风机振动监测与故障诊断方法分析

摘要：随着时代的发展，人们愈发重视环境保护相关工作，风力发电应运而生，且在可再生能源领域中持续发展，研究并探讨关于风机振动监测与故障诊断方法成为了相关工作人员的主要课题，本文在研究中，首先，阐明了风机振动监测技术的基本内容；其次，整合当下风机故障的诊断方法，最后，联系实际分析风机故障实例并对其未来发展进行了展望，旨在摸清技术的局限性，并在未来的发展中持续优化。

关键词：风机振动监测；故障诊断；风能；能源

前言：风能是当前世界发展进程中备受瞩目的可再生的清洁能源形式，且已经逐步成为足够能源结构的重要部分。伴随着风力发电技术的腾飞发展，风能转化的核心设备——风机运行状态的可靠性与稳定性的价值和重要性也逐步显现。但是，在漫长的应用风机过程中，由于温度、风力等方面外在环境的影响，容易导致风机的零部件、结构出现磨损、疲劳等多元问题，进而出现振动等故障隐患，为风机的正常应用带来阻碍。本文的研究将以此为切入点，对其振动监测、故障诊断方法进行研究，对风能资源的优化发展具有现实性意义，对风机故障的监测与系统优化具有理论性意义。

一、风机振动监测技术

第一，传感器技术。一般来说，在风力发电工程中，大多会选用加速度传感器、位移传感器以及速度传感器等设备对风机振动状态进行实时监测，该部分传感器能够监测并记录不同部位振动的参数，并将其具体数据、信息输送至中央监测系统完成数据分析，并生成风机振动是否正常的报告；第二，频谱分析。所谓的频谱分析，是当前最为常用的监测风动机的方式，能够以频域信号替代振动信号，从而将潜在的故障找到并识别出来，透过对振动频谱图的分析与研究，便能够精准确定故障的类型和对风机的影响程度；第三，处理振动信号。通过降噪、滤波、特征提取等方式对原始振动信号进行处理的技术便是处理振动信号。其中，滤波技术能够缩减杂散干扰，强化信号的准确度与清晰度，而特征提取算法则能够将与故障存在相关性的参数一一提取出来，实现诊断、预测故障的目的。

二、风机故障的诊断方法

（一）以振动数据为基础的故障诊断算法

根据振动数据所构建的故障诊断算法在风机设备运行维护过程中所起的作用至关重要。这些精密可靠的算法可以深度剖析风机产生的振动信号，准确地捕捉到所有不正常的震动模式，进而确定潜在的故障类别。其中较为常用的一些算法类型主要囊括了频域分析、时域分析以及波形分析等等。借助于这些先进的技术手段，研究团队能够有效地检测出诸如不平衡现象、轴承磨损常见风机故障，并及时采取相应的维修措施，以此来尽量缩短因系统故障导致的停机时间，保证生产活动的顺利进行。

（二）故障诊断中机器学习与人工智能的应用

伴随着信息技术的完善化发展，人工智能技术与机器学习技术的全面应用为风机故障诊断创建了革命性的技术革新。利用模型训练手段，该类技术能够对传感器数据、风机振动的模式进行自动识别，排除其可能的故障问题，在该领域范畴内，支持向量机、深度学习以及随机森林等先进的算法得到了广泛且深度应用。同时，该部分技术手段能够在提升诊断精准性的过程中实现实时监测、自动报警，让风机振动的故障监测及维护更为人性化、智能化。

（三）整合压力、温度等多元传感器

除去本文所提及的振动传感器，整合压力、温度等传感器对于诊断风机故障的工作而言也是不可忽视的，该部分传感器在实际应用中能够为系统、工作人员提供要求以外的运行数据，对风机工作状态的维护具有辅助作用。比如，当机器整体温度呈现异常的升高状态时，可能是轴承或者电机出现故障，当压力波动出现异常时，可能是叶片出现损毁，透过对不同传感器数据进行分析与监测，工作人员便能够对风机故障进行基准地判断与掌握，进而对其进行有针对性的维修与保养。

