风力发电机系统,使结构系统更优化、完善。大型整机厂已不局限于1.5MW机型机组,为符合风场环境已研发出2MW、3MW、5MW、7MW级风力发电机组,关键部件性能也日益提高,主控控制系统的智能控制也加速提高了风电机组的可靠性和寿命。无论在机械结构和电气控制方面都有所完善,为今后的快速发展奠定了稳固的基础。不仅能满足国内市场的需求,而且已经向国际市场供货。在风力发电机组的改进完善过程中,众多难题需要攻克,以使风机运行更
2、稳固,更有优势。文章针对在风力发电机发展过程中产生的噪声影响进行分析,同时列举偏航部位产生的噪音并进行研究、改进,使风力发电机组更加完善,对风机改进有一定的影响作用。 随着人类社会的发展和科技的进步,人们越来越关注噪声给生活带来的影响。在人们周围有多种多样的噪声源:汽车、火车开过的声音,建筑工地的轰鸣声等等。切切实实地解决噪声问题,降低噪声,是提高环境质量的重要方面。风力发电机的噪声问题,到目前为止世界上还未彻底解决,人们正着手研究,但取得的进展有限。由于风力机运行于开放的大气环境中,其工作环境极其恶劣,因此设计中应尽量保证其使用寿命长、结构安全可靠,不但要提高性能,还要尽量减少噪声,从而使其
3、使用更环保、更舒适。为此,本文对风力发电机组整机的噪声进行测试分析与研究,为解决风力机的降噪问题提供依据。1 风力发电机组噪声来源 风力发电机组运行过程中,受气流影响,在加上转动部件的摩擦,叶片及机组部件会产生较大的噪声,噪声源主要来源于机械及结构噪声,如齿轮啮合的噪声,由于互相摩擦引起振动,产生噪声,叶片旋转时叶尖的气动噪声。机械噪声还包括轴承噪声、电机转动产生电磁振动噪声等。叶片的气动噪声是风力发电机组的主要噪声源,降低气动噪声主要方式有降低转速即降低叶尖线速度,锯齿后缘及柔软后缘等,但降低叶尖线速度会影响风机功率曲线即降低发电能力所以一般不予考虑。其他噪声来源如空气动力噪声,由于此噪声在
4、空气中,随风速增大而增强,因此此噪声不易分离。其余则是一些辅助设备引起的噪声,如散热器、排风扇等。2 小波分析法故障诊断 当部件预故障或发生故障时,其辐射的噪声品质会发生改变。通过监测和分析对应的噪声特性,就可以检测判断设备的噪声检测尤其是旋转部件的高频噪声检测。该方法对于风力发电机组早期故障的监测效果显著。近年来,小波分析方法发展迅猛,已被应用于故障诊断领域。在工程实践中,设备运行状态复杂多变,致使系统中存在大量的非平稳信号。如风力发电机组在启动和停机时,其转速、功率等都是非平稳的,即使在稳态运行时,若发生摩擦或冲击,发电机转子的阻尼、刚度、弹性力等发生变化,产生的噪声信号也变得非平稳。对于
5、平稳信号进行处理的理想方法是傅里叶分析;而对于非平稳信号,则采用小波分析。风电机组采用小波分析进行故障诊断的过程可分为故障信息采集、故障特征提取和状态识别及故障诊断3个步骤。故障分析诊断的关键是从动态信号中提取故障特征。对于基于噪声检测的故障诊断技术,提取故障特征尤为突出。由于风电机组工作环境的特殊性,风电现场的噪声不仅来源于周围环境噪声,还包含机组正常运行时产生的机械噪声。当机组存在故障隐患或发生故障时,还会混入故障噪声。因此,如何从复杂的强噪声环境中提取有效的故障信息,是进行故障分析诊断的关键。小波分析兼具时域和频域分析能力,并且具有可变的时频分辨率,能够有效地进行故障信号的提取和分析。风
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