1、“.....风电场运行机组存在较为严重的故障隐患,对于此类机组,需要在较短时间内进行检修,否则可以会造成机组出现故障。对于此类风机如果不能在较短时间风电场风力发电机组运行情况进行了振动数据采样。通过对这些数据信号进行初步分析处理,可以对风力发电机组运行状态进行分类分析。普通振动,运行状态良好对发电机轴承进行振动检测时,若发现时域图谱中振动信号呈周期性变化,且正常谐波明显,周围可见稀疏的多次谐波,可以判断振动主要是由电磁干扰引起的。这种状态下的风电机组基本不存在故障隐患,只需要进行定期的轴承润滑保养维护,并保持障诊断方面,通常采用种方法来进行诊断,它们分别是模糊诊断法神经网络诊断法和模糊神经诊断法。模糊诊断方法,在检修诊断过程中它是种基于知识的种自动诊断的方法,是采用模糊逻辑来分析故障的现象和原因,用些模糊函数或关系方程来确定故障问题的原因所在......”。

2、“.....部分故障现象和故障原因之间并没有对应关系,多种原因可能会引起种故障现象。与此同时,种故障原因也有可能导承内环有可能出现了故障磨损,需要适当减短振动的周期。风电机组振动检测预防性检修技术探究原稿。振动信号分析与设备状态诊断利用上述设备及测点布置方法,对风电场风力发电机组运行情况进行了振动数据采样。通过对这些数据信号进行初步分析处理,可以对风力发电机组运行状态进行分类分析。普通振动,运行状态良好对发电机轴承进行振动检测时,若发现时域图谱中振动信号呈周期性变化,且正风电机组振动检测预防性检修技术探究原稿谱诊断振动的方法计算量小灵敏度高,但是在较为剧烈的振动检测中极易出现误判。因此,研究人员开始将神经网络模糊理论和人工免疫等人工智能控制算法引入风电机组的振动检测技术之中,以提高检测的诊断精度,建立起有效的风电机组运行评价指标体系。目前,我国在人工智能振动检测技术上已经取得了定的成就......”。

3、“.....促进我国风电行业快速健康的发展。结语在大型的检测方法沈阳大学学报自然科学版,张照煌,丁显,刘曼基于小波变换的风电机组传动系统故障诊断与分析应用基础与工程科学学报,曾承志大型双馈风电机组传动系统故障诊断与故障失效预测技术研究沈阳工业大学,时璟丽世界风电发展形势及我国风电制造业面临的机遇可再生能源孔屹刚,王志新风电机组可靠性建模和动态过程分析太阳能学报。需要缩短监测周期的振动故障当发现时域图谱可见机组。风电机组预防性振动检测技术的发展趋势近年来,人们对于电能质量的需求和要求都在不断的提高,我国大型发电机组快速发展,传统的计划检修模式已经不能适应设备检修要求。通过预防性检修的应用,制定详细的预防性检修方案,能够节省大量的人力和物力成本在检修过程中被耗费,导致了不必要的浪费。对于发现的这些问题可以及时进行控制并检修,保证发电机的安全,同时确保其正常运行......”。

4、“.....目前,我国在人工智能振动检测技术上已经取得了定的成就,在未来的风电行业发展中能够发挥更大的作用,促进我国风电行业快速健康的发展。结语在大型风电场的风电机组检修工作中,采用本文所介绍的振动检测预防性检修技术,可实时的掌握风电机组的运行情况,并可以快速便捷的发现风电机组存在的问题,提前准备具有针对性的维修计划,有效的避免了过度维修和排,来降低检查维修成本,既可以保证零部件的最小库存量,也可以保证部件更换工作具有足够的准备时间,可以避免进盲目维修,减少事故突发的可能性,从而提高机组的安全可靠性稳定性以及经济性。风电机组预防性振动检测技术的发展趋势近年来,人们对于电能质量的需求和要求都在不断的提高,我国大型发电机组快速发展,传统的计划检修模式已经不能适应设备检修要求。通过预防性检修的应用,制定详细修不足。此项技术有效的将电气化监测和机器故障检查结合到起......”。

5、“.....又大大减轻了技术人员的负担。如果能够熟练使用此技术并形成定的体制,依照风电机组的健康状态进行分类,并按照分类等级去指导制定维修计划,既可以保持风电场安全稳定的运行,又降低了机组检修成本以及技术人员的工作量,从而提高企业的经济效益。参考文献邬春明,银海燕,唐杰风电机组振动故风电场运行机组存在定程度上的磨损,但磨损情况并不严重,不会影响机组的正常运行。对于此类运行机组需要在个较短的周期内定期检测,根据检测结果判断机组的磨损程度,而后再确定是否需要停机进行维修,此类机组在集群风电场中通常会占据左右的比例。风电场运行机组存在较为严重的故障隐患,对于此类机组,需要在较短时间内进行检修,否则可以会造成机组出现故障。对于此类风机如果不能在较短时间下风电场风力发电机组振动信号采用通道同步采集。分析方法常用的分析方法包括统计分析时域分析频域分析种方法......”。

