风机振动监测系统

浅析CMS振动监测技术应用研究与实践摘要：风力发电机组是风电场的关键设备,长期以来一直采用计划维修+事后维修的方式，这种维修方式无法全面的、及时的了解设备的运行状况，设备上未安装实时在线监测装置，对于风机的异常很难及时发现，等到发现时设备部件已完全损坏或引起更大的损失，这样就严重影响生产。

因此要对设备进行实时在线监控，及早发现设备损坏隐患，提高风机的可靠性，节约维护成本。

关键词：风力发电机；传动链；在线振动监测1 CMS振动在线监测装置的原理简述风机CMS振动监测系统是通过设置在风机上的数据采集装置，将采集的数据进行时域特征参数统计和频域分析处理，利用分析结果，与相关标准和机组当前工作信息一起，对机组发电机健康状况进行识别。

2 CMS振动在线监测装置的组成2.1传感器层通过在轴承座等振动明显的位置无损安装加速度/速度传感器，实时采集机组运行数据，利用信号线缆实现数据传输。

2.2数据处理层在线监测站进行数据处理，利用网线或光纤将数据接入企业内网，借助内网实现数据自设备至服务器的通讯。

服务器内的数据备份模块和智能分析诊断平台完成异常数据的准确筛选。

2.3远程监控诊断借助Internet网络远程传输数据，将不同地区风场数据传送到远程诊断中心。

远程诊断中心的诊断专家可实时对现场回传数据进行监控分析，实现远程实时监控。

3 CMS振动在线监测装置的应用3.1改变传统风机运维方式风力发电机组是风电场的关键设备,长期以来一直采用计划维修+事后维修的方式,即定检+故障后维修的方式。

这种维修方式无法全面的、及时的了解设备的运行状况;而事后维修则由于事先的准备不够充分,造成维修工作的耗时太长、损失严重。

风力发电机在线监测与诊断系统是集合了信号采集、在线监测以及信号分析于一体的多功能在线监测诊断分析系统,对风力发电机的振动、温度和电气参数等进行在线的监测,将监测结果与事先设定的值进行比较,在线监测和诊断系统能够及时地发现运行异常并报警,可对采集到的数据进行各种分析处理,从而可以准确地确定设备故障。

浅析风力发电机组传动链振动监测系统的应用摘要：风力发电机组处于恶劣的环境下，运行工况复杂，由于风力发电机组的启停、偏航、变桨、调控时会产生很大的冲击，从而对风机的部件造成冲击振动，影响风力发电机组的安全稳定运行。

传动链作为风力发电机组关键的组成部分，其振动对风机安全稳定运行起到至关重要的作用。

因此，通过振动监测和故障诊断技术，及时、有效地对风力发电机组传动链运行状态作出诊断，避免重大事故的发生，有效保证风力发电机组安全稳定的运行。

关键词：风力发电机组；振动监测；传动链1 引言随着经济社会的发展和转型，人类越来越重视清洁能源的开发和利用。

风能作为一种清洁、无污染、蕴藏量丰富可再生能源，受到各国的重视，成为重点开发的能源之一。

风力发电机组通常处于高山、戈壁、草原、海上等场所，承受的工况条件复杂，常年处于昼夜温差大、载荷变化大、冲击载荷频繁的环境中，容易发生故障，目前，风力发电机组维修保养采用计划维修和事后维修两种方式，其缺点在于需要在维修期间停止风机运行，对于事后维修则需要更高维护成本[1]。

状态监测与故障诊断技术是在设备运行中或不拆卸设备的情况下，运用各种监测设备和方法判断设备的运行状态是否存在异常，准确判断设备故障部位提出预警，并可判断设备故障发展趋势的技术，是一门集力学、电子技术、测试技术、计算机技术等学科为一体的综合性技术。

相比计划维修和事后维修，状态监测与故障诊断技术作为预知性维修，可以根据设备的实际运行状态来安排维修作业，避免了维修不足和过剩维修的情况，防止事故的发生，保障了风力发电机组的稳定运行。

振动监测作为状态监测的必要技术，近年来在风力发电机组上得到广泛应用[2]。

2 风力发电机组风力发电机组主要是通过叶片捕获风能，再通过传动系统增速，最后驱动发电机发电，从而将风能转化为电能。

双馈型风力发电机组传动链主要由主轴、主轴承、齿轮箱、制动盘、联轴器和发电机等主要部件组成，据相关统计数据可知，双馈机组的故障主要集中在齿轮箱、叶片、发电机、电气系统、偏航系统、传动链、控制系统等关键部件，对于电气系统故障，可以通过远程控制和及时更换配件的方式排除故障，但是对于传动链系统的故障检修难度较大，需要停机数天，需要高额的维修费用，会造成发电量的损失和巨大的经济损失。

