大型风力发电机组远程故障诊断系统概要
风力发电机组的智能故障诊断系统
风力发电机组的智能故障诊断系统Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!现状分析：风力发电机组作为清洁能源发电的重要组成部分，在近年来得到了广泛应用和发展。
然而，由于风力发电机组经常工作在恶劣的环境条件下，其设备容易受到一些外部因素的影响而发生故障，给发电系统的稳定性和可靠性带来了一定的挑战。
研究如何建立一套智能化的风力发电机组的故障诊断系统成为当前该领域的研究热点之一。
存在问题：目前，风力发电机组的故障诊断主要靠人工检修来完成，这种方式存在以下几个问题：人工检修需要大量的人力物力投入，耗时耗力，效率低下；人工检修存在主管经验主观判断，易出现误诊、漏诊等问题；再次，由于风力发电机组通常建设在偏远的地区或海上，维修困难，人工检修无法满足实时性和准确性的要求。
大型风力发电机组故障诊断综述
大型风力发电机组故障诊断综述经济的发展与进步使得风力发电机组数量也在逐渐增多，而所应用的故障诊断技术则是保证其运行效率、延长使用寿命的关键因素。
本文就大型风力发电机组的主要故障进行了深入分析，提出了几种智能故障诊断方法，希望能够为同行业工作人员提供一些帮助。
标签：风力发电机组;故障;智能故障诊断;引言：能源危机与大气环境污染加重的大背景下，风能以及太阳能等新兴清洁能源的利用与开发逐渐被人们所重视，并在近些年获得了飞速发展。
大型风力发电机由于其结构特点，大都坐落于近海与远郊地区，因此想要对其状态进行实时检测较为困难，维护成本也相对较高。
近些年来，随着人们对于风力发电机的需求量逐渐提升，单机容量的增加使得风机的整体结构也逐渐变得复杂，无论是风机的故障率还是其在运行维护过程中的所需费用都有明显提升。
为将风力发电机组故障率降低，从而减少零件更换与日常维护成本，对其状态进行实时检测、保证故障诊断及时性具有十分重要的现实意义，同时其也是确保风力发电机组运行高效性与稳定性的重要前提。
1 大型风力发电机组主要故障1.1机械故障1.1.1风轮系统轮毂与叶片是风轮的主要组成部分，也是将风能转换为机械能的基本结构单元，机械能在产生后通过带动转子轴心即可完成电力转换。
常见的叶片故障包括刚性降低、疲劳以及裂缝等，而轮毂部分最为常见的故障就是由于磨损过度而导致出现的一系列机械故障。
1.1.2主传动链齿轮箱、齿轮以及轴承等组件是主传动链系统的主要组成部分，也是将发电机与主轴相连的重要基础，是风机中的关键结构。
当前风力发电机组中所应用的齿轮箱由于所包含的结构过于复杂，因此在变载荷与变工况状态下运行时，极容易出现故障[1]。
绝大多数的齿轮箱故障均由轴承开始，其作为关键的齿轮箱部件，若由于各种不确定因素导致其失效将对齿轮箱中造成难以逆转的伤害。
常见的几种轴承故障主要包括磨损、断裂以及疲劳剥落，而齿轮故障则包括表面疲劳、轮齿断裂以及磨损过度等。
大型风力发电机组故障诊断专家系统
大型风力发电机组故障诊断专家系统摘要：随着社会经济的发展，我国对电能的需求不断增加，风力发电越来越受到重视。
本文主要分析风力发电机组故障诊断专家系统的知识获取、知识表示及推理问题；给出系统目标及系统的总体框架构建方案；系统知识库和数据库的构建方法。
风电故障诊断专家系统可为企业开展预知维修提供依据，保证风力发电设备安全有效健康的运行。
关键词：大型风力发电机组；故障诊断；专家系统；构建方法引言能源问题是关系到人类生存和经济持续发展的关键问题。
目前，人类正遭受着石化能源储量面临着枯竭和其所带来的严重环境污染的双重危机。
风能作为一种取之不尽，用之不竭、绿色又环保、安全的可反复使用的新型能源，能够减少对环境的污染和能降低对大气和气候的影响。
风电能源是世界上发展最快的可再生能源，已经成为解决世界能源问题不可或缺的重要力量。
1风力发电机组关键部件故障分析现状风力发电机组大多位于80.0m以上的露天环境中，容易受多种外界因素的影响，且风力发电机组自身具有极高的故障风险。
随着风力发电机制造技术的不断完善，偏航系统故障、齿轮箱故障、发电机故障等多种风力发电机故障发生频率不断增加，对风力发电机组的稳定运行造成了一定的阻碍。
常用的风力发电机组故障分析方法主要有自适应最优核时频分析算法、谱峭度诊断分析、油液检测数据建模分析等。
但是上述分析方法并没有考虑到风力发电机组实际运行中的不同条件，也没有根据实际故障发生过程进行阶段故障状态分析，导致风力发电机组故障分析准确性不足。
2专家系统基于ES风电机组故障诊断方法的基本思想是：运用专家在风力发电领域内积累的有效经验和专门知识建立知识库，并通过计算机模拟专家思维过程，对信息知识进行推理和决策以得到诊断结果。
风力发电机组属于典型复杂系统，难以建立准确的数学模型，为解决这一问题，以SQLServer2008数据库和平台开发为基础，结合主观贝叶斯和产生式规则方法实现机制推理过程，建立了风力发电故障在线诊断专家系统，但必须不断完善知识库以提高诊断精准度。
大型风力发电机组故障诊断方法综述 孙兴朋
大型风力发电机组故障诊断方法综述孙兴朋摘要：随着时代的发展，我国当前大部分的行业都在积极的进行转型，其中最为核心的内容就是能源行业的转型和发展，传统的能源行业发展类型已经不能够保证企业的全面发展，还需要进行改革，从传统能源逐渐转向新能源领域，才能确保能源行业的继续发展。
在当前来看，最为合理的新能源就是风能，这种能源取得较为容易，而且成本较低，非常适合人们的使用。
但是目前来看，我国大部分的风力发电厂在发电机组上都存在很大的问题，需要进行全面的改革，才能确保发电机不会出现问题。
因此，本文基于从大型风力发电机组振动状态监测系统入手，全面进行大型风力发电机组故障诊断方法综述。
