风电机组振动监测与故障预测系统

为了保障风电机组的安全运行,研发了风电机组振动在线监测与故障预测管理系统。其主要包含振动信号采集模块、风电场监控中心以及远程监控诊断中心3部分。振动信号采集模块完成振动信号的采集,并通过光纤交换机将信号传输到风电场监控中心;风电场监控中心主要用于显示、存储及分析振动信号特征,给出风电机组运行状况;远程监控中心通过与风电场建立联系,实现风电机组的远程监控,为实现无人值守风电场奠定基础。该系统利用振动信号时域和频域分析方法得到振动信号特征,进而确定风电机组的运行状态,并利用随机子空间方法对风电机组的故障进行预测。通过振动信号仿真分析,以及风电场实际应用分析,验证了所研发系统的有效性。     

风电机组综合状态在线监测与远程诊断中心的建立

近年来,风电机组振动状态在线监测系统得到不断地应用和推广,但是仅对机组机械传动部分振动信号进行评估分析,监测手段过于单一,不能全方位捕捉机组故障状态.为此,提出在风电机组振动在线监测技术研究的基础上,进行风电机组叶片应变状态监测、齿轮箱油液在线监测、发电机电气参数监测及风电机组生产运行参数监测技术的研究,研制风力发电机组综合状态在线监测系统,并建立远程诊断中心,将风力发电机组振动在线监测系统全面升级为风力发电机组综合状态在线监测系统,以期为实现风电场少人、无人值守目标奠定坚实的基础.     

风电机组故障诊断实现方法探讨

笔者针对风电厂优化运行管理的要求,讨论了风电场状态监测解决方案.以小波分析故障诊断的理论为基础,提出了风电机组状态监测的实现方法.根据风电机组传动链多采用齿轮箱的实际情况,塔建了实验室齿轮箱模拟试验台,并模拟实验获取故障特征值的方法;最后给出了基于风电场监控系统的OPC嵌入式风电机组状态监测和故障诊断系统包括现场监控数...     

电站远程状态监测与故障诊断技术应用

火电机组的振动情况关系到机组安全运行。现役机组普遍配备了振动在线监测保护与故障诊断系统,并利用专门的网络设备构建了远程状态监测与故障诊断系统。分析了某电厂突发振动故障后,利用远程监测诊断系统搜集数据并分析诊断出故障原因,迅速给出检修处理意见并成功处理的案例。     

在线远程风机故障诊断系统的研究开发

针对风电场机组布置分散、机舱位置高等原因导致风电机组安全检查不到位,早期故障难以发现的问题,应用现代振动分析诊断技术,基于Windows系统平台,开发了在线远程风机故障诊断系统。应用结果表明：在线远程诊断风机故障系统可在风机发生故障早期发现隐患,为评价设备状态、判断设备故障提供科学依据,提高了风电场的运行效益。     

基于数据驱动的风电机组状态监测与故障诊断技术综述

随着大规模风电场的建设,风电机组的状态监测和故障诊断成为一个重要的研究课题。早期的风电机组状态监测和故障诊断依靠人工巡检,而随着风电机组装机容量的不断增长,人工巡检的成本和难度也随之增加。近年来,基于数据驱动方法的风电机组状态监测和故障诊断逐渐成为热点。文中从运行数据类型出发,对相关研究内容进行综述。首先,针对风电机组数据采集与监控（SCADA）系统,从监测对象角度出发,剖析基于SCADA数据的状态监测与故障诊断方法的研究现状;其次,针对风电机组组件振动数据,分析对比各类振动故障特征提取方法的优点和局限性;然后,针对新兴基于图像数据或数据-图像转换数据的状态监测与故障诊断方法,从单一图像诊断和数据-图像转换评估两方面对现有研究进行论述与总结;最后,对未来状态监测和故障诊断的研究方向进行了展望。     

风电远程监测与诊断系统数据通信研究

在遵循IEC 61400-25标准的基础上,对风电机组远程监测与故障诊断系统数据通信进行研究。结合VC++的Socket技术,采用Client/Server模式和多线程机制,建立网络通信系统,实现远程监测系统中实时数据交换与静态配置文件的传输;利用SQL Server建立数据库,保存风电机组运行的各种实时参数和信号;解析WPPCL文档并用树型控件显示WPPCL文档的层次型结构;采用基于Web的SSL VPN安全传输技术实现风电场本地监控室到远程监控诊断中心数据通信的机密性、完整性,完善了远程监测与故障诊断的通信系统。     

风电机组在线远程故障诊断系统的应用

为便于实时检测风电机组运行状态,及时发现风机设备的异常和缺陷,风电机组应用了在线远程故障诊断系统。介绍了该系统的构成和安装布置,分析了系统的功能和应用特点。该系统应用实现了对风力发电机组的主动性维护,提高了风电场的安全性和经济性。     