6、“.....其中幅域统计在时域中对信号的幅值进行各种处理与统计分析,该方法计算简单结果显示直观,在简单的振动检测中应用较为广泛常用的信号幅域参数包含最大值最小值平均值有效值等。机组健康状态分类使用本文所介绍的风电机健康状态进行分类,并按照分类等级去指导制定维修计划,既可以保持风电场安全稳定的运行,又降低了机组检修成本以及技术人员的工作量,从而提高企业的经济效益。参考文献邬春明,银海燕,唐杰风电机组振动故障的检测方法沈阳大学学报自然科学版,张照煌,丁显,刘曼基于小波变换的风电机组传动系统故障诊断与分析应用基础与工程科学学报,曾承志大型双馈风电机组传动系统故障诊断与故障失效预存在定的周期性冲击且观察频域信号图发有峰丘时,需要对该信号做带通滤波并作包络谱。对于此类要密切的关注该风机电机轴承的振动发展情况,减短振动监测的周期,并根据检测数据的实际情况采取相应的措施......”。

7、“.....额定转速为的风电机组为例进行说明。对该信号做带通滤波并作包络谱。分析包络谱图可以发现及其多次谐波,与该轴承型号内环故障特征频率非常接近,说明电机前修不足。此项技术有效的将电气化监测和机器故障检查结合到起,在满足了风电场运行机组检修要求的同时,又大大减轻了技术人员的负担。如果能够熟练使用此技术并形成定的体制,依照风电机组的健康状态进行分类,并按照分类等级去指导制定维修计划,既可以保持风电场安全稳定的运行,又降低了机组检修成本以及技术人员的工作量,从而提高企业的经济效益。参考文献邬春明,银海燕,唐杰风电机组振动故谱诊断振动的方法计算量小灵敏度高,但是在较为剧烈的振动检测中极易出现误判。因此,研究人员开始将神经网络模糊理论和人工免疫等人工智能控制算法引入风电机组的振动检测技术之中,以提高检测的诊断精度,建立起有效的风电机组运行评价指标体系。目前......”。

8、“.....在未来的风电行业发展中能够发挥更大的作用,促进我国风电行业快速健康的发展。结语在大型行机组已经存在非常严重的故障,需要在发现时就进行维修。通过对风电机组的振动检测,可以为此类风机的检修工作提供数据依据,能够在短时间内就确定故障产生原因及产生部位。可以通过对停机时间进行合理的安排,来降低检查维修成本,既可以保证零部件的最小库存量,也可以保证部件更换工作具有足够的准备时间,可以避免进盲目维修,减少事故突发的可能性,从而提高机组的安全可靠性稳定性以及经济风电机组振动检测预防性检修技术探究原稿振动检测预防性检修技术,通过对风电场运行机组的振动检测数据的分析处理,依照分析结果,可以将风电场运行机组的状态大致分为以下类。风电场运行机组运行状态良好,不必进行过度维护和频繁的检查,只需在定周期内进行检测即可。在通常情况下,此类机组在集群风电场中会占据以下的比例,若按照传统方法......”。

9、“.....在人力物力以及经济成本上都会造成极大的浪谱诊断振动的方法计算量小灵敏度高,但是在较为剧烈的振动检测中极易出现误判。因此,研究人员开始将神经网络模糊理论和人工免疫等人工智能控制算法引入风电机组的振动检测技术之中,以提高检测的诊断精度,建立起有效的风电机组运行评价指标体系。目前,我国在人工智能振动检测技术上已经取得了定的成就,在未来的风电行业发展中能够发挥更大的作用,促进我国风电行业快速健康的发展。结语在大型需在定周期内进行检测即可。在通常情况下,此类机组在集群风电场中会占据以下的比例,若按照传统方法,在较短的周期内定期检修的办法进行逐个维护排查,在人力物力以及经济成本上都会造成极大的浪费。检测对象与分析方法检测对象般只有价值昂贵或维修成本高昂的设备或大部件才需要使用预防性检修技术,例如双馈式风力发电机组的主要传动部件,包括低速主轴齿轮箱齿轮箱高速轴发电机主轴等......”。