汤宝平， 罗 雷, 邓 蕾， 韩 延

(重庆大学机械传动国家重点实验室 重庆，400030)



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风电机组传动系统振动监测研究进展

汤宝平， 罗 雷, 邓 蕾， 韩 延

(重庆大学机械传动国家重点实验室 重庆，400030)

振动监测是当前风电机组传动系统状态监测的主要手段。首先，分析了风电机组传动系统振动监测策略和各部件振动特征提取流程，重点介绍了边频带能量因子、阶次谱边频带能量比等振动特征趋势指标；然后，分析指出解决现役风电机组因传动系统故障导致巨大经济损失的关键是进行风电机组传动系统早期故障预示，重点介绍了泛化流形学习的风电机组传动系统早期故障预示方法；最后，从系统架构、数据采集配置及监测分析方法等方面分析了现有的风电机组传动系统振动监测系统的功能与特点，指出了基于多源信息融合的大数据预测分析与智能维护将是风电机组健康管理的重要发展趋势。

风电机组传动系统； 振动监测； 特征提取； 早期故障预示； 大数据

引 言

风能作为一种无污染的可再生资源，成为各国争相发展的领域之一。但风电机组安装在野外几十米的高空，在变风载、大温差等恶劣、变化的工况下，风电机组使用寿命受到极大的影响，尤其是风电机组的主轴、齿轮箱等传动部件在交变载荷的作用下很容易出现故障，造成机组停机。较之其他故障，风电机组传动系统故障导致机组停机时间最长[1]，严重影响发电量，造成经济损失，而且安装维护相当困难，维护费用高，使得运营成本增加，严重损害风力发电的经济效益。……