风力发电机组状态监测与智能故障诊断系统的设计与实现

风力发电机组状态监测和故障诊断技术,可以有效降低机组的运行维护成本,保证机组的安全稳定运行。阐述了风力发电机组的基本构成。在介绍风电机组常见故障的基础上,分析了机组中的主要部件齿轮箱和发电机的故障。针对齿轮箱和发电机的故障提出了一种智能诊断的新方法,并以此设计开发了风力发电机组状态监测与智能故障诊断系统,详细介绍了该系统的原理、结构及功能。     

基于发电集团生产信息网的远程振动监测与诊断系统研究

振动是汽轮发电机组运行中最常见的主要故障之一。对振动情况进行在线监测与故障诊断成为普遍的需要,各发电集团搭建的生产信息网为远程监测与故障诊断提供了平台。介绍了一种基于网络的汽轮发电机组远程振动监测与故障诊断系统,围绕数据流程和系统结构图,分析了该系统的基本构成及实施方案。该系统是集现场振动数据采集、网络通讯、状态监测、故障诊断和计算机网络等先进技术于一体的远程监测诊断系统,具有广阔的应用前景。     

风力发电机组齿轮箱故障诊断

由于齿轮箱运行的好坏直接影响整个风力发电系统的运行,因此对其进行故障诊断十分重要.若在故障初期便可分析出来故障部位和故障程度,就能将损失降到最小,为设备提供了技术支持并为维修提供方便.在齿轮箱各种监测信号中,振动信号最能反映设备运行状态,将振动信号作为研究对象,将它经过时域和频域分析处理,判断齿轮箱的运行是否正常.对比...     

风力发电机组状态监测和故障诊断系统的设计与实现

为实时监测风力发电机组的运行状态,提高故障诊断系统的智能化程度,设计了一套基于硬件数据采集系统结合Matlab、组态软件WinCC的风力发电机组实时在线监测和故障诊断系统。通过数据采集系统的硬件选择和连接,建立了数据采集器与Matlab、WinCC之间的实时通讯,并在Matlab中应用小波包和神经网络智能算法完成齿轮箱和发电机轴承数据处理,实现了故障诊断结果的实时显示。     

基于IabVIEW的故障监测系统设计

研讨基于IabVIEW的故障监测与诊断系统的开发流程、软硬件功能模块的实现方法及系统的实际应用,以风力发电机齿轮箱为例对整体的故障监测系统设计．对齿轮箱运行状态进行实时在线监测和数据分析,提出了齿轮箱监测系统的整体解决方案。     

基于虚拟仪器的机床齿轮箱故障诊断系统的设计

设计了基于虚拟仪器的齿轮箱故障诊断系统,利用图形化编程语言LabVIEW和模块化硬件,对齿轮箱的振动信号实时监测。建立了集参数数据库、故障数据记录库、故障诊断知识库、实时监测及诊断为一体的诊断系统。系统采用压电加速度传感器BZ1185采集齿轮箱振动信号,通过对信号放大、转换和滤波,将信号转换成有限带宽信号,通过数据采集卡AMPCI-9111输入到计算机中。使用开发的虚拟仪器技术开发平台,对CQ9145联合机床齿轮箱振动信号进行了倒频谱和小波分析,实验表明,本系统可以大大提高诊断准确度和效率。     

风电机组齿轮箱非平稳振动信号谱分析方法

齿轮箱是风电机组的重要部件,其运行状态直接决定了风电场的收益,通过研究齿轮箱的振动信号来评判齿轮箱的运行状态具有重要意义。论述了风电齿轮箱的结构形式和故障特征,依据某类型风电机组齿轮箱特点,制定振动数据采集方案,采集2台风电机组齿轮箱高速轴振动信号;应用Hilbert能量谱和短时傅里叶重排谱对比分析,分别提取2台机组齿轮箱高速轴测点振动信号中蕴含的故障特征频率。分析得到一台机组齿轮箱高速轴损伤,实际验证了该齿轮箱高速轴故障为齿面点蚀。证实了Hilbert能量谱和短时傅里叶重排谱相结合的分析方法在提取风电齿轮箱故障特征频率的有效性和实用性。     

基于证据支持矩阵的特征权重融合的风电机组故障诊断

针对风电机组齿轮箱故障特征的不确定性、复杂性和多元性的特点,提出基于证据支持矩阵特征权重的融合新方法,建立故障诊断模型。分析了影响证据冲突的冲突因子和证据距离,利用这两个因子构造证据支持度矩阵;求解了该证据支持度矩阵最大特征值对应的特征向量,并将此作为证据的权重,利用证据组合公式进行融合;最后将其用于风电机组齿轮箱故障诊断。实验结果表明,该方法可较好提高风电机组齿轮箱故障诊断的效率和准确率。