引言

目前，我国风力发电技术仍存在诸多不足。风力发电过程中使用的技术过于传统，风力发电机状态检测和故障诊断系统的开发不够成熟，对我国风力发电机产生了重大影响。近年来，我国不断分析研究发电机状态检测和故障诊断系统，取得了一定成果，为我国风力发电设备的正常运行和风力发电厂的经济效益做出了一定贡献。

1.风力发电机组的故障特点

风力发电机首先通过风轮将风能转化为机械能，然后通过主轴和齿轮箱将机械能转化为电能，从而实现风力发电。一般来说，风力发电机的运行环境较差，故障发生率较高。根据相关数据，风力发电机组的典型故障主要集中在齿轮箱、发电机、叶片、电气系统等部位。根据不同的故障部件和特点，采用适当的故障诊断方法是有效实施状态监测和故障诊断技术的保证。

2.风力发电机组运行检测的重要性

电能是当前社会建设和人们生活中重要的应用势能。经济建设不仅需要电能作为重要保障，而且人们的生活、工作和学习也离不开电能。风力发电是一种以自然能源为支撑的能源转换方法，为人们的生活和社会建设提供了强有力的能源保障。风力发电机的应用不仅可以解决各国能源利用不足的问题，还可以改善环境保护，这将使自然界出现物理现象。特别是在经济欠发达的山区经济中，利用丰富的风能资源扩大地方风力发电机的建设，既能提高国家的经济价值，又能保证地方能源的供应。考虑到风力发电对当前社会发展的重要性，有必要提高风力发电机的运行知识，及时发现发电机整个运行过程中的问题，并通过合理的根本原因分析确定风力发电运行中故障处理的主要策略，使整个风力发电设备更加稳定。

3.状态监测和故障诊断系统的基本结构

风力发电机组的监测和故障诊断取决于现代计算机技术和电气技术的有效结合。计算机控制系统可将信号采集、监测和分析整合为一站式监测系统。通过对风力发电机组温度、振动、压力值和标准值的比较分析，可以有效掌握发电机组的运行状态，并根据数据分析对风力发电机组的故障提出相应的解决方案。风力发电机组监测故障诊断系统的工作模式主要是信息采集、信息处理、信息分析、判断信息准确性、诊断结果及相应措施。信息的处理和收集是基于发电机组的早期安装或定期监控，监控设备将监控信号传输给计算机控制系统进行信息分析，从而得到相应的结果。计算机从头到尾分析和处理信息。

4.风力发电机故障诊断

4.1叶片故障诊断

叶片是风力发电机获取风能的重要组成部分。如果叶片出现故障，风力发电机将失去获取风能的能量，更不用说电能的转换了。为了保证风能的有效获取，风力发电机的设计体积较大，给故障诊断人员的工作带来了巨大的问题。同时，风力发电机叶片长期暴露在外部环境中，受外部因素严重影响，容易出现腐蚀、损坏等故障，导致风力发电机发电性能降低。在不同的运行状态下，叶片的应力状态也有所不同。因此，现阶段风力发电机叶片的故障检测主要是通过分析叶片的应力状态来完成的。风力发电机故障检测人员利用光栅传感器收集叶片的应力状态信息，以判断风力发电机叶片是否有故障。

4.2发电机故障诊断

发电机是风力发电机的重要组成部分，可以将风能带来的机械能转化为电能，从而实现电能的生产。可以说，发电机是风力发电机的心脏。在发电机运行过程中，各部件长期处于变工和电磁环境中，磨损程度加剧，发电机使用寿命缩短，导致风力发电厂运行成本增加。常见的发电机故障主要包括振动范围大、电机温度高、定子线圈短路等。风力发电厂故障诊断人员通过获取的定子电流信号数据判断发电机故障范围，大大提高了发电机故障排除效率。此外，一些故障检测人员还提出了其他故障诊断技术，但由于无法帮助故障检测人员缩小发电机故障的搜索范围，无法广泛普及。

4.3齿轮箱故障诊断

齿轮箱作为风力发电机连接主轴和发电机的重要组成部分，其内部结构和应力更加复杂，特别是在工作条件和负荷变化的情况下，故障的概率会增加。由于齿轮箱故障，风力发电机故障占很大比例，不仅维护成本高，而且由于停机造成的发电损失巨大，因此对齿轮箱进行状态监测和故障诊断非常重要。齿轮和轴承是齿轮箱的常见故障部位。断齿、齿面疲劳和胶合是齿轮的常见故障类型。磨损、点蚀、裂纹和表面剥落是轴承的常见故障类型。任何类型的故障都会影响齿轮箱的正常运行。随着风力发电机规模的扩大，对齿轮箱的性能要求也越来越高，因此要保证齿轮箱的安全可靠运行。振动监测和温度监测常用于齿轮箱状态监测。振动监测主要是利用振动测量仪器检测齿轮箱的振动频率，然后将测量的实际运行数据与设计数据进行比较分析，找出齿轮箱各部件的运行状态。故障频率是判断齿轮和轴承健康状态的重要指标，因此齿轮箱的故障点和原因可以通过时域信号统计初步诊断，然后利用快速傅里叶变换和功率谱再次确认初步诊断结果。温度测量方法主要是通过温度传感器识别和诊断齿轮箱零件运行过程中的温度变化。通过与正常情况的比较，可以及时了解齿轮箱零件的状态信息。

4.4电气系统故障诊断

风力发电厂向外输出的电能数量主要由电气系统决定。风力发电机电气系统一旦出现故障，将影响电气系统的控制效果，导致风力发电厂输出的电能过多或过少，影响风力发电厂的长远发展。电能输出过多会造成电能浪费，影响风力发电厂的经济效益；电能输出过少将无法满足许多电力用户的实际用电需求。因此，风力发电厂的故障诊断人员应注意风力发电机电气系统的检测和诊断，全面保证风力发电厂的高效运行。风力发电机故障诊断人员应利用性能参数监测电气系统的输出电能数据，判断电气系统是否有故障。

结束语

综上所述，风力发电机组状态监测和故障诊断系统的建立和运行为用户提供了友好的界面，可以直接显示和界面风电场设备的运行数据和异常信息，获得的数据信息更加直观，分析结果也可以直接用于智能故障诊断，各时域分辨率高。需要注意的是，该系统算法仍不全面，风力发电机组件较多，使用智能算法的可行性仍不明确。因此，未来仍需进一步测试和优化应用算法。