关键词：风力发电组；状态监测；故障诊断；振动信号；系统设计在当前时代中，新能源成为了一个热词，大部分的电厂都在积极进行新能源发电机制的研究，从而希望能够更好的保证电厂的发展。
在目前来看，我国研究最为深入的就是风力发电，这是因为风能相对来说更加容易获得，而且清洁程度更好，转换起来没有其他能源那么麻烦，在这种情况下，我国大部分电厂都在积极研发风能，希望能够更好的确保电厂发展。
但是按照目前的趋势来看，风力发电机的使用是电厂的一个最大问题，由于这种机械较为新颖而且特殊，从而造成许多的发电厂都不能非常的使用和维护这种机械，从而出现了一系列的故障。
针对此类情况，就需要进行全面的诊断，才能保证不会出现问题。
其具体情况如下： 1 大型风力发电机组振动状态监测系统振动状态监测量的选择必须满足能够全面监测到机组关键部件的振动的条件，风力发电机组的振动主要包括塔筒、机舱、叶片、主轴、齿轮箱、发电机的振动。
其中，主轴转动引起的机舱和振动振动频率低，需采用低频加速度传感器，齿轮箱、发电机的振动采用压电式加速度传感器测量。
传感器的安装分为磁座式安装和螺栓安装两种方式，两种安装方式都要求传感器安装表面平稳。
为了能充分获得有效的故障信息，必须选择最合理的监测分布。
风力发电机组状态监测与故障诊断系统
风力发电机组状态监测与故障诊断系统风力发电机组状态监测与故障诊断系统风力发电机组是一种利用风能产生电能的设备，近年来得到了广泛的应用和发展。
然而，由于长时间的运行和恶劣的环境条件，风力发电机组容易出现各种故障和损坏。
为了有效监测风力发电机组的运行状态，并及时发现和诊断潜在的故障问题，研发风力发电机组状态监测与故障诊断系统变得尤为重要。
风力发电机组状态监测与故障诊断系统是一种利用传感器、数据采集和分析等技术手段，对风力发电机组的各种参数进行实时监测和分析，以实现对风力发电机组运行状态和故障情况的诊断与预测。
下面将从系统概述、监测参数和故障诊断方法几个方面来介绍该系统。
一、系统概述风力发电机组状态监测与故障诊断系统主要由硬件和软件两部分组成。
硬件部分包括传感器、数据采集模块、数据传输模块和数据存储模块等。
传感器用于实时采集风力发电机组的运行参数，如转速、温度、振动等。
数据采集模块将传感器采集到的数据进行处理和转换，然后通过数据传输模块将数据传输给软件部分。
软件部分包括数据分析和故障诊断模块。
数据分析模块对传感器采集到的数据进行处理和分析，生成相关的运行状态指标和故障诊断依据。
故障诊断模块根据数据分析模块生成的指标和依据，对风力发电机组的故障进行诊断和预测。
二、监测参数风力发电机组的状态监测需要采集多个参数进行分析。
首先是转速参数，通过监测风力发电机组的转速变化，可以判断转子的运行情况和负荷情况。
其次是温度参数，通过监测风力发电机组的温度变化，可以判断发电机组内部的温度是否正常，是否存在过热现象。
再次是振动参数，通过监测风力发电机组的振动情况，可以判断是否存在机械故障和失衡情况。
此外，还可以采集电流、电压等参数进行分析。
三、故障诊断方法针对风力发电机组可能出现的故障情况，可以采用多种方法进行诊断。
首先是基于规则的方法，该方法通过事先设定一系列规则和阈值，当监测到的参数超出规定范围时，系统会发出警报，提示可能存在故障。
风力发电场综合监控与故障诊断系统设计
风力发电场综合监控与故障诊断系统设计随着全球对清洁能源的需求日益增长，风力发电成为了一种越来越受欢迎的可再生能源形式。
然而，风力发电场在运行过程中常常面临各种故障和监控困难。
为了解决这些问题，设计一套风力发电场综合监控与故障诊断系统显得至关重要。
本文将详细介绍该系统的设计和功能。
一、系统设计与结构风力发电场综合监控与故障诊断系统由以下几个模块组成：1. 实时数据采集模块：该模块通过传感器和监测设备实时采集风力发电机组的各种数据，包括风速、转速、振动、温度等。
2. 数据传输模块：采集到的数据被传输到数据处理中心，可以通过有线或无线网络进行传输。
3. 数据处理与分析模块：该模块对传输过来的数据进行处理和分析，包括数据清洗、数据挖掘、故障诊断等。
4. 前端显示模块：处理完的数据可以在前端显示模块进行展示，包括实时数据的监控、故障报警、故障诊断结果等。
5. 数据存储模块：该模块用于存储采集到的数据，包括原始数据和处理后的数据，以便后续的分析和查询。
二、系统功能与优势1. 实时监控：该系统能够实时监控风力发电机组的各项参数，包括风速、转速、振动、温度等。
通过实时监控，可以及时了解风机运行状态，发现异常情况。
2. 故障诊断：通过对采集到的数据进行处理和分析，系统能够自动诊断风机的故障类型和原因。
一旦发现故障，系统能够及时向操作人员发出警报，并提供相关的故障诊断结果。
3. 远程控制：该系统还支持远程控制风力发电机组的启动、停止等操作。
操作人员可以通过前端显示模块和网络远程操作风机，提高工作效率。
4. 数据分析与优化：通过对大量的风力发电数据的分析，系统可以发现风机的运行规律和优化空间。
针对特定的问题，用户可以通过系统提供的数据分析功能进行优化，提高发电效率。
5. 历史数据查询：系统的数据存储模块可以保存历史的采集数据，用户可以随时查询和分析历史数据，以了解风机的长期运行情况和性能变化。
三、系统实施与应用该系统的实施可以分为以下几个步骤：1. 硬件设备安装：根据风力发电机组的具体情况，选择适合的传感器和监测设备，进行安装和连接。
风力发电机组故障诊断与智能监控系统设计
风力发电机组故障诊断与智能监控系统设计随着可再生能源的快速发展，风力发电作为一种清洁、可持续的能源形式，在能源领域扮演着越来越重要的角色。
然而，由于风力发电机组长期暴露在恶劣的环境条件下，其故障率相对于其他能源装置较高。
因此，风力发电机组的故障诊断和智能监控系统的设计成为了一个研究热点。
