风力发电机组在线状态监测系统
风力发电机组在线监测介绍
风力发电机组在线监测系统介绍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的方式,即一般风力机运行一定时间后进行例行维护。
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。
1 风力发电机组在线监测的重要性目前大多数风机上运用的通用监测程序为风场监测。
这种方法主要监测输出电量,同时也包含部分故障信息的存储。
通常控制系统的状态信息、输出电量以及风速情况将被存储,并将这些信息发送给制造商和运营商。
但该方式只有在具有详细记录的前提下才有可能观察到故障。
在大多数情况下,当控制系统发出警报时故障已经发生。
然而,整个系统能做的只是自动的使风力发电机停机,以防止故障的进一步恶化。
风场监测通常与周期测试点相连,这些周期测试点基本能反映整机的特性,例如监测旋转叶片和基座的裂纹、齿轮箱的振动或者机械部分的磨损等情况。
但是这些监测不能揭示其产生的时间和原因,所能确认的是风机运行的状况。
就算将监测的结果与以前的数据进行对照比较,也很难提供故障产生的原因。
由于在线监测与诊断系统能够克服上述的缺点,使得在线监测系统被广泛的推广。
2 风力发电机组在线监测系统构成在风力发电机组各个部件中,风力机叶片是弹性体,在风载荷的作用下,作用在风力机叶片结构上的空气动力、弹性力、惯性力等具有交变性和随机性力的耦合将会引起与某些振型共振的自激共振,即颤振。
该振动是发散的,严重时会导致风力机结构破坏。
另外,风力发电机组在运行时会由于多种原因,使机舱在各个方向有较大的振动,振动的频率、幅度超过风机设计要求时会对风机的正常运行产生危害。
风力发电机组在线状态监测系统
江苏华创光电科技有限公司
公司团队
1 企业概况
关于我们 · 我们的团队 Our Team 公司拥有一支由高学历、高素质人才组成的30 人创业团队，分别来自清华大学、电子科技大学、 湖南大学等知名高校。作为国内首批从事设备运行 健康管理的团队，见证了监测行业快速发展，积累 了丰富的行业经验，形成了科学的管理体系。 团队成员年轻而充满朝气，具有创新意识并勇 于迎接挑战。具备良好的社会责任感，愿为改善中 国工业现状，贡献一己之力。
江苏华创光电科技有限公司
功能特点
初级和高级报警（双保险）
风场区
数据采集
触发派单
二级报警策 略
WEB服务
警情发布
申请诊断
远程中心
警情和数据 同步
数据处理
执行反馈
二级报警 判断
报告发布
远程诊断
状态识别
一级报警 判断
一级报警策 略
警情发布
运维指导
数据存储
执行反馈
生成派单
初级报警：海量初筛，一键推送 高级报警：经验联动，智能辅助，节省人力，降低误报
2路转速信号通道 —转速脉冲触发电平VH≥16V —量程：1/60Hz ~ 150KHZ，转速值根据转轴单周脉冲数自动换算 —不确定度 ≤0.1%
8路工艺量通道 —信号类型 可设置为4-20mA输入或0-10V电压输入 —分辨率 0.01mA，针对4-20mA输入 0.005V，针对0-10V电压输入
系统概述
CMS3000设备信息管理系统，是江苏华创新一代完整的振动监测设备信 息管理系统。来自WPMS数据采集器的振动数据都集中到一个公共的数据库， 通过主控系统获取的机组相关的运行参数也集成到这个数据库中。
CMS3000（服务器）最低配置需求： CPU：主频1.5GHZ以上； 内存：1G及以上； 硬盘：80GB及以上； 操作系统：Windows Server 2008及以上版本、Win7及以上版本； 运行环境：Microsoft .NET Framework 4.0 运行工具：IE9、IE10、IE11、360浏览器(兼容模式)
风力发电机在线监测系统
风力发电机在线监测系统引言在线监测系统是近20年来在大型机组上发展起来的一门新兴交叉性技术，这是由于近代机械工业向机电一体化方向发展，机械设备高度的自动化、智能化、大型化和复杂化，在许多的情况下都需要确保工作过程的安全运行和高的可靠性，因此对其工作状态的监视日益重要[1] 。
随着大型风力发电机容量的迅猛增加，现在风力发电机正从百千瓦级向兆瓦级发展，机械结构也日趋复杂，不同部件之间的相互联系、耦合也更加紧密，一个部件出现故障，将可能引起整个发电过程中断。
另外，近年来随着风力发电机的快速发展，其技术的成熟度跟不上风力发电机的发展速度,在媒体上出现了大量关于风力发电机齿轮箱、主轴、叶片的损坏，甚至有风力发电机倒塌的报道。
