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新能源风力发电技术与自动化技术研究
Research on New Energy Wind Power Generation Technology and Automation Technology

别基于传感器所反馈的振动信号以及温度信号对齿轮箱部件的运行工况进行判断
与分析，使技术人员能够更加准确地针对机组内部故障情况进行分析，同时将异
常信号与正常运行状态进行相互比对，为后续保养维修等相关工作的开展提供准

确参考。
3. 叶片状态监测和故障诊断
风力发电机组内部的叶片长期处于强风影响下，因此容易出现运行故障。由
于其具体形态较大，因此容易由于颤振问题，造成叶片裂纹。尤其对于高山区域

的风力发电机而言，更容易受环境影响，另外雷击要素同样也是引发叶片故障的
关键成因之一。为充分减少叶片故障给机组运行造成的损失，相关技术人员需要
针对其生产过程中的材料、规格、工艺及叶片安装要求进行明确，提升叶片整体
强度，减少受迫性损坏所造成的故障和影响。叶片状态监测和故障诊断，可利用

应力应变测量方式进行，但考虑到所处环境因素，应力应变传感器的使用要更加
专业化。技术人员应广泛运用光栅传感器等手段对叶片运行状态信号进行采集，
同时，还可结合使用红外成像检测和声发射检测，与光纤光栅传感器共同运用。
分析叶片运行过程当中存在的开裂风险，并能够及时进行处理。通过声发射检测，

可检测受空气冲击下叶片所产生的内部应力集中断裂问题和应力波，分析叶片变
形情况，判断叶片整体的状态。
4. 电气系统状态监测和故障诊断
风力发电机当中，电气系统的重要的一部分，内部电气系统的很大的组成部

分，利用电力设备，如自动化电机等，向电网输出能量，从而有效的电气系统。
内部电气系统中最为普遍的故障种类，大多是过电流、过电压、短路故障、过高
温等问题，但不管出现了哪类故障，都能在一定程度上损害发电机。因此根据内
部电气系统的故障种类和特点，在状态检测与故障诊断时，应将传感器反馈数据

与正常运行数据进行相互比对，掌握相关故障表现规律，从而能够及时采取措施
对机组的故障进行处理。
5. 液压传动系统状态监测和故障诊断
在针对机组内部传动系统进行检测的过程当中，可主要针对其内部液位情况

进行监控与分析，结合液位变化针对故障部位以及故障状态进行判断，从而及时
采取合理的解决方案对机组故障进行控制。

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