一、风力发电机组故障诊断风力发电机组故障诊断是指通过对风力发电机组的状态进行监测和分析，及时准确地发现、判断和定位故障，并提供相应的维修建议。
故障诊断系统的设计主要包括传感器采集、特征提取、状态分类和故障诊断四个环节。
首先，传感器采集是故障诊断的基础。
传感器如风速传感器、温度传感器、振动传感器等，能够实时采集风力发电机组的各种参数。
通过对这些参数的监测，可以掌握风力发电机组的工况和状态信息。
其次，特征提取是从大量的实时数据中提取有效的特征，以描述风力发电机组的状态。
常见的特征包括幅值、频率、时域特征和频域特征等。
特征提取能够减少数据量，提高计算效率，为后续的状态分类和故障诊断提供依据。
然后，状态分类是将特征数据按照一定的分类规则进行分类，以进一步分析风力发电机组的健康状况。
常见的分类方法有支持向量机、人工神经网络和朴素贝叶斯等。
通过状态分类，可以确定风力发电机组是否存在故障，并识别出具体的故障类型。
最后，故障诊断是根据状态分类的结果，对风力发电机组的故障进行定位和诊断的过程。
常见的故障诊断方法包括模式识别、知识推理和专家系统等。
通过故障诊断，可以及时判断风力发电机组的故障原因，并采取相应的维修措施，以减少损失并延长机组的使用寿命。
二、智能监控系统设计智能监控系统是在风力发电机组故障诊断的基础上，将人工智能技术与互联网技术相结合，实现对风力发电机组的远程监控和管理。
首先，智能监控系统需要通过传感器采集风力发电机组的各种运行数据，并通过数据传输技术将数据传输到远程监控中心。
传感器可以实时监测机组的温度、振动、转速等参数，确保机组的安全运行。
风电机组在线故障诊断系统技术方案说明书
共 25 页
风电机组在线故障诊断系统技术方案说明书
目录
1 概述 ........................................................................................................................3 2 系统方案与部件说明 ............................................................................................3
4） 实现了故障自动诊断和实时的声光报警，对公网的依赖程度相对较 低，只要风场级系统局域网正常，系统就可以进行实时在线故障诊断 与安全监测。
5） 自动生成诊断报告（结论、趋势图、预测、维修建议等） 6） 基于故障和设备机理的故障诊断专家系统，无需学习、培训，只需被
监测的轴承、齿轮的参数，就能即装即用。
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风电机组在线故障诊断系统技术方案说明书
1）从故障和设备的机理入手，以机械的几何结构、运动规律、力学特性、波 动传递等特征为基础，进行故障机理分析，建立各部件故障的特征频谱， 作为识别机械故障的理论指导；
2）建立基于机械运行特殊力学条件及有限受感条件对所获冲击信号与常规振 动住信息之幅度调制、发散、失落等影响频谱特征的若干判据、准则，极 大地提高分辨故障源准确度；
3）基于上述理论，主动分析机械冲击的共振解调和常规振动特征信息，辅以 转速信息与偏航信息，实现无须对大量良好的和故障的机械进行检测"学习 "培训"获取感性"知识"，而能凭借理论指导"即装即用"，实现直接识别故障 部件（定性）和故障程度（定量）的主动诊断，实现故障的早期预警和实 时报警。
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。
大型风力发电机组故障诊断综述
大型风力发电机组故障诊断综述摘要：近年来随着经济的不断发展，大型风力发电机组故障诊断的要求越来越高。
本文通过分析大型风力发电机组故障诊断方法，探讨及分析了风电机组故障诊断未来的发展方向。
关键词：大型风力发电机组故障诊断引言：近年来，作为绿色、可再生能源的风能已成为解决能源污染问题必不可少的重要力量，截至2015年底，全球风电总装机容量已达427.4GW，其中陆上风电装机市场，中国仍居榜首。
风力发电迅速发展带来巨大市场机遇的同时，也带来了巨大挑战。
一方面，风电机组的工作条件十分恶劣，长期暴露在风速突变、沙尘、降雨、积雪等环境下，造成了风电机组故障频发。
1风电机组定性故障诊断方法和内容基于定性经验的风电机组故障诊断是一种利用不完备先验知识描述系统功能结构，并建立定性模型实现故障诊断过程的方法。
大型风力发电机组故障诊断主要包括了2个方面，一个是风电机组定性故障诊断方法，另一种是风电机组定量诊断方法，这两种方法相辅相成。
基于定性经验的风电机组故障诊断是一种利用不完备先验知识描述系统功能结构，并建立定性模型实现故障诊断过程的方法。
基于ES风电机组故障诊断方法的基本思想是：运用专家在风力发电领域内积累的有效经验和专门知识建立知识库，并通过计算机模拟专家思维过程，对信息知识进行推理和决策以得到诊断结果。
1.1故障树分析法FTA 是以故障树逻辑图为基础的一种演绎分析方法，20世纪60年代由美国贝尔实验室提出，既可以用作定性分析又可以用于定量分析。
该方法以图形化为表达方式，从故障状态出发，逐级对故障模式和故障部件进行分析推理以确定故障原因和故障发生概率。
其中，风电机组故障诊断大多是将其作为定性诊断方法进行分析。
为获得清晰、形象地故障原因和宝贵的专家经验，并提供专家级的解决方案，文献结合FTA技术与专家系统应用于风电机组齿轮箱故障诊断中，结果表明该方法对专家库的依赖程度过大。
提出了基于FTA的风电机组传动链故障诊断方法，采用框架结构的混合知识表达方式，建立了基于故障树的智能诊断系统。