保险公司非常抱怨其高损坏率，因此在保险合同中加入了维修条款：保证其风力发电机能够正常运转40000h或者至少运行5年，除非装上在线监测设备，接受保险公司的定期监测。
在这种环境下，在线监测在风力发电机行业得到了飞速的发展。
国外在线监测技术发展得比较成熟，有专门用于风力发电机的监测设备[2] ，例如德国的普鲁夫公司（pruftechnik）；在监测服务方面，国外有专门的风力发电机监测服务公司，例如德国的flender公司等[3] 。
而国内由于风力发电机行业本身起步较晚，因此在线监测系统在国内风力发电机上的运用还处于起步状态。
1 在线监测系统的工作原理风力发电机监测系统最重要的工作是通过对设备运行过程中所表现出的各种外部征兆及信息，提取反映状态的正确信息并进行分析和识别其内涵故障。
因此在开始设计和建立系统前，必须对监测对象的结构与工作过程有充分的了解。
由于风力发电机设备结构及工作过程复杂，对其进行深入分析和深层故障诊断，不仅要依靠一定的理论和方法，而且更重要的是必须了解、熟悉具体设备的结构与运行机理，并取得维护人员的经验和技巧。
如图1风力发电机在线监测流程图所示，风力发电机监控任务主要由3部分组成：信号拾取、信号处理和监控决策。
风力发电机振动在线监测系统
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。
风电机组在线监测与故障诊断系统的运维流程与方法探究
风电机组在线监测与故障诊断系统的运维流程与方法探究随着清洁能源的快速发展，风力发电成为可再生能源的重要组成部分。
风电机组在线监测与故障诊断系统在风电行业中具有重要作用，它能够实时监测风电机组的运行状态以及诊断潜在的故障问题。
本文将探讨风电机组在线监测与故障诊断系统的运维流程与方法。
一、风电机组在线监测与故障诊断系统的作用风电机组在线监测与故障诊断系统是一套集数据采集、传输、处理、分析和报警功能于一体的系统。
它主要通过各种传感器和监测装置，采集风电机组的运行参数、振动数据、温度、压力等信息，然后将这些数据传输到监测系统中进行实时分析和处理。
通过对数据的分析，系统可以及时发现风电机组的故障，并提供准确的诊断结果和预警信息，以便运维人员及时采取相应的措施，降低故障风险和提高风电机组的可靠性。
二、风电机组在线监测与故障诊断系统的运维流程1. 数据采集与传输风电机组在线监测与故障诊断系统首先需要搭建一套数据采集与传输系统。
该系统将通过安装在风电机组各个关键位置的传感器和监测装置，采集风电机组的各种运行参数和状态数据。
这些数据将通过有线或无线方式传输到中央监测系统。
2. 数据处理与分析中央监测系统接收到从风电机组传输过来的数据后，将对数据进行处理和分析。
数据处理包括数据清洗、校正和归一化等步骤，以确保数据的准确性和一致性。
数据分析则是基于大数据分析算法，对风电机组的运行状态进行实时监测和分析，识别可能存在的故障问题。
3.故障诊断与预警基于数据分析的结果，系统将进行故障诊断并给出准确的诊断结果。
同时，系统还会根据故障的严重程度和可能的后果，发出相应的预警信息，通知运维人员及时采取措施。
预警信息可以通过手机短信、邮件或者系统界面呈现给运维人员。
4. 故障处理与维修一旦发生故障，运维人员将根据系统提供的诊断结果，采取相应的维修措施。
系统可以提供详细的维修指导，帮助运维人员快速定位故障点和解决问题。
同时，系统还可以记录下故障处理的过程和结果，以便后续分析和改进。
风力发电机状态检测系统
风力发电机状态监测系统1. 风力发电机状态监测系统1.1 应用背景概述风电场一般地处偏远，道路交通不便、机组又位于几十米高的塔顶，对维护维修造成困难（例如人员设备进入等）。
目前风电场的维护多采用计划维修与事后维修方式。
此种维修很难全面、及时地了解设备运行状况，往往造成维修工作旷日持久，损失重大。
对风电机组进行实时状态监测和故障诊断，有效地避免了上述缺陷，达到在不停机状态下对运行设备的监控。
本特利 (Bentley)提供的全面风力发电机状态监测系统能够有效解决传统风电机组检修的难题，提高设备可用率，降低运行检修成本。
1.2 系统品质本系统采用的核心产品由品质和工艺享誉世界的本特利 (Bentley)组成。
我们使用的Six Sigma™工具得到公认，我们的团队致力于真正做到与众不同。
我们员工所做的一切均是以客为尊的品质为首要任务，以确保我们每一天都能提供优质产品。
我们也获得了外部品质认证。
我们位于内华达州明登市、匈牙利布达佩斯、弗吉尼亚州塞伦及英国布拉克内尔的生产和测试基地，所生产的产品都通过了国际ISO 9001:2000 质量管理标准认证。