风力发电机振动在线监测系统风力发电机是将风能转换成电能的设备,风能通过叶轮带动主轴、增速箱、发电机组转换成电能。

发电机组的状态监测和故障预测、诊断是目前风力发电机设备维修、维护管理的主要手段,其状态监测的方法很多,主要有力、位移、振动、噪声、温度、压力等监测。

由于振动引起的机械损坏比率很高,目前在诊断技术上应用最多的是机械振动信号检测, 风力发电机运行状态通常可从振动数据上体现出来,目前国内大型风力发电机组振动监测设备基本上是整机进口,价格昂贵。

为此我们开发了基于加速度传感器MMA7260QT、C8051F350型单片机的振动在线监测系统,具有振动数据实时监测、分析以及超限报警制动等功能。

1 系统整体设计风力发电机故障诊断的基本方法是时域监测、频域分析诊断,核心思想是利用加速度传感器检测振动情况,由计算机对振动数据进行采样、滤波,提取有效振动频带内的信号,通过分析有效频带内的峰值振动频率来判断风机运行是否正常[1]。

采集系统主要包括传感器、电源电路、单片机系统和通讯电路。

图1为系统硬件框图。

振动测量采用MMA7260QT 作为振动传感器,MMA7260QT采用了信号调理、单极低通滤波器和温度补偿技术,并且提供4个量程可选,同时带有低通滤波并已做零g补偿。

芯片提供休眠模式,最低供电电流3μA 。

MMA7260QT的关键组成部分加速度感应单元,利用半导体材料经过刻蚀加工成基于可变电容原理的机械结构。

当芯片受到外力产生加速度时,相当于两个极板之间的发生了相对变化,从而将加速度变化以电容值变化的形式体现出来。

再通过内部电路将电容转化为电压变化,经过滤波、放大处理后输出。

通过引脚1 、2 的输入搭配,可实现对加速度范围和灵敏度的选择。

1.2 单片机系统C8051F350是一款完全集成的混合信号片上系统型MCU,具有高速、低功耗、集成度高、功能强大、体积小巧等优点,其内部有一个全差分24位A/D转换器,该转换器具有在片内校准功能。

风力发电机振动监测系统维修手册引言：风力发电机作为一种现代化的可再生能源发电设备，具有环保、高效、可持续的特点，在全球范围内得到广泛应用。

而风力发电机振动监测系统作为该设备的核心部件，对于确保设备的正常运行和减少损耗具有重要意义。

本维修手册旨在提供风力发电机振动监测系统的维修指导，从而帮助用户有效解决设备故障和提高系统性能。

一、系统概述风力发电机振动监测系统通过测量风力发电机振动参数，如振动加速度、振动速度和振动位移等，实时监测设备的运行状态，从而及时识别问题和进行预警。

该系统由传感器、数据采集模块、数据处理单元和显示控制终端等组成。

其主要功能包括：1. 监测风力发电机的振动水平，判断设备的工作状态和软硬件性能；2. 分析和识别设备振动异常，预警设备发生故障的潜在风险；3. 提供实时数据和报表，为维修和调试工作提供数据支持；4. 进行设备故障诊断，提供维修建议和方案。

二、振动监测系统的维护与维修振动监测系统的正常维护和维修对于确保其长期稳定运行和准确监测非常重要。

以下是相关的维护和维修指南：1. 传感器维护传感器是振动监测系统中非常关键的组成部分，其灵敏度和准确性直接影响系统的监测效果。

因此，传感器的维护非常重要。

（1）定期校准传感器的灵敏度，确保其准确度和可靠性；（2）检查传感器与设备的连接接头，确保传感器与设备之间的电气连接良好；（3）在传感器正常工作时，及时清洁传感器并保持传感器周围环境清洁，防止灰尘和杂质影响传感器的运行。

2. 数据采集模块维护数据采集模块负责将传感器采集的数据进行模拟/数字转换，并传输至数据处理单元。

以下是数据采集模块的维护要点：（1）检查数据采集模块的电源和信号连接，确保其正常工作；（2）定期清理数据采集模块和连接线路的灰尘和杂质，保持其通畅和良好的接触性能；（3）及时更换损坏的数据采集模块，确保其正常功能。

