1. 方案背景

風電行業隨著快速發展，風機設備長期運行在復雜工況下，齒輪箱、軸承、葉片等關鍵部件易因振動異常導致磨損、斷裂甚至 catastrophic failure(災難性故障)據。統計，約30%的風機故障源于振動問題，嚴重影響發電效率與運維成本。因此，建立一套智能化的風機振動狀態監測與故障診斷系統，對保障風電場安全運行、降低非計劃停機時間至關重要。

2. 監測目標

本方案旨在通過實時振動監測+AI故障診斷，實現以下目標：

早期預警：識別潛在故障(如不平衡、不對中、軸承損傷等)。

精準定位：確定故障部位(齒輪箱、主軸、發電機等)。

預測性維護：優化運維周期，減少突發停機。

數據驅動決策：支持風電場智慧化管理。

3. 系統架構

3.1 硬件層

振動傳感器：

加速度傳感器(ISO 10816標準，頻段0.5Hz~10kHz)監測高頻沖擊(如軸承點蝕)。

低頻振動傳感器(<1Hz)捕捉葉片擺動、塔筒共振。

防爆型傳感器(適用于海上風電高鹽霧環境)。

數據采集單元(DAQ)：

高采樣率(≥25.6kHz)確保信號完整性。

支持4G/5G/WiFi無線傳輸，適應偏遠風場。

風電行業風機振動狀態監測與故障診斷方案

3.2 軟件層

實時監測平臺：

可視化振動趨勢(時域波形、頻譜圖、包絡分析)。

閾值報警(ISO 10816-3標準分級：正常/警告/危險)。

智能診斷模塊：

故障特征庫：匹配常見故障模式(如齒輪斷齒、軸承內圈故障頻率)。

機器學習模型：基于歷史數據訓練，實現故障分類(如SVM、LSTM)。

運維管理接口：

生成診斷報告，推送至SCADA系統或移動端APP。

4. 關鍵技術

4.1 多傳感器數據融合

結合振動、溫度、噪聲等多維度數據，提高診斷準確率。

例如：齒輪箱振動+油溫異?！袛酀櫥эL險。

4.2 邊緣計算與云端協同

邊緣端：實時濾波、FFT變換，減少數據傳輸量。

云端：大數據存儲、深度學習模型訓練。

4.3 故障診斷算法

傳統方法：快速傅里葉變換(FFT)、包絡解調(用于軸承故障)。

AI方法：

卷積神經網絡(CNN)識別振動頻譜特征。

時序模型(LSTM)預測劣化趨勢。

5. 總結

本方案通過“智能傳感+邊緣計算+AI診斷”技術鏈，為風電行業提供了一套高可靠性、低成本的振動監測解決方案**，助力風電場實現從“被動維修”到“預測性維護”的轉型。