风电机组在线监测与故障诊断系统的远程故障诊断与解决方法研究
风电机组在线监测与故障诊断系统的远程故障诊断与解决方法研究随着清洁能源的迅猛发展，风电机组作为一种常见的可再生能源发电装置，受到越来越多的关注和应用。
然而，随着风电机组的规模和容量的不断增加，维护和管理也面临着更大的挑战。
为了确保风电机组的稳定运行和及时排除故障，远程故障诊断与解决方法成为研究的热点。
风电机组在线监测与故障诊断系统是实现远程故障诊断与解决的基础。
该系统通过对风电机组的运行数据进行实时监测和分析，能够快速发现潜在故障，并进行相应的警报和预警。
然而，仅仅监测和诊断是远远不够的，对于发现的故障问题，还需要实施相应的远程解决方法。
首先，针对风电机组在线监测系统检测到的故障问题，远程故障诊断需要进行详细的分析和判断。
通过监测系统获取的数据，可以对故障类型、范围和严重程度进行准确的评估，并将故障诊断结果传输给维护人员。
这些结果可以帮助维护人员判断故障原因，采取相应的措施。
其次，远程故障诊断需要提供一系列解决方法。
根据风电机组故障的不同类型和严重程度，可以采取不同的解决方法。
例如，对于一些小型故障，可以通过远程控制系统进行重启或调整操作，以恢复正常运行。
对于一些较为严重的故障，可能需要远程指导维护人员进行具体的维修和更换部件。
另外，远程故障诊断与解决方法研究还需要考虑故障修复的效率和成本。
对于一些简单和常见的故障，可以提供标准化的解决方案，以提高维修效率和降低维修成本。
同时，还可以通过远程监测和故障诊断系统的数据分析，对风电机组的寿命和性能进行评估，根据评估结果制定更加合理和可行的故障解决方案。
此外，远程故障诊断与解决方法研究还需要考虑安全性和可靠性。
在进行远程故障诊断和解决时，必须确保数据的安全传输和保密性，防止被恶意攻击或窃取。
同时，远程解决方法也需要经过充分的验证和测试，以确保其可靠性和有效性。
总之，风电机组在线监测与故障诊断系统的远程故障诊断与解决方法研究是提高风电机组运行稳定性和降低维护成本的重要手段。
风力发电机组的故障预警系统
风力发电机组的故障预警系统在现代社会中，对于可再生能源的利用日益重要。
风力发电是一种有效的可再生能源形式，其中风力发电机组是核心设备。
然而，风力发电机组在运行过程中可能会出现各种故障，影响其稳定性和效率。
为了及时发现和解决这些故障，提高风力发电机组的可靠性和运行效率，故障预警系统变得至关重要。
1. 故障预警系统的概述故障预警是指在设备出现故障之前，通过预测和监测技术来预先发现故障的可能性。
风力发电机组的故障预警系统主要包括以下几个方面：1.1 监测装置监测装置是故障预警系统的核心部件，用于实时监测风机的运行状态和各项参数，包括风速、转速、温度、振动等。
这些参数通过传感器收集，并传输到故障预警系统中进行分析。
1.2 数据分析与处理故障预警系统通过对监测到的数据进行分析和处理，利用数据挖掘、机器学习等技术，提取出潜在的故障特征和异常模式。
通过与预设的故障库进行比对和匹配，确定可能发生的故障类型和风险等级。
1.3 预警与报警一旦故障预警系统检测到可能的故障情况，将通过预警和报警方式通知相关人员。
预警可以是简单的提示信息，报警可通过短信、邮件等方式实时发送给维护人员，以便及时采取措施修复故障。
2. 故障预警系统的功能故障预警系统能够为风力发电机组提供多方面的支持和功能，主要包括以下几个方面：2.1 早期故障诊断故障预警系统通过分析监测数据，可以早期发现风力发电机组可能存在的故障，提前进行诊断和处理，避免故障进一步扩大和影响整个风电场的正常运行。
2.2 故障风险评估故障预警系统可以根据故障特征和异常模式，评估故障的风险等级，为维护人员提供决策依据。
根据不同的风险等级，维护人员可以采取不同的措施和优先级来修复故障。
2.3 运行参数监测除了故障预警功能外，系统还可以实时监测风力发电机组的运行参数，如电流、电压、功率等，以评估机组的性能和运行状况。
2.4 数据分析与优化通过对大量数据的分析和挖掘，故障预警系统可以为风力发电机组的维护和管理提供宝贵的数据支持。
风力发电机组故障智能诊断与维修系统设计
风力发电机组故障智能诊断与维修系统设计随着全球对可再生能源需求的日益增长，风力发电已成为最具发展潜力的可再生能源之一。
风力发电机组作为风力发电站的核心设备之一，其正常运行对整个发电站的稳定性与效率至关重要。
然而，由于环境风力的复杂性以及长期运行中的磨损与故障，风力发电机组的故障诊断与维修成为一个重要的技术挑战。
为了提高风力发电机组的故障诊断与维修效率，设计一个智能诊断与维修系统是必不可少的。
该系统的设计应包括以下几个方面的内容：数据采集与分析、故障诊断与预测、维修指导与记录、系统可靠性评估。
首先，数据采集与分析是智能诊断与维修系统的基础。
通过在风力发电机组内部布置传感器，实时采集振动、温度、压力等运行数据，对风机的运行状态进行实时监测。
采集到的数据经过预处理，包括滤波、去噪等处理，以保证数据的准确性与可靠性。
然后，利用机器学习和数据挖掘的方法，对大量的历史运行数据进行分析，建立故障诊断模型，以准确判断风力发电机组的运行状态。
其次，故障诊断与预测是智能诊断与维修系统的关键环节。
基于建立的故障诊断模型，通过对实时监测数据进行分析，可以及时发现风力发电机组的故障现象，并预测故障可能对系统产生的影响。
通过使用人工智能算法，如神经网络、支持向量机等，可以提高故障诊断的准确性和效率。
维修指导与记录是智能诊断与维修系统中的另一个重要组成部分。
当系统诊断出故障时，系统应提供详细的维修指导，包括检修流程、维修故障代码与对应的解决方案等。
同时，系统还应具备维修记录的功能，将每次维修的过程与结果记录下来，以便后续的分析和总结。
