（三峡新能源西北分公司甘肃省兰州市730000）
摘要：随着经济社会的发展，人们对能源的需求不断增大。风力发电作为能源生产的重要途径，对于增加电能产量、节能降耗等都有着重要的影响。但风力发电机组在运行过程中，容易受到各种因素的干扰，而使得故障频发。因此，本文就风力发电机组在线监测与故障诊断系统展开研究，希望为提高风力发电机组的安全性、可靠性提供一定借鉴。
关键词：风力发电机组；在线监测；故障诊断
近年来，我国风力发电技术获得了很大的进步，为我国经济的发展提供了能源上的保障。风力发电机组是一种重要的电力设备，对于降低发电成本，生产高质量的电能有着非常重要的作用。但其运行环境复杂，很容易发生故障，通过对风力发电机组在线监测与故障诊断系统的研究，能够有效的提高风力发电机组运行的稳定性。
1风力发电机组在线监测与故障诊断系统概述
随着数据处理技术、计算机技术的飞速发展，高效的在线监测与故障诊断系统得以实现，主要是将监测得到的各类信息迅速的传递到系统终端，通过计算机技术加以处理与分析，从而实现在线监测与故障诊断功能。风力发电机组在线监测与诊断系统，可实现信息监测、数据分析等各项功能，能够对风力发电机组的压力、温度、振动等运行指标进行及时的监测，通过对比分析标准值与监测值，可迅速发现风力发电机组是否运行正常，并且及时进行告警通知，对得到的数据信息进行全面的分析，进而判断出具体的故障原因，为故障的尽快排除提供重要参考。风力发电机组在线监测与故障诊断系统，主要由监测结果、诊断决策、状态辨识、数据处理等部分组成，其中的传感器设备可及时的采集到设备的运行数据，诊断决策、状态辨识、数据处理等可由专用计算机系统来完成。
2风力发电机组在线监测与故障诊断系统实现
2.1风力发电机组在线监测
（1）振动监测。振动信号是机组设备发生故障时的关键特征之一，不同故障会引发不同的振动频率，相应信号也会随之发生波动。应用振动分析法，对风力发电机组的运行状态进行监测，能够准确的判断出故障发生的位置及原因，如结构共振、转子失衡等。在风力发电机组的运行过程中，可以运用振动监测技术，对齿轮箱的轴承、齿轮以及发电机的机舱、轴承的振动情况进行监测，也可以对叶片的运行情况进行监测。通过对振动信号的采集和分析，结合精密诊断技术，可迅速的判断出发电机组发生故障的类型，接着利用频谱分析技术，可准确定位到发生故障的具体元器件上。
（2）油液监测。通过监测发电机组所用油液的性能，可有效掌握设备运行阶段零部件的磨损情况，应用油液监测，可准确监测风力发电机组从开始使用到磨损阶段，一直到停止使用的完整生命周期。油液监测，主要包括铁屑检查以及油液性能分析两部分，有些情况下也会用到油温、油压监测。油液监测的实现，主要利用铁谱分析、油液指标等，对风力发电设备内部的油液状况进行综合性的监测，通过分析润滑工件的工作质量来掌握设备的整体运行情况。一般来说，首先是进行取样，接着进行离线分析，分析油液中的微粒和水分的变化情况。
（3）温度监测。温度监测被普遍的应用于电气类设备的性能监测中，如果风力发电机组出现了超负荷运转或是性能劣化的现象，则温度必然会出现异常，且能够直观地表现出风力发电机组的运行故障，因此，通过在齿轮箱、交流器等关键部位设计温度传感器，从而能够较为全面的监测风力发电机组的温度变化情况。
2.2风力发电机组故障诊断
（1）齿轮箱故障诊断。目前来说，风力发电机组更多的采用齿轮驱动，齿轮箱已成为关键性的传动装置。在风力发电机组的运行过程中，齿轮主要用于能量的传送，其运转是否正常对于风力发电机组的稳定运行有着重要的影响，因此需要不断加强对齿轮箱故障问题的诊断，而齿轮故障的发生类型多样，只要是齿轮的轮廓或是形状发生改变，都属于齿轮故障，常见的有润滑不良、轴承破损、断齿等。结合风力发电机组的实际运行特点，应用在线监测与故障诊断系统，在齿轮箱位置设计相应的传感器，及时的获取其温度变化、噪声及振动情况，接着将得到的信息快速传送到服务终端上，从而全面有效的监测齿轮箱的运行状态。系统的实现主要基于计算机信息技术，能够有效提高系统监测的可靠性和有效性。
（2）发电机故障诊断。发电机包含多个系统，主要实现通风散热、绝缘等各项功能，因此，发电机发生故障的原因也是多种多样的。一般来说，发电机故障可分为连轴器故障、转轴故障、端环故障等。应用在线监测与故障诊断系统，对发电机运行电流的能量谱、离散小波变换进行准确地分析，判断风力发电机的故障类型。对发电机的电磁场、温度场进行耦合计算，得到仿真数据，然后依据从现场即时采集到的数据信息，利用神经网络技术、智能诊断技术，对风力发电机故障情况进行分析判断，得出故障原因，尽快予以解决。
3结语
风力发电机组作为风力发电的关键设备，对于风电能源的获取有着非常重要的作用。但由于运行环境的复杂，在长期运行过程中极易发生故障，因此需要加强性能监测与故障诊断。风力发电机组在线监测与故障诊断系统的实现，结合了数据处理、信号分析、计算机技术等多个学科，除此之外，还要结合风力发电机组自身的运行特点及设备类型，从而不断提高风力发电机组运行的稳定性。
参考文献
[1]武丽君,高伟,张海平,等.大型风力发电机组振动状态监测与故障诊断系统设计及应用[J].中国高新技术企业,2015(36):6-8.
[2]王志远.风力发电机组中齿轮箱的故障诊断分析[J].通讯世界,2016(6):196-197.
[3]徐海波.风力发电机组故障诊断方法研究分析[J].工程技术:引文版,2015(21):00170-00170.
作者简介
李志冬（1985-01），男，汉族，籍贯：陕西省榆林市，当前职务：技术员，当前职称：初级，学历：本科，研究方向：风力发电技术。