1.3 风力发电机状态监测系统解决方案随着对清洁能源的需求日益增多，风电领域不断发展。
如何在控制运营和维护费用的基础上，开发和维持具有竞争力的发电产品也面临着越来越多的新的挑战。
风力发电机状态监测系统解决方案通过主动检测机械运行状况来进行故障预警从而减少由故障带来的机械损失。
我们提供了包括传感器、监测模块和软件在内的一体化解决方案，可以让您有效管理风电场资产，提高设备的可用性并减少维护费用。
我们在全球拥有一大批熟悉机械、仪表的状态监测专家，可以对整个项目提供一站式的服务。
我们将与客户一起评估客户需求，设计和配置客户解决方案，并帮助客户在整个生产周期进行维护和管理。
1.3.1 系统优势通过缩短维护间隔和优化检修停机周期，提高可用性。
●帮助设立超过上万种齿轮箱的基准运行状态及故障形式，使客户对于故障情况一目了然。
风力发电机在线监测与诊断系统探析
风力发电机在线监测与诊断系统探析发布时间：2022-06-07T02:08:11.708Z 来源：《中国电业》2021年第25期作者：季小康[导读] 本文研究风力发电机在线监测与诊断系统季小康江苏金风软件技术有限公司江苏无锡 214000摘要：本文研究风力发电机在线监测与诊断系统。
分析了在线监测系统的工作原理；分析了在线监测与诊断系统的工作特性；从硬件结构、软件结构等方面，分析在线监测与诊断系统的构成。
期望本文能够为相关工作者带来一定的参考作用。
关键词：风力发电机；在线监测；诊断系统。
一、风力发电机在线监测系统工作原理对在线监测系统的安装，最为主要的目的是及时接收风力发电机在运行过程中产生的多种信息，识别故障的外部征兆，为工作人员处理风机振动等问题提供支持。
因此，在设计在线监测系统前，工作人员需对被监测对象的工作过程与结构展开详尽的研究，这是因为风力发电机设备本就是较为复杂的，为保证在线监测系统能够全面、及时、有效地监测、识别其存在的故障，必须对风力发电机有充足的了解，在此之上进行科学的设计。
一个较为完备的风力发电机在线监测系统，需要具有以下三方面的功能：拾取信号、处理信号、监控决策，通常是由定子传感器、齿轮箱传感器、主轴传感器等部件来完成[1]，这些部件在运行时，能够采集风力发电机的运作情况，再通过信号处理功能，将其转化为数字信号，最终经由网络传输，传达到监控室中，由工作人员做出决策，决定是否需要对风力发电机进行相应的处理。
在实际工作中，许多风力发电机都是被建设在农田、岛屿等自然环境相对特殊的环境中的，通讯条件比较差，此时工作人员可采用CDMA、GSM等无线传输方式，实现对信号的网络传输，还能够节省架设光缆花费的成本。
二、风力发电机在线监测与诊断系统工作特性过去及现在，风场监测作为一种得到广泛应用的通用检测程序，在大多数风力发电机中都能够看到。
此程序的主要功能是监测风力发电机的输出电量，将故障信息存储下来，包括风速情况、输出电量、状态信息等，同时还能够向运营商与制造商传输相应的信息。
测振风电机组状态监测系统方案V1[1].27.doc
![测振风电机组状态监测系统方案V1[1].27.doc](https://img.taocdn.com/s3/m/6d34fd5e50e2524de5187eab.png)
测振风电机组状态监测系统方案V1[1].27 风力发电机组在线状态监测系统方案远东测振（北京）系统工程技术有限公司1 在线状态监测系统方案随着国内越来越多风电机组的投运，如何减少运行成本，提高运行效率，延长风机使用寿命成为运营单位的重要课题。
目前，风电设备维护技术的成熟度跟不上风力发电机的发展速度，风机运行过程中经常会出现齿轮箱、主轴、叶片、发电机以及变压器的损坏，甚至有风力发电机倒塌的事故。
当需要维修和维护时，需有专业人员进行零部件的更换或诊断。
SUNNYLEE公司推出的WindSTS状态监测系统对风机的运行状态进行实时在线监测，首先可得到各风机的运行状态，而且可预计风电机组何时进行必要的维护，并针对已经出现故障的风电机组进行诊断，根据专家库或咨询我公司专业人员给出诊断报告，从而可以延长风机的服务和维修间隔，通过对风力发电机的主动性维护，可以更准确有效的安排维护工作。
在线监测系统WindSTS可以提供的诊断技术包含：轴承，齿轮箱，轴心，密封，联轴器，发电机等；可以监测叶片不平衡，不对中，轴弯曲，机械松动，齿轮缺陷和破损，共振，润滑等。
WindSTS监测系统的主要特点如下：针对风电机组低频、变速特有的分析算法；基于趋势分析，可靠的预测性维修和维护；高可靠性的硬件设计，实现可靠准确的报警；针对风力发电机专门的低频传感器；在风电机组安装振动加速度传感器、转速计等，信号通过双屏蔽电缆接入到多通道数据采集分析仪STC26，STC26将采集数据通过有线/无线网络发送到服务器中，服务器中安装有STS1000软件进行采集、分析和保存。
