GfM风机集成化状态监测系统

　　今天与诸位分享先进的自动化、智能化、集成化风电机组状态监测系统。

　　德国GfM公司将高级机器诊断技术应用到状态监测系统中，采用智能算法自动搜寻阶谱和包络阶谱，以查找与可能的损伤模式的频率匹配的显著性峰值，实现状态监测系统的自动化和智能化。基本上，这使得任何一个人都可能成为机器诊断工作者。
　　目前状态监测系统涵盖离线式和在线式系统。基于Beckhoff平台开发的集成化在线状态监测系统为客户提供高度灵活可靠的解决方案。
　　针对风电行业的特点和需求，GfM提供三大监测系统：叶片变桨轴承、传动链和风机基础的状态监测系统。

叶片变桨轴承监测系统

　　叶片轴承承载非常大的交变载荷，而滚动元件和轴承环之间的滚动运动相对较低。叶片轴承的轴承表面的磨损通常不明显，并且不能通过传统的振动诊断方法检测到。通常情况下，叶片轴承的状态大多通过油脂样品分析或拆卸后检查。
　　GfM开发了低速传动的诊断方法用于评估叶片轴承。利用叶片轴承附近的传感器进行数据采集。测量结果用于评估内圈，外圈和滚动元件的局部损坏。

传动链状态监测系统

　　风力发电机组通常设计使用寿命为20年。然而，它们受到特定负载的影响，这就是为什么传动链的各个部件不能在没有维护措施的情况下达到该使用寿命的原因。为了实现良好的结果，Z重要的就是实施基于状态的维护。
　　状态监测系统在风力发电机组传动链中部署可及时发现以下异常现象：
　　滚动轴承损坏和主轴承不平衡；
　　齿轮箱上的齿轮和轴承损坏；
　　滚动轴承损坏和发电机不平衡；
　　不对中故障。
　　通过状态监测，通常可在达到实际临界条件前几个月检测到损坏。因此可以：
　　长期计划和组织维修工作、人员和辅助工具；
　　及时有针对性地采购备件；
　　缩短维护时间并可以安排在低风速期间。
　　GfM传动链状态监测系统通过高采样速率，重采样进行实时阶次分析，通过特征频率模式识别进行在线监测，全自动判断损坏部位并采用文本报警消息。采用独特的专利算法实现变速风力发电机组的额定功率以下的可靠自动故障诊断。解放振动分析师工作量，全自动化、智能化的实现振动监测。

风机基础状态监测系统

　　风机基础安装部件的移动是载荷影响的结果。基础监测系统使用位移传感器和应变传感器，可以全天候在线测量所有运行情况。

集成化状态监测系统

　　基于Beckhoff PC控制技术平台，可以独立运行状态监测，也可以将状态监测系统整合到风机控制系统中，实现集成化解决方案。

GfM自动化状态监测系统优势

　　各子系统可以相互独立，也可以集成到一套系统中。

（来源：风电控）