Page 165 - 新能源风力发电技术与自动化技术研究
P. 165
第五章 风力发电机组故障诊断与维护
图 5-2 齿轮箱故障类型与原因
三、故障预警方法研究
对于大型机械设备，故障诊断过程通常包括 5 个部分，即信号采集、信号处
理、状态识别、监测和诊断决策以及诊断结果。对于风电机组来说，来自安装在
轴承和其他部位上的传感器的振动信号被收集并输入信号处理模块，在一系列数
学分析之后，获得信号的状态特征并输入状态识别模块，与正常状态下的特征的
比较，对机组进行监测和诊断，最终得出机组的诊断结果。随着风力发电机组容
量的不断扩大，故障出现的概率也在不断上升，因此，研究风机故障预警的内容
变得尤为重要。风力发电机组的预警系统把故障预警和故障诊断融合在一起，实
现根据现有数据识别潜在故障的能力。当发现存在潜在故障时，需要把故障的风
机号、异常部位、时间等信息以报告的形式输出，方便管理人员分析故障的原因，
评估故障的严重程度。并且发送给风电场，并接受风电场人员实际检查后对预警
的反馈，判断预警结果是否准确，预警技术是一个长期需要不断优化、改正的过
程。风机故障预警是通过监测设备或系统的运行状态和相关参数，及时发现潜在
的故障迹象并进行预警，以便采取相应的措施避免或减少故障的发生和影响。预
警方法如下所示：
实时监测：使用传感器、监控设备或数据采集系统等实时监测设备运行状态
和关键参数，例如温度、压力、振动、电流等。通过连续监测并比较实时数据与
设定的阈值或预期范围，一旦参数超过预警条件，即发出预警信号。
153