工作人员可登录服务器察看运行数据，以便进行深入分析，也可以将风场的数据调到其它远端服务器，进行数据浏览和分析。
系统总体示意图如下：下图为无线状态监测系统。
2 监测系统具体方案2.1 数据通讯方案通常，风场已经有光缆布置到塔筒下，因此，监测系统采用有线传输方案。
如果风场没有光缆数据接口，也可采用无线通讯传输方案。
风电机组在线监测与故障诊断系统在风电场运维中的应用效果评估
风电机组在线监测与故障诊断系统在风电场运维中的应用效果评估随着可再生能源的快速发展，风力发电已成为全球范围内主要的清洁能源之一。
然而，风力发电设备在运行过程中常常面临着各种故障和异常情况，给运维工作带来了极大的挑战。
为了最大程度地提高风力发电设备的可靠性和可用性，近年来，风电机组在线监测与故障诊断系统开始在风电场运维中得到广泛应用。
本文将评估该系统在风电场运维中的应用效果。
风电机组在线监测与故障诊断系统是一种基于物联网技术的智能管理系统，通过实时监测和分析风力发电设备的运行状态，能够及时发现设备的异常情况，并对故障进行诊断。
该系统主要由传感器、数据采集器、数据处理平台和故障诊断算法组成。
首先，风电机组在线监测与故障诊断系统能够实现对风力发电设备的实时监测。
传感器可以采集设备的振动、温度、电流、电压等关键参数，并将数据传输给数据采集器。
监测系统通过数据处理平台对这些数据进行实时的分析和处理，能够准确地了解设备的运行状况。
当设备发生故障或异常时，系统能够自动发出警报，通知工作人员进行相应处理。
这种实时监测的能力可以极大地节省人力和时间成本，提高运维效果。
其次，风电机组在线监测与故障诊断系统具备故障诊断的能力。
系统通过与历史数据和故障数据库的比对分析，能够根据设备的异常行为准确地诊断故障类型和原因，并给出修复建议。
这种自动化的故障诊断与分析能够有效地指导运维人员进行维修和维护工作，提高故障处理效率和设备稳定性。
此外，通过系统对故障数据的记录和分析，可以识别和预测设备的寿命和潜在故障，有效地规避设备的损坏和停机。
再次，风电机组在线监测与故障诊断系统通过数据分析提供设备运行情况的综合评估。
该系统能够对设备的运行状况、性能指标进行实时监测和分析，生成相应的报告和统计数据。
基于这些数据，管理人员可以评估设备的可靠性、可用性和维护水平，并根据评估结果优化风电场的运维策略和计划。
这种综合评估的能力可以帮助管理人员更好地了解设备的健康状况和运行情况，提前预防和处理潜在问题，保证设备的持续运行和发电能力。
风力发电机组状态监测系统研究
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风电机组在线监测与故障诊断系统的实时监测与预警方法研究
风电机组在线监测与故障诊断系统的实时监测与预警方法研究随着全球对清洁能源的需求不断增加，风能作为一种可再生能源正日益受到关注。
其中，风电机组作为风能的核心装置，其可靠性和稳定性对于风能发电系统的正常运行至关重要。
然而，由于复杂多变的工况和恶劣的环境条件，风电机组容易发生故障，导致停机维修和损失。
因此，实时监测和预警的方法对于及时发现和解决故障，提高风电机组的性能至关重要。
实时监测是风电机组在线监测与故障诊断系统中的核心环节，它可以通过不间断地收集和分析风电机组的运行数据，实时获取机组的状态和性能信息。
在实时监测中，常用的参数包括振动、温度、电机参数、风速等。
这些参数可以通过传感器等设备实时采集，并通过信号处理和数据分析技术进行处理和提取。
通过实时监测，可以实时获取风电机组的运行状态，发现异常，及时进行预警和干预。
在实时监测的基础上，预警方法起到了至关重要的作用。
通过合理设置阈值，并结合对历史数据的分析，建立起合理的预警模型可以在机组出现故障之前提前发出预警信号。
预警方法主要采用了机器学习算法和统计学方法两种途径。
机器学习算法在风电机组在线监测与故障诊断系统中得到了广泛应用。
基于大量的机组运行数据，可以利用监督学习方法进行模型的训练和建立。
常见的算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
通过对机组正常和故障状态数据的学习，可以建立起一套可靠的预警模型，准确地预测机组的健康状态和故障预警。
统计学方法也是一种常用的预警方法。
通过对历史数据的统计分析，建立一套合理的预警模型，可以及时发现机组的异常状态。
常见的统计学方法包括主成分分析、聚类分析和异常检测等。
