摘 要：全面加强风力发电行业的整体化发函，可以显著的削减对于诸如煤炭能源的损耗，同时也起到了有效保护环境的重要作用。就现阶段我国风力发电系统的整体运作情况来看，风力发电系统所处的运作环境相对较为恶劣，自然在开展运作进程中也难免会产生一些突发性问题，因此，就非常需要运用状态监测以及故障诊断技术来对于风力发电设施开展深度的状态和故障判别，进而有效的为风力发电系统稳定运作提供基础保障。立足于此，本文将深入结合风力发电机组整体架构，进而全面解析风力发电机状态监测以及故障诊断技术的具体运用。
关键词：风力发电机；状态监测；故障诊断
现阶段，我国的风力发电技术还处于快速发展阶段，这也造成了很多技术运用还不够成熟且完善，特别是极度匮乏对于风力发电系统运用阶段的专项维护就是。而风力发电机组因为长期处于相对较恶劣环境，因此在运作进程中难免会产生一些故障性问题。而倘若当故障发生后再进行相关的检修工作，无疑会造成风力发电系统的长时间停滞运作，所以就需要充分做好对于风力发电机的状态监测以及故障判别工作，在产生故障之前进行第一时间的妥善保养，则可以更好保障风力发电系统的高品质运作。
1 风力发电机组架构解析
如下图1所示，为风力发电机的整体架构示意图。而倘若将风力发电机组大致进行划分的话，基本可以划分为叶片和轮毂、机舱、塔杆以及底座。如今我国风力发电系统当中运用比例相对最高的便是大型的兆瓦机，此种类型发电机而依据整体架构的不同又可以进一步划分成为两个类型，其分别为交流励磁发电机以及无齿轮风力发动机。
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图1 风力发电机的整体架构示意图
在目前商业运作当中，核心运用最多的便是交流励磁发电机。交流励磁发电机是借助风轮有效回收风能，风轮主要由叶片、轮毂和变桨整体化组成。风轮会借助风力来进行有效运作，进而有效产生了能量转化，将收集的风能整体转变成为机械能。而轮毂的作用在于，其可以将转变而成的机械能有效传送到风电机组的传输系统当中，进而让风力系统稳定运作起来。以交流励磁发电机运作为例，这样的发电机组的传动链主要包括核心轴、齿轮箱以及高速运作轴。其整体运作方式极为的高效化，很充分保障风力发电机获得相关标准的风能。
2 风力发电机状态监测
2.1 振动监测
此种监测技术的核心运作机理是，齿轮箱内部开展运作进程中会随之产生相关的振动信号，而振动信号也有两种，一种是正常状态下的运作，而另外一种则是产生故障问题时候的报警。振动监测核心运用的方式主要有：在幅值的多种处理解析法以及光谱密实度解析等。依据风力发电运用振动监测技术的相关特征，往往很好达到低转速实时化荷载，与功率输出损耗相对比，通常需要相对较为高额资金购入风力发电状态监测设施。在开展振动监测解析的进程中，倘若想要完全规避风轮转速所带来的不利影响，则往往就要借助旋转角来收集振动信号。
2.2 油液监测
风力发电系统的油液监测核心是油液的质量监测以及对于铁屑问题监测，同时还也可以开展油滤降压以及油液温度的监测。可以说油液监测，对于风力发电系统正常运作而言，往往也起到了非常关键的作用。
2.3 过滤参数以及整体性能监测
首先说过滤参数监测，此项监测技术可以充分保障风电系统运作的平稳以及安全性。而整体性能监测技术，则是充分融合了风力发电系统输出功率具体化特征，并且全面比对真实运作输出功率以及常规输出功率，倘若真实功率高出了阈值，那么相关的监测系统就会自动判别为故障，并且在第一时间发出预警报告。
3 风力发电级故障诊断
3.1 远程故障排除技术
风力发电系统机组的绝大多数故障往往都可以借助远程复位来进行智能化控制。如下图2所示，为风力发电系统远程操控运作架构。
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图2 风力发电系统远程操控运作架构
风力电机运作和电网品质优劣往往是紧密相连的，为了开展深入保护，风机往往都特别设施了多重复的防护举措。比如电网的电压高低调节以及电网频率高低调节等，而此些故障也是可以开展自动化复位操作的。因为风能往往是无法有效自如管控的，所以对于风速的承受数值也可以开展自动化复位，与此同时同时温度的限定值也可以进行复位操作，比如发电机以及所处环境温度的差异都会引发相关的复位操作。
3.2 运作数据统计解析
风力发电机组在实际运作中产生的状况展开全面化解析，是属于风力发电系统当中最为核心的内容。借助对于运作数据的细致化剖析，可以对于电力发电系统的运作以及维护工作开展的品质进行规范化考量，进而有效做好对于风力能源的综合性评价，最后为相关设施的类型挑选提供最为适宜的理论根据。每个月度的发电量统计表单，是风力发电系统运作工作开展的核心环节之一，其可以让整体的运作品质和经济效益进行有效对接。
3.3 电机系统故障预测
为了充分保障风力发电机组的日常平稳运作，还需要充分做好风力发电机组的故障预测工作，以风力发电机组当中的电子系统举例，其整体的故障预测举措主要包括以下几个方面。
第一，在电子产品的规划阶段融入有关的硬件电路以及软件系统，从而有效实现电子系统的整体智能化监测，特别可以更好实现对于故障的提前感知、隔离以及修复；第二，在电子系统当中常见防护功能模块；第三，监测核心参数，实时关注电子元器件亦或者是电子系统内部的整体运作状态；第四，构件多环境背景下的应力亦或者是疲劳模型，从而做到更好的对于故障等级进行科学化预判。
结束语
综上所述，如今伴随着风力发电系统的建设规模不断扩张，也让风力发电系统的维护工作高效开展变得更为关键。特别是对于风力发电机组的故障诊断以及监测技术有了相对较高的需求，为了进一步保障风力发电系统的高效开展运作，相关的政府主管部门需要加大政策的支持，积极鼓励更多的企业参与到风力发电行业当中，与此同时风力发电机机组制造企业还需进一步增强风力发电机组的故障诊断以及监测技术的进一步探究以及革新，从而更好的推进风力发电领域的良性化发展。
参考文献
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