3. 数据处理单元维护数据处理单元负责接收和处理数据采集模块传输的数据，并进行分析和判断。

风机振动在线监测及状态评估技术研究随着技术的不断进步，风力发电已经成为了当前全球可再生能源的热门领域之一。

在风力发电中，风机是其中最核心的组成部分，它是将风能转化为电能的关键节点。

由于风机在长时间运行时会面临各种挑战，如湿度、温度、大气压力、机械磨损和腐蚀等因素的影响，它们往往会受到风散影响而发生损坏，扰动机械结构的振动也会影响风机的性能。

因此，风机振动在线监测及状态评估技术的研发和应用日益受到关注。

一、风机振动在线监测技术风机振动在线监测技术是为发现风机的故障，及时发出警报并采取措施维护风机的关键技术，可以通过现代计算机、通信、传感器和互联网等技术进行数据采集和处理。

1. 传感器的选取传感器是风机振动在线监测的重要组成部分，通过安装在机器上，变换为电信号，传统的电压式加速度传感器、压阻式振动传感器、电感式速度传感器、应变式传感器等都被广泛应用来监测风机叶片的振动、加速度、速度和应变等数据。

同时，彩色数字摄像头也被广泛应用于风机安装，其可以发现任何可能的问题，并能够捕捉到许多细节。

2. 数据采集及处理系统风机振动在线监测的数据往往是大数据，数据采集及处理系统需要具备高效且可靠的处理能力，通过计算机视觉、机器学习和深度学习等技术，从海量数据中快速提取最重要的信息。

对于对数据的需求不断增加，GPU替代了CPU成为主流处理器，现场高速运算系统、云计算等业务也广泛应用于该领域。

3. 监测及维护措施通过数据采集和处理系统的分析，风机的振动情况将被识别出来，对于风机存在故障的情况进行监测和维护，对于预测在风机正常轻微振动的情况下是否会发生故障，采取及时措施进行检修。

二、风机状态评估技术风机状态评估技术是指对已经采集到的振动数据、历史数据和操作数据等综合分析，评估风机运行状态及预测未来可能面临的问题。

1. 振动信号处理技术振动信号处理技术是风机状态评估的基础，互相关、时域分析、样本方差分析、小波多尺度分析、短时傅立叶变换等成为振动信号分析处理的标准方法。

风机振动监测与故障诊断技术的研究与设计近年来，风机在工业领域的应用越来越广泛。

然而，由于长期运行、负荷波动以及环境因素等原因，风机振动问题变得愈发突出。

风机振动若未及时监测和处理，将会导致设备的提前损坏，甚至引发严重的安全隐患。

因此，风机振动监测与故障诊断技术的研究与设计迫在眉睫。

一、风机振动监测技术的研究与设计1. 系统方案设计风机振动监测系统的设计应根据具体的工况和监测需求来确定。

首先，需选择合适的传感器来采集振动信号，如加速度传感器、速度传感器等。

其次，必须选择适合的数据采集卡，以便将传感器采集的信号转换为电信号并进行实时监测。

最后，采集到的振动信号需要通过数据处理和分析，才能形成可用的监测结果。

2. 传感器选择与布置在风机振动监测系统中，传感器的选择和布置非常重要。

传感器的选择应基于所需监测的振动类型，如轴向振动、径向振动等。

传感器的布置应考虑到风机不同部位的振动特点，如风机叶片、轴承、轴等。

通过合理选择传感器并正确布置，可以最大程度地准确监测风机振动情况。

3. 数据采集与处理数据采集是风机振动监测系统中的关键环节。

通过数据采集卡将传感器采集的模拟信号转换为数字信号，然后将其传递给计算机进行实时监测和分析。

数据采集卡的选择应考虑采样率、分辨率等参数，以提高数据的准确性和可靠性。

二、风机故障诊断技术的研究与设计1. 故障诊断算法研究针对风机常见的故障类型，如轴承故障、不平衡、传动装置故障等，需要研究合适的故障诊断算法。

常用的方法包括时域分析、频域分析、小波分析、模式识别等。

通过对风机振动信号进行算法处理和分析，可以准确判断故障类型及其严重程度。

2. 特征提取与模型建立在风机故障诊断过程中，如何提取有效的特征参数是至关重要的一步。

特征提取可通过对振动信号进行时域、频域等分析，提取能够反映故障特征的特征参数。

通过建立适当的模型来判断风机运行状态是否正常，如神经网络模型、支持向量机模型等。

3. 系统实施与优化风机故障诊断技术不仅需要在实验室中进行研究与设计，还需要在实际工业环境中进行系统实施与优化。

风力发电机组在线振动监测系统及现场应用研究为了能够更好的避免和减少风力发电机故障带来的重大事故和安全隐患，并且在日常对风力发电机进行维护节省成本，在线振动监测系统必不可少。