通过对大量数据的处理，可以挖掘出异常模式和特征，实现机组运行状态的实时监测和预警。
同时，在实时监测与预警方法研究过程中，还需要关注以下几个方面的内容。
首先，数据的质量和准确性对于实时监测和预警的可靠性至关重要。
因此，在数据采集和传输过程中，应该加强对数据异常的检测和处理，以提高数据的可信度。
风力发电机组在线状态监测系统
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01
风力发电机组在线状态监测 系统的概述
02
风力发电机组在线状态监测 系统的技术实现
03
风力发电机组在线状态监测 系统的应用场景和优势
04
风力发电机组在线状态监测 系统的发展趋势和未来展望
05
风力发电机组在线状态监测 系统的实践操作和维护管理
经济效益和社会效益分析
经济效益：降低维护成本，提高发电效率，增加收益 社会效益：减少环境污染，降低碳排放，促进可持续发展 投资回报率：根据投资成本和发电收益进行评估，确定投资回报率 风险评估：考虑市场风险、技术风险、政策风险等因素，进行风险评估
投资回报率和风险评估
投资回报率：根据风力发电机组的运行情况和维护成本，评估投资回报率 风险评估：考虑风力发电机组的运行风险，如设备故障、天气变化等 成本效益分析：比较不同风力发电机组的成本和效益，选择最优方案 投资决策：根据投资回报率和风险评估，做出投资决策
风力发电机组在 线状态监测系统 的发展趋势和未 来展望
技术发展趋势
智能化：利用人工智能技术进行数据分析和预测 集成化：将多个监测系统集成到一个平台，提高效率和准确性 远程监控：实现远程监控和诊断，提高维护效率 绿色环保：采用环保材料和节能技术，降低对环境的影响
未来发展方向和挑战
智能化：利用大 数据、人工智能 等技术，实现在 线状态监测系统 的智能化
诊断方法：使用专 业诊断工具，如振 动分析仪、红外热 像仪等
排除方法：根据诊断 结果，采取相应的维 修措施，如更换损坏 部件、调整参数等
维护管理：定期进 行设备检查和维护 ，确保设备正常运 行
系统升级和优化
风电机组振动在线监测系统
风电机组振动在线监测系统摘要：风电机组振动在线监测系统对于风力发电设备的正常运行具有重要意义。
本文旨在探讨风电机组振动在线监测系统的设计及其应用，通过对其原理、构成、性能进行深入分析，旨在提高风电机组的运行效率和安全性。
关键词：风电机组；在线监测引言随着可再生能源在全球范围内的持续发展，风力发电作为一种清洁、高效的能源形式，其重要性日益凸显。
然而，风力发电机组在运行过程中，由于风速的波动、机械部件的运动等多种因素，可能导致机组产生振动，进而引发设备损坏，影响电力生产。
因此，针对风电机组振动进行实时监测具有重要意义。
本文将重点介绍一种风电机组振动在线监测系统的设计及其应用情况。
关键词：风力发电机组；在线振动检测；振动；1.系统原理及相关组成部分风电机组振动在线监测系统包括振动传感器、仪表以及运行于仪表上的分析软件。
将振动传感器设置在弹性支撑的关键部位，通过电缆传输振动量至监测仪表，由仪表软件部分——“振动监测故障诊断系统”进行分析确定振动量级别，最后根据振动级别判断是否发生故障。
最终完成风机传动轴对中状况监测；弹性支撑老化情况监测；发电机轴承监测。
风电机组振动在线监测系统通过安装在工作机组上的振动传感器实时监测机组的振动情况。
传感器将采集到的振动信号传递给监测系统，系统通过对信号的处理和分析，判断机组当前的运行状态，以便在出现故障时及时发现并采取相应的措施。
1.1系统的总体设计系统应包括数据采集、数据处理和数据分析三个核心部分。
数据采集部分负责振动信号的采集，数据处理部分负责信号的处理，如去噪、滤波等，数据分析部分负责对数据进行深入分析，提取机组振动特征。
应根据机组类型和监测需求选择合适的振动传感器，如加速度传感器、速度传感器等，同时应考虑传感器的安装位置和安装方式。
此外，还需要选择合适的信号采集器和数据存储设备。
软件系统既要接受硬件的数据，实时显示波形数据、测量结果，又要发送命令对硬件系统的采集方式、放大倍数等参数进行控制。
风电机组在线监测与故障诊断系统的状态监测与分析方法研究
风电机组在线监测与故障诊断系统的状态监测与分析方法研究随着风电装机容量的不断增加，风电机组的可靠性和运行稳定性成为了一个重要的话题。
风电机组在线监测与故障诊断系统是保障风电机组安全运行的重要手段之一。
本文将研究风电机组在线监测与故障诊断系统的状态监测与分析方法，以提高风电机组的可靠性和运行效率。
首先讨论风电机组在线监测的状态监测方法。