通过维修指导与记录，可以提高维修的效率和准确度，并为后续的故障诊断提供更多的数据支持。
最后，系统的可靠性评估是对系统设计进行综合评估的重要内容。
可靠性评估可以提供系统的自动化程度、故障检出率、故障诊断的准确性等指标。
通过对系统的可靠性评估，可以发现并改进系统设计中的不足之处，提高系统的整体性能。
风电设备故障诊断系统
风电设备故障诊
断系统
风电设备故障诊断系统
风电设备故障诊断系统是一种专门针对风力发电设备故障进行诊断的系统。
该系统基于先进的传感器和数据分析技术，能够实时监测风力发电设备的运行状态，并在出现故障时提供准确的故障诊断结果。
下面将逐步介绍风电设备故障诊断系统的工作原理。
首先，风电设备故障诊断系统通过安装在风力发电设备上的传感器，实时采集设备的各项运行参数，例如转速、温度、振动等。
这些传感器将采集到的数据传输给故障诊断系统的数据处理部分。
其次，故障诊断系统利用先进的数据分析技术对采集到的数据进行处理。
通过对数据进行统计分析、时序分析和频域分析等方法，系统可以快速准确地提取出与设备故障相关的特征信号。
然后，系统将提取出的特征信号与预先建立的故障数据库进行对比。
故障数据库中存储了各种常见的风力发电设备故障类型及其对应的特征信号。
系统将特征信号与数据库中的数据进行匹配，以确定设备是否存在故障，并进一步确定故障类型。
最后，一旦系统确定设备存在故障，它将会向运维人员发送故障诊断报警。
报警信息将包括故障类型、故障位置以及相应的处理建议。
运维人员可以根据报警信息及时采取相应的维修措施，以避免故障进一步扩大，降低风力发电设备的可靠性和可用性。
总结起来，风电设备故障诊断系统通过传感器采集设备运行数据，利用数据分析技术提取故障特征信号，并与故障数据库进行匹配，从而实现对设备故障的准确诊断。
该系统可以提高风力发电设备的可靠性和可用性，降低运维成本，是风电行业的重要技术支持。
大型风电机组状态监测与智能故障诊断系统研究
大型风电机组状态监测与智能故障诊断系统研究摘要：风力发电在当前的市场环境中有了高效的发展，总装机的容量连年呈现上升趋势，在全球范围内实现高效风力发电机制度创新的过程中，也产生出了较多的问题。
因为风电机组长期在较为恶劣的环境中工作，就会导致很多不确定风险因素的产生，致使机组内部的各个部件之间都出现故障隐患问题。
而长期的停机，必然会导致风电经济价值降低。
为实现高效的风电机组工作模式监控分析和故障诊断研究，已经成为优化风电运营管理工作的主要措施。
关键词：风电机组；动态监测；智能故障诊断引言：在现代化的管理机制下，振动信号数据的收集处理可以高效的优化传动系统的工作机制，实现风电机组的在线监测分析以及故障诊断观察。
可以让风电场的运维人员及时有效的判断当前风电机组的运维状态，减少不必要的现场监督检查分析工作，令风力发电机可以自主的进行维护管理，提升了发电的安全性，减少了运维操作费用的支出。
故而对于风力发电机组的传动系统实施动态的监督管理以及故障诊断技术优化，是现代化风电产业技术创新的主要切入点，对于提升风电机组的工作质量，提升运维效果以及安全性能都有着积极地推动意义。
一、大型风电机组状态监测与智能故障诊断方式分析1、改进型小波包结合包络谱的风电机组故障诊断因为风电机组运行操作本身随机、变载荷的特性，令风电机组的传统系统故障振动信号相对较为平稳，但同时也让这些各个传统系统故障的特征挖掘变得相对困难，问题原因难以有效分辨。
小波变换的方式却可以实现自动化的伸缩视频窗构建，可以更好地优化局部管理分析，是一项较为高效的非平稳信号监督分析工具。
现阶段使用最为广泛方式就是通过包络谱分析法进行判断，诊断传动系统硬件设施故障问题，这种方式可以通过带通整个故障诊断更加高效的适用于风电机组传统系统的非平稳信号的故障传输分析。
但是在实际的工作中，若将错乱的节点作为信号的分量进行故障诊断分析，必然会造成诊断信号数据的错误。
为此本文结合当前的工作新要求，提出以小波包结合包络谱分析的方式，对于故障问题进行排查分析，以保证整个故障检测工作的有效性。
风电场监控系统的故障诊断与远程维修技术
风电场监控系统的故障诊断与远程维修技术随着可再生能源的快速发展，风电场在我国能源结构中扮演着越来越重要的角色。
然而，由于风电场位于偏远地区、高空、复杂环境中，风机设备的故障率相对较高，给运营维护带来了一定的挑战。
为了有效解决风电场故障问题，提高风场的稳定性和可用性，风电场监控系统的故障诊断与远程维修技术成为了必要的研究方向。
风电场监控系统具备实时监测、数据分析和故障诊断能力，可以对风机的运行状态进行监测，并通过对数据的分析和处理，实现对故障的自动识别和诊断。
故障诊断技术的研究主要包括故障特征提取、故障识别与分类、故障定位和故障根因分析等方面。
在故障特征提取方面，利用传感器采集到的风机数据可以通过信号处理和特征提取算法提取出多种故障特征。
例如，通过振动信号分析可以提取出风机的振动频率，进而识别出可能的故障类型。
通过温度传感器可以提取温度变化特征，进而判断是否存在过载或冷却不良等故障。
通过电流和电压传感器可以计算出电机的功率因素，从而判别是否存在电机故障。
综合利用多种传感器数据，可以提取出更全面、准确的故障特征。
故障识别与分类是指通过对故障特征进行模式识别，确定故障类型。
可以利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，对提取到的故障特征进行训练和分类。
通过建立故障库，将风机的故障信息与之对应，可以快速判断故障的类型，提高故障诊断的准确性和效率。
故障定位是指确定故障发生的位置。
风电场中风机众多，确定具体故障的位置是非常重要的。
目前常用的方法是通过所有风机的故障特征进行对比和匹配，进而定位到具体的故障风机。