本文介绍了在线监测系统的功能简介、工作原理、传感器测点选取和数据处理等关键技术及系统实际应用，对风电振动监测具有一定借鉴意义。

标签：风力发电机组；在线振动监测；现场应用1 系统功能简介风力发电机组工作条件通常比较艰苦，经常地处风沙四起的荒漠或海风盛行的海上，且在变速变载条件下运行。

因此，风电机组设备的相关零部件出故障的几率大大高出其他机械设备，为避免风电机组零件损坏造成的不必要经济损失，机组在线监测势在必行。

风电场中的在线监测系统，需对每一台机组都进行实时的状态监控与故障监测。

所以，监测系统采用分布式设计，主要由硬件和软件两个部分组成：硬件包括振动一体传感器、数据采集仪、现场服务器以及中心服务器等；软件部分包括数据传输和数据诊断分析与报警等功能。

系统软件设计较为复杂，数据传输功能，包括数据采集、数据存储、数据上传等单元；诊断分析功能，先进行信号提取，再进性处理，识别信号特征，接着对故障进行诊断，最后显示报警状态。

其中，采集的信号主要包括发电机前后轴承处的振动信号、发电机接地电压等信号。

2 系统工作原理目前，风力发电机组的故障检测与诊断技术有多种：振动检测、温度检测、声发射检测及润滑油分析检测等多种方法。

针对每种检测方法各有其优缺点：温度检测方法简单，但引起温度变化原因复杂多变；声发射检测技术通过故障设备本身发出的高频应力波信号检测，受周围环境噪声的干扰较小，但是相关测试设备费用贵、误报警率高，且对测试条件、测试环境以及测试信号的消噪预处理技术等环节要求较高；振动检测技术应用较为广泛，技术相对成熟，主要实时监测风电机组发电机前后轴承座表面的振动数据，这些实时的数据能够被规整在一个较长的周期内形成波形图，便于工作人员在这个周期内进行趋势分析，确定发电机前后轴承的工作情况，以及各个零件的健康状况，便于尽早发现发电机内部的零件损伤。

风电场无线振动监测系统的研究与应用摘要：随着风电场规模的不断扩大和风机技术的不断进步，对于风机的安全性和可靠性需求也日益提高。

振动是风机故障的常见指标之一，因此开发一种可靠的无线振动监测系统对于实现风机状态监测和故障诊断具有重要意义。

本文针对风电场的无线振动监测系统进行了研究，并对其应用进行了探讨。

首先，我们介绍了风电场无线振动监测系统的基本原理和组成部分。

其次，我们探讨了无线振动监测系统在风电场中的应用。

该系统可以帮助实现对风机振动状况的实时监测和评估，及时发现故障和异常情况，并提供数据支持进行故障诊断和预防维护。

此外，该系统还可以用于优化风机的运行参数和降低振动水平，提高风机的性能和寿命。

最后，我们总结了风电场无线振动监测系统的优势和应用前景。

关键词：风电场；无线振动监测系统；振动传感器；数据分析；故障诊断。

一、引言随着全球对清洁能源需求的增加，风能作为一种可再生能源得到越来越广泛的应用和发展。

而作为风能发电的重要组成部分，风电场的风机在运行过程中可能会受到各种因素的影响，导致振动异常和故障的产生。

因此，开发一种可靠的无线振动监测系统对于实现风机状态监测、提高运行安全性和降低维护成本具有重要意义。

本文旨在研究无线振动监测系统在风电场中的应用，并探讨其研究进展和潜在的应用前景。

通过本文的研究和讨论，我们希望能够进一步推动无线振动监测系统在风电场中的应用，提高风机的可靠性和运行效率，为清洁能源领域的发展做出贡献。

二、振动监测的重要性与应用场景1. 振动对风机运行和结构安全的影响：性能损失：振动会导致风机旋转部件不平衡，使得风机的工作效率下降，发电性能受到影响，降低能源利用率。

组件磨损：振动会引起风机各组件之间的摩擦和冲击，加速零部件的磨损和疲劳，缩短风机的寿命。

结构破坏：长期的振动作用会导致风机结构松动、断裂和变形，严重时可能导致机械故障甚至事故，造成巨大经济损失和安全风险。

因此，准确监测和分析风机的振动情况对于保障风机的正常运行和延长使用寿命具有重要意义。