传统的监测方法主要依赖于人工巡检，这种方法既费时又费力，容易漏检或误检。
为了解决这个问题，现代风电机组在线监测系统引入了传感器网络和远程监测技术。
通过安装在风机上的传感器，可以实时获取风机的各项运行参数，如温度、压力、振动等。
远程监测技术则可以将风机的运行数据传输至运维中心，以便对风机进行实时监测和分析。
这种方法不仅可以实现对风机的全面监测，还能够提前发现潜在的故障和异常情况。
其次，研究风电机组在线监测的故障诊断方法。
故障诊断是风电机组在线监测系统的核心功能之一。
当前，常用的故障诊断方法主要包括基于模型的方法和基于数据的方法。
基于模型的方法主要是通过建立风机的数学模型，结合实时监测数据进行故障诊断。
这种方法需要事先对风机进行建模，并且对风机的故障模式有较好的了解。
基于数据的方法则不需要建模，而是通过对历史数据的分析和比对，发现故障的特征和规律。
这种方法可以适用于不同型号和不同规模的风机，但需要大量的历史数据支持。
未来的研究方向可以是将两种方法结合起来，以提高故障诊断的准确性和可靠性。
在进行风电机组在线监测与故障诊断系统的状态监测和分析时，还需要考虑到一些关键问题。
首先是数据采集和传输的问题。
传感器网络是实现风电机组在线监测的关键技术之一，但在实际应用中，由于风机通常安装在偏远地区，网络信号不稳定，数据采集和传输存在一定的困难。
因此，需要研究并优化传感器网络的布置和通信方式，保证数据的准确性和实时性。
其次是数据处理和分析的问题。
风电机组的数据量庞大，如何高效地处理和分析数据成为一个挑战。
HET-P风力发电机组在线式振动监测与故障诊断系统
系统概述HET-P 在线式风力发电机组状态监测与故障诊断系统是北京汉能华科技有限公司专门针对大型风力发电机组的状态监测与故障诊断需求而研制开发的高科技产品。
本系统基于先进的状态监测与故障诊断理论，充分考虑到风力发电机组传动链中各部件的结构、变转速运行工况、以及高低温等恶劣使用环境，采用稳定可靠的数据采集系统和国际先进的故障诊断技术，对故障发生的具体部位进行准确的判断定位，实现对风力发电机组传动链（主轴、齿轮箱和发电机等）、机舱、塔筒等运行状态的远程实时监测、故障预警和诊断以及寿命预测，为客户预防性维修提供科学依据，从而提高安全水平并大大降低风力发电机组的维修成本。
该系统是国内目前唯一通过中国计量科学研究院，中国电力科学研究院和欧洲CE 认证的状态监测产品。
同时，汉能华科技公司还通过了ISO9001质量体系认证。
在线式风机状态监测及远程故障诊断系统目前广泛应用在大功率陆上风力发电机组，并早已经成为海上风力发电机组的标准配置。
监测部件及内容系统构成HET-P在线状态监测和故障诊断系统由数据采集系统、数据传输与存储系统以及数据分析与故障诊断系统构成。
安装在机组上的传感器和数据采集器采集的风电机组的振动数据通过网络实时传送到风电场中央控制室；运维人员在控制室便可随时了解风机的运行状态，对振动异常的风机可直接分析振动数据，从而实现对风电场所有机组的主轴承、发电机、齿轮箱振动情况的实时监测。
振动数据也可通过网络传送至汉能华远程故障诊断中心，由汉能华专业分析团队为客户进行专业的分析出具相应报告。
系统特点稳定的数据采集和存储系统- 采用多CPU技术，确保对振动数据的精确采集- 多通道同步采集技术，各通道之间数据采集互不干扰- 固态存储系统，确保数据安全存储可靠的网络系统- 标准的网络模型结构，支持TCP、UDP等多种通讯协议- 安全、快速、线路冗余，高可靠性网络传输- 有线、无线多种传输方式智能化、专业化数据分析系统- 自动计算振动信号统计量，智能判定风电机组实时工况- 丰富的诊断图谱，多种专业分析功能人性化操作系统- 用户可通过网络浏览监测数据，快速便捷- 简洁的向导式的操作界面，操作更加简单灵活系统功能故障早期预警在线状态监测与故障诊断系统通过对风电机组的运行状态实时监测，通过与绝对标准和相对标准的对比实现对故障的三级预警，以便及早发现故障征兆。
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通过主控系统获取的机组相关的运行参数也集成到这个数据库中。
CMS3000（服务器）最低配置需求： CPU：主频1.5GHZ以上； 内存：1G及以上； 硬盘：80GB及以上； 操作系统：Windows Server 2008及以上版本、Win7及以上版本； 运行环境：Microsoft .NET Framework 4.0 运行工具：IE9、IE10、IE11、360浏览器(兼容模式)
公司团队
团队成员年轻而充满朝气，具有创新意识并勇