三、风机故障案例分析

首先，分析不同类型的风机故障案例。通过对各类风机故障实例进行系统分析，能够更为深刻地理解和掌握振动监测及故障诊断技术在实践中的具体运用方式。举例来说，轴承故障通常会引发高频振动现象，而不平衡因素则有可能致使低频振动状况。通过对具体案例进行详细、精准的分析，能够构建出各种故障类型与其对应振动特性之间的联系纽带，从而帮助工作人员更加精准地进行故障的诊断以及预测，并提前做出相应的应对；

其次，对故障诊断实践成果与挑战的探讨。在众多风机故障诊断的成功案例中，无一例外地展现了这项技术所蕴含的巨大潜能及其广阔的应用市场。在这些案例中，振动监测技术能够精准地识别风机潜在故障与问题，使得维修人员能够迅速采取相应的修复手段，最大限度地缩短设备停工时间，同时降低维护成本。但是，值得注意的是，在实际操作中也面临着诸如噪声干扰严重、数据质量不佳、模型精确度不足等诸多挑战，这就需要相关工作人员持续加强相关研究工作，以期不断提升技术水平。

故障预测与维护优化的实例分析。预测并维护、优化风机故障是当前振动监测技术的主要应用领域，在实例分析与研究中可以了解到，振动数据、压力、温度等数据内容对于风机振动故障的价值，可以利用该部分数据架构预测模式，提前了解并掌握风机潜在的故障问题。该部分实例能够在最大限度缩减成本的基础上，全面优化风机使用阶段的可靠性，对可再生资源的稳定、持续发展具有促进作用。

四、对风机振动监测与故障诊断的未来展望

第一，充分应用物联网架构风机振动监测系统。伴随着信息时代的更迭与发展，在未来发展中可以密切联系云平台和风机振动传感器，全面实现并推进对风机振动的实时监测、诊断，该类系统能够集中化、批量化地处理风机，并提供极为精准、全面的故障分析与诊断结果；第二，研发并创新高精度传感器。就目前的实际发展来说，我国在风力发电产业中所应用的振动传感器的测量精度依然存在不足，在未来的发展中需要以此为基准，将研究重心放置于对稳定且精准的振动传感器方面，从而有效提升风机故障诊断的精准性与完备性；第三，诊断数据驱动故障的手段与方式。伴随着互联网技术的普及应用，大数据技术已经在各个行业中显露头角，未来的研究可以倾向于科学结合风机故障数据与实测数据，透过数据驱动等方式强化风机故障诊断的精准性与可靠性。总体来说，在未来的发展与研究中，重点内容便是风机振动监测和故障诊断。

结语：

风机振动监测与故障诊断技术深入研究，显著提升了工业设备的运行稳定性与安全性。通过精确的监测手段和先进的诊断方法，及时发现潜在的机械问题，为预防性维护提供科学依据。该技术应用有效减少了意外停机时间，提高了生产效率，对我国工业生产的持续发展起到了关键作用。在现代工业生产中，设备的可靠性直接关系到生产效率和产品质量。因此，风机振动监测与故障诊断技术的发展，提升了设备的维护效率，还为保障生产安全、降低维护成本提供了重要支持。通过这一技术，实现对风机运行状态的实时监控，及时发现并处理异常振动，从而避免因设备故障导致的生产中断和安全事故。此外，该技术应用还促进了维护工作的标准化和规范化，为工业设备的健康管理提供了新的思路和方法。

参考文献：

[1]高国栋;.某电厂引风机振动监测分析小结及处理意见[J].中国设备工程，2021（16）：158-159.

[2]李浪;刘辉海;赵洪山;.风力发电机振动监测与故障诊断方法综述[J].电网与清洁能源，2017（08）：98-104+112.

[3]董霄峰;练继建;王海军;.海上风机结构振动监测试验与特性分析[J].天津大学学报（自然科学与工程技术版），2019（02）：83-91.

[4]龙泉;刘永前;杨勇平;.状态监测与故障诊断在风电机组上的应用[J].现代电力，2008（06）：60-64.

[5]徐展.基于振动法的风电机组传动链状态监测与故障诊断研究[D].浙江大学，2012（07）.

[6]杨锋;高季章;张金接;曾迪;.近海风机基础-塔架结构体系振动监测与动力响应分析[J].中国水利水电科学研究院学报，2013（02）：9-15.