风电机组振动监测创新模式与应用

　　这是去年发现的情况，共发现报警机组376台，报警故障418台/次，确认故障或者更换部件268次，就是告诉它有故障了，它把齿轮箱卸下来维修，或者把发电机的盖打开看轴承确实有问题了，因为风电机组的运行特点，有些可能没法进行确认。所以，应该准确率达到64%。到目前为止我们龙源集团全面的开展了振动监测，我们还配油液实验室，这样振动监测和油液实验室构成了一个完善的状态监测体系，就是预防性维护，我们已经实现了预防性维护，一种低成本的维护模式。
　　目前，我们成立了振动监测实验室，我们现在有6个人获得了国家二级或者三级振动的分析师资质。我这个标准就是风电机组振动到什么情况风电机组可能运行状态就恶化了，我们也要写这么一个标准，计划今年年底出来，希望大家能够参与。
　　我们的实施案例，因为全面开展以后，刚才说400来例，举不胜举，我捡几个有特点的，有代表性的。一个是发电机轴承严重故障，左侧这个图，可以看到轴承外圈的点是薄弱的一个故障频率，我们确定这个是轴承外设故障，同时频谱的底罩比较多，说明轴承有压痕。第二个是齿轮箱高速轴断齿，从这个图上能看到，在高速轴和中间轴啮合频率的两次有高速轴的变频，这证明高速轴有故障。第三个是中间轴齿轮故障，就是中间轴和低速轴的啮合频率量变有中间轴的转频的变频，这说明中间轴有故障，而且是中间轴和低速轴啮合的小齿轮有故障。
　　当然，怎么样看这个频率?这是一个核心技术，刚才那个原理很简单，通过我们这么几年的实践，我们基本上已经掌握了这个技术，就是它这个频率在哪一块，即使我们以前靠齿轮箱厂，轴承厂给我们提供数字，这几年我们自己也能把这个频率找到。
　　对振动监测最难的就是行星轮系的损伤，普通的FFT是难以发现这个问题，通过现在比较高端的小波分析，可以发现行星的轴承的故障和齿轮的故障。但是，这个小波分析的数据量处理没有那么大，所以我们可以初步判断。
　　这是我们具体实施的情况，现在龙源电力集团，所有的机组都要进行振动监测，我们在出质保监测中共发现集团内17台齿轮箱、集团外5台齿轮箱严重故障，晚会了很大损失。我的介绍完毕，谢谢大家!