于迎接挑战。具备良好的社会责任感，愿为改善中 国工业现状，贡献一己之力。
江苏华创光电科技有限公司
1 企业概况
调整发展战略
停止IGBT、超声波风速风向仪产品开发 重点发展设备状态监测系统产品开发
发展历程
状态监测产品研发成功
同年状态监测产品成功推广到市场
CE认证
抗扰性试验
电快速瞬变脉冲群抗扰度 射频电磁场辐射抗扰度 浪涌（冲击）抗扰度 工频磁场抗扰度 脉冲磁场抗扰度 阻尼振荡磁场抗扰度
江苏华创光电科技有限公司
3 产品技术
CMS3000设备信息管理系统
系统概述
CMS3000设备信息管理系统，是江苏华创新一代完整的振动监测设备信 息管理系统。来自WPMS数据采集器的振动数据都集中到一个公共的数据库，
2 路 振 动
接口电路
晃度
最大16路
2 路 振 动
2 路 转 速
8 路 工 艺
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3 产品技术
系统功能
振动采集 工况获取 信号处理 设备自检 智能报警 实时监测 故障诊断 移动互联 运维管理
系 统 功 能
江苏华创光电科技有限公司
3 产品技术
限值超限预警
最高四级报警； 报警状态可与转速和载荷形成函数； 支持标准报警； 支持基线测量； 支持限值统计自学习； 支持SMS或E-MAIL及时通知，拒绝滞后。
江苏华创光电科技有限公司
3 产品技术
WPMS1000 CMS3000
概述
被测装置
传感器
数据采集器
服务器
“WPMS1000风力发电机组在线状态监测系统”由传感器、采集器、服务器三部分构成。它与监测软件 CMS3000配合起来，能快速识别工况信息如风机转速、发电机功率、轴承温度等参数，能在原始振动波形的基 础上，完成对各项机组机械振动状态特征量如振动总值、窄带能量值、峭度、脉冲等的计算、上传、显示及存 储工作，以此结合工况信息和多方位监测参量实现自动准确预警及快速定位故障的目的，从而实现风电机组全 方位状态监测。
WPMS1000设备技术指标
通信
通讯标准： —符合IEC-61850-MMS 单网口： —支持TCP/IP协议 —可同时支持MUDBUS TCP/IP协议，用于从主 控系统中获取风机运行参数 扩展接口： —RS485接口，支持MODBUS RTU，适用于采 集器从其他设备获取机组工况信息 —RS232接口，内部调试，默认波特率115200
WPMS1000设备技术指标
测量参数
通频总值 —均方根值（RMS） —绝对平均值（Mean） —峰峰值（P-P） 时域指标 —波形因数（Waveform factor） —脉冲指标（Impulse factor） —峭度指标（Kurtosis Value） —歪度指标（Skewness Value）
状态识别
一级报警 判断
一级报警策 略
警情发布
运维指导
数据存储
执行反馈
生成派单
初级报警：海量初筛，一键推送 高级报警：经验联动，智能辅助，节省人力，降低误报
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3 产品技术
输入
15路振动通道： —ICP加速度传感器 —传感器供电 恒流源为ICP加速度传感器供电（4mA，24Vdc） —输入阻抗 >100k欧姆 —灵敏度 在软件中组态 —量程±80g 2路转速信号通道 —转速脉冲触发电平VH≥16V —量程：1/60Hz ~ 150KHZ，转速值根据转轴单周脉冲数自动换算 —不确定度 ≤0.1% 8路工艺量通道 —信号类型 可设置为4-20mA输入或0-10V电压输入 —分辨率 0.01mA，针对4-20mA输入 0.005V，针对0-10V电压输入
优化备品备件管理， 减小库存成本。 预知性维修， 杜绝过剩维修。
定期维护和事后维修影响发电效益。 风机故障统计（数据来源行业统计） 25%的故障引起了95%的停机时间； 机械故障导致的停机时间占总停机时间的50％； 传统的机组运行维护成本占风场维护总成本的25%-30%；
健康状态基准 线管理。 应修即修，提高设备可 利用率，提高发电量。
实用新型
实用新型 实用新型 实用新型 实用新型 实用新型 实用新型 实用新型 实用新型 实用新型 实用新型
江苏华创光电科技有限公司
3 产品技术
为什么要实施状态监测？
状态监测系统（Condition Monitoring System，CMS）
应用背景
风机特点 服役环境恶劣，长期无人值守； 机组分散，工况复杂多变，且可靠性低，维护困难； 大部件维修和更换成本高昂，占风机整机价格和发电成本 的比例高；
2014
2017
公司成立
从事IGBT产品开发
2011