除此之外，还可以利用红外热像仪等设备对风机进行拍摄和监测，通过故障风机的热点分布情况来确定故障位置。
故障根因分析是指对故障原因进行深入探究和分析，找出故障发生的根本原因。
通过对风机故障的历史数据进行挖掘和分析，可以找出故障发生的规律和原因。
同时，采用故障知识库中的经验规则和案例，可以辅助故障根因分析的进行。
风力发电机组故障诊断及预警系统设计
风力发电机组故障诊断及预警系统设计随着环保意识的不断提高和新能源技术的不断发展，风力发电已逐渐成为重要的能源来源之一。
然而，风力发电机组在运行中难免会遇到各种故障，对其进行及时诊断和预警成为保障其稳定运行的关键。
本文将探讨风力发电机组故障诊断及预警系统的设计。
一、风力发电机组故障类型及原因分析风力发电机组常见故障类型包括机械故障、电气故障、电子故障等。
其中，机械故障包括齿轮箱故障、转子故障、轴承故障等；电气故障包括发电机绕组故障、变频器故障等；电子故障包括控制系统故障、信号传输故障等。
对于不同类型的故障，其产生原因也不尽相同。
例如，齿轮箱故障可能是由于润滑不良、过载、轴承损坏等原因引起；转子故障可能是由于低频振动、不平衡、叶片损坏等原因引起；发电机绕组故障可能是由于温度过高、电压过高、短路等原因引起。
二、常规诊断方法及不足之处当前，对风力发电机组的故障诊断主要使用传统的条件监测、故障诊断和维修方法。
其中，条件监测主要包括振动、温度、油液等参数的实时监测与记录；故障诊断主要依据记录数据进行分析，以确定故障类型和原因；而维修则是通过对故障的具体部件、组件进行检查、排查和更换，以消除故障。
然而，传统的故障诊断方法存在许多不足，主要包括以下几点：1. 人工干预过多。
传统诊断方法需要大量的人工干预，包括定期检测、记录和分析数据，依赖于技术人员的经验和能力，存在误差和不确定性。
2. 故障判断难度大。
传统诊断方法需要准确无误地判断故障原因，对技术人员的专业能力和经验要求较高，存在判断难度大和耗时耗力等问题。
3. 故障预警不及时。
传统诊断方法对故障的预警能力较弱，一旦出现故障，需要人工检测和分析，可能导致较长的停机时间和损失。
三、基于数据挖掘的故障诊断及预警系统设计为了解决传统风力发电机组故障诊断方法存在的问题，可以采用基于数据挖掘的故障诊断及预警系统进行设计。
该系统的基本思路是通过对传感器所采集到的海量数据进行分析和挖掘，捕捉数据中的特征和模式，发现异常数据并进行预警和故障诊断。
风电机组叶片维护装备的远程故障诊断技术
风电机组叶片维护装备的远程故障诊断技术随着风能的广泛应用和风电装机规模的不断扩大，风电机组的运行和维护成为业界关注的焦点。
风电机组叶片作为风能转换的重要组成部分，其性能的正常与否对风电机组的输出效率和寿命具有重要影响。
为了保障风电机组叶片的正常运行，提高其运行效率，远程故障诊断技术被广泛应用于风电机组叶片维护装备。
远程故障诊断技术能够通过对传感器数据的实时采集和分析，快速准确地判断风电机组叶片的故障情况，提高维护效率，降低运维成本。
首先，远程故障诊断技术可以实时监测风电机组叶片的运行状态和性能。
通过安装在叶片上的传感器，实时采集叶片的振动、温度、压力等数据，并将其传输到远程监控中心进行分析。
分析人员可以根据这些数据判断叶片是否存在异常情况，以及可能的故障原因。
例如，当传感器数据显示叶片振动超过设定的阈值时，可能意味着叶片存在结构松动或损坏的问题，需要进行维修或更换。
其次，远程故障诊断技术可以自动识别和记录重要的故障信息。
传感器数据可以与已知的故障模式和数据库进行比对，自动识别出当前叶片的故障类型。
同时，系统还会自动记录故障发生的时间、位置和相关的传感器数据，以便后续的分析和维修操作。
这种自动化的故障识别和记录能够加快维修响应时间，减少人为错误的发生。
另外，远程故障诊断技术还能够进行大数据分析和预测。
通过收集和分析大量的风场数据和历史故障数据，系统可以建立起故障预测模型。
这些模型可以根据当前风电机组叶片的状态和环境条件，预测未来可能发生的故障情况，并提前进行维护计划。
这种基于数据的预测和维护策略可以最大程度地减少故障损失和停机时间，提高风电机组的可靠性和可利用率。
远程故障诊断技术的应用不仅可以提高风电机组叶片维护的效率和准确性，还可以降低运维成本和人力资源的消耗。
传统的维护模式通常需要维护人员实地到达风电机组现场，进行故障诊断和维修。
这种维护方式不仅时间和成本消耗较大，还可能由于交通条件等原因导致维修响应时间较长。
风电场远程监控系统中的故障诊断与预测算法研究
风电场远程监控系统中的故障诊断与预测算法研究随着可再生能源的迅速发展，风电场作为一种清洁、可持续的能源形式，得到了广泛应用。
然而，由于风电场分布广泛、风能资源波动性大，管理和维护风电场的效率和可靠性成为一个重要问题。
在大规模风电场中，故障的诊断和预测对于提高风电场的可靠性和效率至关重要。
一、风电场远程监控系统概述风电场远程监控系统是一种通过集中监测、数据采集和处理的方式对风力发电场进行全面监控的系统。
通过远程监控系统，可以实时获取风电场的运行状态、风能产量、风机工作情况等关键信息，进而进行故障诊断和预测。
二、风电场故障诊断算法研究1. 数据采集与处理远程监控系统通过多个传感器对风电场进行数据采集，获取大量的实时数据。
这些数据包括温度、振动、电流等参数。
在故障诊断算法中，需要对这些数据进行预处理和特征提取，以便后续的故障诊断和分类。
2. 故障诊断算法故障诊断算法是通过对采集到的数据进行分析和处理，通过对比正常运行数据和异常数据的差异，识别出潜在的故障。
常用的故障诊断算法包括基于统计学的方法、基于机器学习的方法和基于人工智能的方法等。
- 基于统计学的算法：利用统计学原理，通过对监测数据的均值、方差等统计量进行分析，识别异常情况。
这种方法简单有效，但对于复杂的故障模式表现不佳。
