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    一、产品概述 

    风能是一种取之不尽、用之不竭,清洁、无污染、可再生的绿色能源,发展和利用风能已经成为国内外能源领域的发展趋势。在风力发电过程中,很多产生振动的旋转部件会在长时间的损耗下失效,由于风力设备都是安装在几十米高空上,检修和更换非常麻烦,因此经常进行设备的状态监控不仅可以及时发现问题和处理,还可以分析和预测出从出现故障征兆到彻底失效的时间,以便及时安排检修,更好地保障风力发电机组的正常运行和减少风场的费用投入,保障风力发电设备的可连续运转。针对此,我们特研制和开发了一套适合于野外风力发电机组状态监测的传感器,并建立了分层多级的、开放的、网络化和远程协作式的机组状态监测、分析与故障诊断系统。

    二、主要功能

    该系统采用48路监测点:带有温度、压力、电压、电流、角度、开关量、转速和振动等信号,针对对风力发电机组的轴、轴承、行星变速齿轮箱和风力发电机组进行24小时不间断的监控,还可对振动行程与在塔架上部塔架偏离其静止位置的绝对偏离量进行检测。
     

    振动监测数据通过10M/100M以太网上传给上位机,上位机通过专家管理系统处理传送过来的数据,当某一振动超过其极限时,就改变风力发电设备一部分的操作管理。 

    测量范围:主轴旋转频率、叶片通过频率、主轴承频率、齿轮箱输入轴轴承频率和齿轮啮合频率等。

    三、机组状态监测、分析与故障诊断系统框架图 
    四、系统概述

    1. 分布式主辅机智能数据采集设备的设计与开发相关技术,包括:

    ²       嵌入式系统设计技术,实现设备的小型化、标准化和低成本;

    ²       高速同步采样技术,满足高速旋转机械的状态数据采样;

    ²       现场Ethernet TCP/IP通信传输技术,满足高带宽、大容量的现场状态数据传输;

    2.机组状态数据存贮与归档技术,包括:

    ²       基于大型数据库存贮的机组状态数据库和故障数据库设计与存贮技术,可选用OracleSQL Server等商用数据库管理系统,根据机组状态数据、专家知识库、典型故障数据、典型工况归档数据等的特点,设计具有良好结构、开放的数据库存贮方案。

    ²       长期状态数据存贮压缩技术,包括样本数据的无损压缩、提取主要频率分量的有损压缩技术等;

    ²       分布式状态数据访问接口技术,基于现场EthernetTCP/IP网络通信技术;

    ²       典型工况数据的归档存贮技术,包括典型工况(如机组启动、停止、带负荷、甩负荷、试验等工况)下的状态数据记录的单独归档存贮、报警或故障情况下的事故追忆记录归档存贮等;

    ²       数据备份与恢复技术,包括数据库管理系统的备份与恢复功能实现、自定义归档转储、光盘/磁带机备份与恢复技术等;

    3.建立厂级信息共享与综合状态数据服务相关技术,包括:

    ²       建立统一的公共状态数据模型,实现机组状态数据有机融合入厂级数据库平台:厂级实时/历史数据库系统基于时间序列进行数据存贮归档,而机组状态数据库基于样本和工控过程记录,可采用外挂机组状态数据库与管理接口的方式,实现二者的有机融合,提供统一的外部数据共享和综合数据服务;

    ²       综合状态数据服务中间件技术:因厂级应用系统为分布、异构环境,为实现各应用系统之间的互联和互操作,达到机组状态信息的有效、综合利用,实现多平台、多系统之间的数据共享,需采用标准化和规范化技术,提供符合相关的IEC国际标准和国家在电力行业的业内标准的平台公共数据模型和应用程序访问接口,在平台集成层次上实现应用集成。

    ²       Intranet环境下的机组状态评估技术:建立在厂级平台下的数据共享和中间件综合状态数据服务基础上,在厂级各部门间的Inranet环境下,采用C/SB/S模式,提供完备的机组状态动态分析工具,结合机组运行参数信息,提供机组状态和性能的判断、评估和预测等功能。

           4.基于Internet的远程故障诊断技术,包括:

    ²       机组状态数据WEB服务技术:在厂级平台综合状态数据服务基础上,采用*新的WEB服务中间件和支持软件系统,如CORBAJ2EE.Net等,建立机组状态WEB数据服务中心;

    ²       基于*新的Web浏览展示技术,如JSPASP.Netportal等,提供静态和动态页面的生产和更新,支持信息的被动和主动发布,基于SOAWeb Service发布,以供后续数据及信息系统的集成。

    ²       基于Internet的远程协助和故障诊断技术:在Web服务和Web浏览展示技术的支持下,可以建立远程诊断中心,可以提供领域专家会诊诊断,可更大范围地搜集现场故障样本,更大范围共享诊断资源,增加学习机会,丰富诊断经验,从而进一步提高诊断智能。

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