风机的在线智能监测

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风能作为最重要的可再生能源之一，一直受到广泛的关注，根据我国900多个气象站将陆地上离地10m高度资料进行估算，我国平均风功率密度为100W/m2，风能资源总储量约32.26亿kW，可开发和利用的陆地上风能储量有2.53亿kW。近年来，风力发电也在我国进入了稳定发展的阶段。东南沿海及其岛屿，为我国最大风能资源区；内蒙古和甘肃北部，为我国次大风能资源区；黑龙江和吉林东部以及辽东半岛沿海，风能资源也很丰富。

随着风能的需求增大，风力发电所面临的问题也慢慢展现出来。风机一般建立偏远的地区，环境非常恶劣，风机不稳定的运行环境使得机组的故障频发，导致停机后造成的经济损失巨大，同时高额的维修费也是风电机场面临的棘手问题；除了外在，长时间的运行，设备器件本身的磨损也是一大隐患，加上风机本身就很高，不及时发现处理维修，同样会造成无法挽回的损失，故障预测就显得格外的重要！

为了尽可能地避免风机故障的发生，当下最好的做法就是对风机的运行状态进行实时的监测。

那么从哪几个方面去监测呢？

1）温度。风机绕组在长时间运行的情况下，温度过高会使元器件加速老化影响整个风电机的寿命，而能够在机组温度过高或者即将温度过高的情况下对系统进行预警，可以有效地对风机进行保护，大大地延长风机的使用寿命。

2）振动。转轴窜动过大或联轴器连接松动，造成风机叶轮磨损或积灰，出现不平衡，轴承磨损或损坏等等。这些都是造成风机振动的原因，及时地收集振动参数进行对比判断，可有效防止事故发生。

3）噪音。风机运转最重要的就是轴承，轴承产生噪音的原因有很多，长时间运用后缺乏润滑油会产生噪声，轴承磨损导致间隙变大、轴承松动都会产生噪声，给噪声大小给定一个范围，用传感器接收参数就能有效的判断出问题的大小。

还有其他哪些方法呢？

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需要监控什么参数就弄对应的传感器，各种不同的传感器的协议和一个数据采集器进行配对，然后数据传到云端，显示在客户端，通过分析各种曲线来判断设备运行状态。一个常见的例子，环境监测仪，它可以监控风速，风向，温度，湿度等参数，也无非是把这些传感器的协议和采集器进行协议匹配，采集器把收集到的数据传到云端，通过客户端的不同UI展示出来不同参数的参数曲线。

远祥

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