- 基于机器学习的算法：采用机器学习技术，通过构建分类器对数据进行训练和预测。
常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
这些算法能够自动学习特征和模式，从而提高故障诊断的准确性和精度。
- 基于人工智能的算法：利用深度学习和神经网络等人工智能技术，对大量数据进行训练和模型构建，实现对复杂故障模式的精确识别和预测。
人工智能算法在故障诊断中具有较高的准确性和可靠性，但需要大量的数据和计算资源。
3. 故障分类与预测在故障诊断的基础上，对故障进行进一步的分类和预测，可以提前找出潜在故障，采取相应的措施进行维修和保养。
故障分类和预测算法可以结合历史数据和实时数据，通过模型训练和预测分析，准确定位故障类型和时间点，从而提高风电场的可靠性和维护效率。
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大型风力发电机组远程故障诊断系统南京协宏软件技术有限公司2015年01月目录1系统概述 (4)1.1系统名称 (4)1.2风电背景 (4)2编制依据及系统概述 (4)2.1系统概述 (5)2.2技术基础 (5)2.3项目技术特点 (5)2.4设计制造的行业技术标准 (6)3系统结构与特点 (7)3.1系统结构总图 (7)3.2系统测点配置 (7)3.3系统硬件特点 (8)3.3.1数据采集监测站Drivetrain DAU (8)3.3.2数据服务器 (9)3.3.3传感器 (9)3.4系统实时监测功能 (10)3.4.1实时监测 (10)3.4.1总貌图描述 (12)3.4.2棒图描述 (13)3.4.3波形频谱图描述 (13)3.4.4趋势跟踪图描述 (14)3.5分析诊断功能 (15)3.6数据管理功能 (20)3.6.1数据记录的存储策略 (20)3.6.2事故追忆功能 (20)3.6.3数据传输的可靠性策略 (20)3.6.4数据记录稀疏策略 (21)3.6.5数据备份方法 (21)3.6.6用户数据检索功能 (21)4远程监测与诊断中心 (22)4.1远程监测中心系统结构图 (22)4.2系统硬件特点 (22)1系统概述1.1系统名称大型风力发电机组远程故障诊断系统1.2风电背景近十年来，风力发电在全世界范围内得到了持续高速发展，为应对全球气候变化作出了重要贡献。
风能作为一种清洁的可再生能源已成为低碳经济的重要标志之一。
我国在大规模的风能利用方面虽然起步较晚，但近些年来发展非常快，到2009年年底，全国风力机械标准化技术委员会共制定发布风力发电国家标准和行业标准61项，累计装机容量跃过20GW大关，达到25.8053GW。
2009年当年，我国新增风机10129台，装机容量13，8032GW，占全球新增风电装机的1/3，超过美国排名全球第一。
据国家发改委能源司对未来国家能源战略划，到2020年中国的风电装机总容量将达到30GW。
风力发电机组面对各种恶劣的工作环境及严格的电网条件，运行工况复杂多变，各种因素使风力发电机组的可利用率，风电转换效率及使用寿命受到很大影响，很多重大事故的发生，往往源于一个数据的错误或一种信息的疏忽。
在一个现代化的大型风电场中，可能会有十几台甚至几十台上百台风力机，如何有效地对各风力机状态进行监测和分析，使整个风电场安全、可靠、经济地运行就变得至关重要。
由于风场的选址受到地理条件及风能资源的限制，各风场之间的距离可能会非常遥远，特别是对于海上风场的情况。
在这样的前提下，如何方便快捷地对各风场运行状况进行监测和分析以及实现风场间的远距离数据通讯，保证多风场的统一管理运营及维护，并使得广泛的国内、国际技术合作和多方在线断得以实现，成为今后风电行业的新兴发展方向。
本技术方案是依据风力发电机组远程状态监测与故障诊断的需求，结合我公司多年从事旋转机械远程在线状态监测和分析诊断以及风电设备状态监测及分析产品的开发和规模应用经验而编制的。
2编制依据及系统概述2.1系统概述根据风力发电机组的技术特点，提出了以旋转机械远程在线状态监测和分析诊断以及风电设备状态监测及分析产品的开发基础的成熟和系统的解决方案。
该系统利用数据处理技术、现代先进的互联网技术和科学实用的监测技术，实现对风力发电厂实时在线状态监测与故障诊断。
远程监测系统对机组实施远程实时在线监测，为电厂发电设备的运行、检修等日常管理工作提供技术支持。
本方案提供的风电机组远程振动监测与故障诊断系统是基于INTERNET网络/内部虚拟网建立的一个集数据采集传输和管理、机组状态监测、事件报警管理，故障分析诊断、设备性能评估。
本文件提供的系统：现场数据采集分析系统，该部分安装在电厂的机组现场；2.2技术基础南京协宏软件技术有限公司从2009年开始进行“机组远程在线监测和故障诊断中心”的研发工作，目前公司产品已成功应用于风电、火电、水电、冶金、石化等行业。
本方案书提供的技术基础是：1.南京协宏软件技术有限公司多年来积累的机组状态监测和故障诊断经验及多项发明专利。
2.针对电力设备状态（包括风电机组）的软硬件的研制开发核心技术。
3.成功推向市场的现有多种机组实时监测产品的经验。
4.最新的机组管理思想和状态监测、故障诊断理论。
5.采用先进的软硬件设计技术和唯一基于INTERNET的远程数据传输技术。
2.3项目技术特点本方案书的技术可行性分析主要考虑以下几个关键技术问题：1.灵活的信号接入：系统可接收各种类型的信号：振动信号、过程量信号。
可配套各种传感器：加速度传感器，速度传感器、油液分析传感器，并可从监控系统获得各种各种电流电压信号，开关量信号等。
2.数据的有效存储：灵敏监测功能可有效的记录机组事故前后的数据，有助于机组的故障分析，及早的发现故障隐患。
