系统简介

齿轮箱、驱动轴与轴承是风电机组传动链的核心部件,风电机组大多数故障是与齿轮箱、驱动轴及轴承直接有关。风电机组振动监测系统可识别机组的运行状态,发现齿箱、轴承故障的早期征兆,对故障真伪、故障部位、故障类型、严重程度、发展趋势做出准确的判断。

系统架构

硬件设备

产品功能/意义

  • 产品功能
  • 产品意义

实时监测信息显示

实时监测信息显示

实时信息显示包括显示整个风电场的各机组传动机械实时故障总体评估、各风电机组的具体振动温度转速等参数实时信息。

历史信息查询

历史信息查询

历史信息查询主要查询振动等测点的历史数据与机组故障报警历史数据。能够依据设备厂家、类型、编号、时间等条件查询风电机组的维修记录,包括故障现象、故障时间、维修处理方法等。

故障诊断分析

故障诊断分析

故障诊断分析模块能够把各种监测信息更加形象直观展现给维修工人,包括机组总貌图、趋势图、时域波形图、 包络分析、FFT 频谱图、自功率谱图、倒谱图、自相关谱图、瀑布图、轴心轨迹图、全频谱图等图谱展现。 结合相关部位故障处理记录快速查询与处理知识帮助,并且系统能够将需要的分析数据、图形报表打印输出。

故障预警分析

故障预警分析

故障预警分析包括进行机组传动关键部件的振动、温度与转速等测点数据发展趋势分析和机组可靠性分布统计分析。依据历史数据库详细记录的故障发生时间、传感器种类、故障模式、维修记录、振动特征量、 转速、 温度等信息,建立故障趋势特征量与故障模式匹配规则。基于故障发生的历史信息,采用自回归预测分析给出机组状态趋势判断,预测风电传动机械故障发展趋势,并将故障预警信息按角色推送给指定客户端,及时反馈与处理故障信息。

机组信息管理

机组信息管理

机组信息管理提供机组编号、名称、型号、额定功率、机组重量、制造厂家、运行时间和机组负责人等基础信息的录入与维护,集成设备管理与维修信息到同一系统中,方便企业管理和资源统一调度。

用户信息管理

用户信息管理

用户信息管理包括用户账号的创建、密码修改、角色和用户权限设置。不同级别的管理员设置不同的权限,只有高级管理员才具有对原始数据的删除和修改权限,一般级别的用户只具有查询浏览数据的功能权限。

智能识别

智能识别

人工智能识别故障类型及部位,且直观显示,无需人工参与分析,减少人工成本,提高机组运维效率。

在线管理

在线管理

健康状态实时在线管理,做到视情维护、预知性维修,杜绝过剩维修,避免机组出现重大故障。

提高利用

提高利用

提高设备利用率,提高发电量。

优化管理

优化管理

优化备品备件管理,减小库存成本。

智能识别

智能识别

人工智能识别故障类型及部位,且直观显示,无需人工参与分析,减少人工成本,提高机组运维效率。

在线管理

在线管理

健康状态实时在线管理,做到视情维护、预知性维修,杜绝过剩维修,避免机组出现重大故障。

云平台与交互

  • 实时性

    对整个风电场的各机组传动机械实时故障总体评估,掌握每台风机当前运行状态,实现风电机全方位状态监测。

    准确性

    借助人工神经网络、模糊及理论等先进算法,对机组运行安全提供准确判断

    大数据

    振动等测点的历史数据与机组故障报警历史数据,机组信息管理,便于企业管理和资源统一调度

    预知性

    采用回归预测分析给出机组状态趋势判断,预测风电传动机械故障发展趋势,并开展一些系列问题处置预警