2013
超声波风速风向仪投入研发
开展超声波风速风向仪产品研发
2008
成立IGBT事业部和仪表电子事业部
IGBT事业部从事IGBT产品的开发
仪表电子事业部从事设备状态监测产品开发
创新成就未来
VATION CREATES FUTURE
江苏华创光电科技有限公司
3 产品技术
特殊数据
—频谱 —时域波形 —长时域波形
WPMS1000设备技术指标
信号处理
采样模式： —15路振动通道同步采样 —采样频率：25.6Hz-51.2kHz —FFT谱线数/时域波形采样点数： 400/1024 6400/16384 102400/262144 滤波器： —每路振动通道具有独立的程控8阶滤波器，对振动信号进行抗混叠 滤波，有效保证各种采样率下振动频谱的分析质量。 —频谱分析频率：10Hz-20kHz —衰减率：-40dB/倍频程 程控放大器： —针对ICP加速度传感器信号，设置程控增益可调放大器，针对风机 不同位置的测点，可设置相应的振动信号增益倍数，保证信号的信噪比和动态 范围。 —放大增益：1，2，5，10，20，50，100（根据灵敏度和量程设 置自动选择） 800/2048 1600/4096 3200/8192 51200/131072 12800/32768 25600/65536
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3 产品技术
分析 师
硬件防火墙
网络架构
带有固定IP的ADSL 客 户 端 客 户 端 远程中心服 务器 INTERNET
集团级： 现场服务器通过WAN 将数据同步到江苏华创 远程中心服务器中
邮件或短信通知报警 延时可调
CMS3000
SQL数据库
现场服务器
硬件防火墙
风场级： 通过LAN将监测数据 上传到现场服务器中
江苏华创光电科技有限公司
1 企业概况
产品概述
83%
5%
12%
状态监测系统（CMS）
智能消防系统
其他
创新成就未来
INNOVATION CREATES FUTURE
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2 企业资质
资质证书
江苏华创光电科技有限公司
2 企业资质
编号 'ZL201320573896.3 'ZL201320574954.4 备注 实用新型 实用新型
风场环网
远程客户端 （用户、分析师） 在获取权限的情 况下，通过互联 网直接访问远程 中心服务器，对 数据进行查询和 分析。
TCP/IP
底层数据采集
WPMS1000 WPMS1000
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3 产品技术
RS-485 单网口
测点分布图
空开
ACDC
24V 电 源
WPMS1000
1、主轴承径向；2、主轴承轴向；3、齿轮箱输入端水平方向；4、齿轮箱行星级垂 直方向；5、齿轮箱中间轴发电机侧轴向；6、齿轮箱高速轴垂直方向；7、发电机驱 动端径向；8、发电机非驱动端径向。
江苏华创光电科技有限公司
江苏华创光电科技有限公司
江苏华创 光电科技有限公司企业介绍
江苏华创光电科技有限公司
目录
1 2 3
企业概况
资质证书
4 5
公司业绩
发展规划
产品技术
江苏华创光电科技有限公司
1 企业概况
企业简介
江苏华创光电科技有限公司（以下简称：江苏华创）成立于2008年，目前由银环集团有限公司控股的高新技术企业， 注册资金3400万元。公司总部位于风景优美的太湖之滨江苏省宜兴市经济开发区，同时在成都建有分部，设有远程诊断 分析中心和大数据中心。 公司依托银环控股集团有限公司雄厚的产业和资金支持，借助互联网+，面向风电行业设备的运行健康状况和维修管 理，积极开发自动化监测仪表、 CMS状态监测系统等先进技术产品，为监测设备提供远程在线或离线状态评估服务，实 现设备的可预知性维修，避免设备的“过修”和“欠修”，降低设备维修费用，提高设备的利用率。
离线缓存
SD卡用以在网络故障时离线存储数 据，容量最高可扩展16GB，至少可离线 保留机组一个月原始数据。网络故障排 除后自动将离线缓存的数据同步到CMS 服务器数据库中。
江苏华创光电科技有限公司
3 产品技术
供电
采集器电源： —输入电压： 220V交流电源（85-264VAC，50Hz）； 24V直流电源（24Vdc±2%） —设备功耗：≤15W —可选配UPS供电系统：输入电压： 220VAC±20% 输出电压：24V±2% 输出功率：≥20W 满负载工作时间：≥10min UPS供电电源指示输出 电池欠压指示输出