数据采集站具备现地缓存功能，避免网络通讯故障时数据丢失。
高保真数据压缩技术保证了机组有效数据的存储，并大大降低存储数据所用空间。
3.专业的监测功：系统能够提供专业的监测图谱、数据列表以及完整的数据记录。
先进的信号分析和数据管理技术能够帮助用户及早的发现轴承或者齿轮箱的故障隐患。
专业的报警功能使得用户对机组的监控更加容易，事件追忆功能有助于机组的故障诊断。
4.人性化的操作界面：系统操作非常人性化，经过简单培训即可浏览整个系统数据。
系统采用一键式软件安装和模块化组态设计。
用户经过授权在任何一台计算机上，无需安装任何软件即可浏览系统监测图谱和数据。
5.强大的远程监测功能：基于INTERNET的数据传输技术，远程访问的用户具备现地用户一样的监测和分析功能。
2.4设计制造的行业技术标准DL/T 578 计算机软件测试文件编制规范DL5003 电力系统调度自动化设计技术规范DL5002 地区电网调度自动化设计技术规范GB3453 数据通信基本型控制规程GB3454 数据终端（DTE）和数据电路终端设备（DCE之间的接口定义）IEEE 802.3 网络技术标准GB23128 操作系统标准DL476 电力系统实时数据通信应用层协议JB/T5234 工业控制计算机系统验收大纲GB7450 电子设备雷击保护导则DL／T687-1999 微机型防止电气误操作装置通用技术条件GB/T17963-2000 信息技术开放系统互连网络层安全协议DL/T634.5104 远动设备及系统第5-104部分:传输规约采用标准传输协议子集的IEC60870-5-101网络访问国家经贸委《电网和电厂计算机监控系统及调度数据网络安全防护规定》（[2002]第30号令）国家电力监管委员会第5号令《电力二次系统安全防护规定》相关的GB、IEC、IEEE、ISO、ANSI、DIN、JH、JIE标准3系统结构与特点3.1系统结构总图现场一层是由传感器、数据采集单元Drivetrain DAU、现场服务器。
本地诊断中心Local Care Centre组成的系统，每一台本地诊断中心LocalCare Centre都可以经Internet向远程诊断中心服务器上传数据。
3.2系统测点配置按照风电机组的结构特点，对机组的如下信号进行监测：风力发电机组的振动测点的布置示意图如图2所示，振动传感器主要布置在主轴、齿轮箱和发电机组上。
其中在主轴轴承座、齿轮箱输入轴处各安装一只专用低频加速度传感器，齿轮箱外齿圈外壳、输出轴箱体外壳处以及发电机前后轴承座处各布置一只振动加速度传感器，用于全方位监测风力发电机组的振动状态。
齿轮箱输出轴转速及发电机功率建议由风机的监控系统接入。
若风机监控系统无法输出功率和转速信号，则通过在齿轮箱上加装测速传感器进行机组转速的测量。
油液监测可对机组轴承、齿轮箱润滑油的油质、油液中金属颗粒数进行监测。
本方案书中推荐采用金属颗粒监测，系统可以实时监测油液中混入的金属颗粒数，并进行统计分析和趋势跟踪，对机组轴承、齿轮箱的日常运行磨损、故障损坏等起到实时的监测。
3.3系统硬件特点3.3.1数据采集监测站Drivetrain DAU采集监测站Drivetrain DAU是一个以微处理器为核心的智能化的数据采集系统，由多块分布式板卡等组成，最终将各种传感器的信号转换成A/D可以接受的信号。
这种结构形式给工业现场提供了最大的配置灵活性。
Drivetrain DAU 性能参数见下表：3.3.2数据服务器现场服务器由高性能的专业服务器和相应软件组成。
现场服务器硬件选用美国IBM公司生产的高性能的服务器。
主要完成功能：数据的长期存储与管理、基于B/S结构的数据传输功能、专业的诊断分析图谱、系统管理及设置。
3.3.3传感器美国CTC公司的加速度传感器，此传感器防磁、安装方便、响应快，已经得到广泛应用。
参考指标如下：�最大线性测量程±5g�灵敏度1000mV/g�工作频响范围0.3~4kHz�谐振频率12kHz�幅值非线性度≤5%�工作温度0~130℃加速度传感器工作方式水平、垂直互相通用，为了使安装紧密，先在底座上均匀的抹一层黄油，然后通过底部的Φ5㎜螺杆固定在底座上，只要用手旋紧即可，不需要专用工具。
但固定传感器的螺丝一定要焊接在支座上，防止脱落图3-2加速度传感器安装示意图3.4系统实时监测功能3.4.1实时监测系统对机组当前的运行状态进行同步监视和显示，以数值、曲线、图表等各种形式，显示机组的各种状态分析数据，实现在线监测和分析功能。
实时监测页面从不同的角度、分层次展现机组的状态信息。
这些页面分别是：总貌图、棒图、波形—频谱图、冲击谱图、趋势分析图、相关趋势分析图等�系统布置总貌图图3-3:系统总貌布置图1图3-4:系统总貌布置图23.4.1总貌图描述�功能：显示系统所监测的机组结构、测点分布以及这些测点的值的实时变化情况。
如有通道数值超标，则该通道显示颜色立刻区别于其他正常通道。
�显示：图谱显示当前机组的测点数据，左侧显示目前的动态信息。
还会有文字信息显示获取数据的时间，在总貌图中所选中的通道的信息（包括值，报警门限等），被选中的通道将会以红颜色的框来表示。
�操作：点击“常规图谱”下“总貌图”或者快捷按纽可以调出此图谱。
一个电厂可以有多个总貌图，如上图所示，可以通过点击图上的TAB标签在不同的总貌图之间进行切换。
�显示定制：用户可以通过右侧导航栏任意选择同一集团不同电厂、同一电厂不同机组的总貌图显示�棒图图3-5:单值棒图3.4.2棒图描述�功能：该图谱以单棒或多棒的形式显示振动测点各个特征值的大小、机组转速大小、数据类型、时间。
�显示：有效值，峰值，峰峰值。
同时用颜色显示该通道是否报警。
�显示定制：用户可以通过显示定制，选择任意通道，并设定一个界面内显示多少通道的棒值，单值、多值棒图内用户想看到的该通道的某频率成分等。