基于LabVIEW的风电机组运行状态监测系统开发

摘要：风电机组安全稳定运行是风电高效利用核心保障，针对传统监测系统实时性差等问题，本文开发基于LabVIEW的风电机组运行状态监测系统。系统以LabVIEW为平台，结合多类型传感器等构建“感知 - 传输 - 处理 - 预警”一体化监测架构，设计五大功能模块，实现对风电机组关键参数实时监测与故障预警。测试表明，系统数据采集精度误差小于2%，故障识别响应时间小于1秒，可提升运维效率，降低非计划停机风险，为风电场智能化运维提供支持。

关键词：风电机组；状态监测；LabVIEW；数据采集；故障预警；智能化运维

一、引言

随着风电产业发展，风电机组运行环境复杂，核心部件故障风险增加。传统定期维护模式与基于单一参数的监测系统存在不足，无法满足风电场智能化运维需求。LabVIEW有数据采集接口丰富等优势，本文依托其开发风电机组运行状态监测系统，实现运行状态全面感知与精准评估，为运维决策提供依据。

二、系统开发需求与总体设计

（一）核心开发需求

风电机组运行状态监测系统需满足多参数同步采集、实时数据处理、故障智能预警、数据存储与追溯等核心需求。

（二）系统总体架构

系统采用“分层分布式”架构，分感知层、传输层、处理层及应用层四层。感知层负责采集关键运行参数；传输层实现传感器数据传输；处理层以LabVIEW上位机系统为核心完成数据处理；应用层实现监测数据可视化等功能。

三、系统硬件选型与设计

（一）关键硬件选型

根据监测参数需求，关键硬件选型如下：

传感器：振动参数选用压电式加速度传感器（测量范围 0-50g，频率响应 0.1-10kHz）；温度监测采用 PT100 铂电阻传感器（测量范围 - 50-200℃，精度 ±0.1℃）；转速测量选用光电式转速传感器（测量范围 0-10000r/min，精度 ±1r/min）；功率参数采用三相功率变送器（精度 0.5 级）。

数据采集卡：选用 NI USB-6211 多功能数据采集卡，支持 16 路模拟输入（16 位分辨率，采样率最高 250kS/s）、2 路模拟输出及数字 I/O，满足多参数同步采集需求。

通信模块：采用工业级 RS485 转以太网模块及 4G DTU，实现本地数据传输与远程数据上传，保障复杂环境下的通信稳定性。

（二）硬件接线设计

硬件接线采用模块化设计，传感器输出信号经信号调理模块（滤波、放大）后接入数据采集卡的模拟输入通道；数据采集卡通过 USB 接口与上位机连接，实现数据实时传输；远程通信模块与上位机以太网端口连接，将关键数据上传至云端监控平台。同时，设计独立电源模块为传感器及数据采集设备供电，避免电源干扰影响数据采集精度。

四、基于 LabVIEW 的软件模块设计

（一）数据采集模块

基于 LabVIEW 的 DAQmx 驱动库开发数据采集模块，实现多通道参数同步采集。模块支持两种采集模式：一是连续采集模式，针对振动、转速等动态参数，设置采样率 50kS/s，通过循环缓冲区实现数据连续接收；二是定时采集模式，针对温度、功率等静态参数，设置采集间隔 1 秒，降低系统资源占用。模块内置通道自检功能，可实时检测传感器连接状态，当出现断线故障时自动发出提示。

（二）信号分析模块

信号分析模块是系统核心，集成多种信号处理算法：

预处理算法：采用卡尔曼滤波去除振动信号中的噪声干扰，通过中值滤波剔除温度数据中的异常值，提升数据质量；

特征提取算法：对振动信号进行时域分析（计算峰值、有效值、峭度系数）和频域分析（通过快速傅里叶变换 FFT 获取功率谱密度），提取齿轮箱啮合频率、轴承特征频率等故障特征参数；

趋势分析算法：采用移动平均法对温度、功率等参数进行趋势拟合，预测参数变化趋势，提前识别异常波动。

（三）状态评估与预警模块

状态评估：建立风电机组正常运行参数阈值库，将实时采集的特征参数与阈值对比，结合模糊综合评价法对机组运行状态进行分级（正常、预警、故障）；

故障识别：基于故障特征频率数据库，通过谱峰搜索法识别齿轮箱齿面磨损（啮合频率边频带出现）、轴承内圈失效（内圈特征频率峰值升高）等典型故障；

预警输出：当评估结果为 “预警” 或 “故障” 时，系统通过本地声光报警器发出警示，并通过 4G 模块向运维人员手机 APP 推送预警信息，同时记录故障发生时间、参数值等信息。

（四）人机交互与数据存储模块

人机交互界面：设计多页面监控界面，包括实时数据显示页（以仪表盘、趋势图形式展示参数）、故障预警页（突出显示故障信息）、历史数据查询页（支持按时间、参数筛选）；界面支持鼠标操作与触摸屏控制，适配风电场控制室使用场景。

数据存储：采用 LabVIEW 的 TDMS 文件格式存储原始数据及分析结果，TDMS 格式支持大容量数据存储与快速读写；同时，通过 LabSQL 工具包将关键数据（故障记录、每日运行报表）写入 MySQL 数据库，实现数据长期保存与多终端共享。

五、系统测试与应用效果

（一）实验室测试

在实验室搭建风电机组模拟试验台，模拟齿轮箱磨损、轴承松动等故障工况，对系统进行测试：

采集精度测试：对比系统采集数据与标准仪器测量值，振动加速度、温度、转速的采集误差分别为 1.2%、0.8%、0.5%，均满足设计要求；

故障识别测试：模拟齿轮箱齿面磨损故障，系统通过 FFT 分析准确识别啮合频率边频带，故障识别响应时间 0.8 秒，识别准确率达 95% 以上；

稳定性测试：连续运行 72 小时，系统数据采集无中断，预警功能正常，无数据丢失现象。

（二）现场应用效果

将系统部署于某陆上风电场 2.5MW 风电机组，应用半年后效果如下：

运维效率提升：通过提前预警轴承润滑不足、齿轮箱油温过高等问题，避免 5 次潜在故障停机，运维人员现场巡检次数减少 30%；

经济效益显著：减少非计划停机时间约 120 小时，增加发电量约 30 万 kWh，直接经济效益约 24 万元；

数据支撑有力：存储的历史运行数据为风电机组检修计划制定、部件寿命评估提供了重要依据。

六、结论与展望

本文开发的基于 LabVIEW 的风电机组运行状态监测系统，通过合理的硬件选型与模块化软件设计，实现了风电机组多参数实时监测、故障智能预警及数据高效管理。系统具有采集精度高、响应速度快、操作便捷等优点，现场应用效果良好。

未来可从三方面进一步优化：一是引入机器学习算法（如 BP 神经网络、随机森林），提升复杂故障的识别准确率；二是增加视频监控模块，结合机器视觉实现风电机组外观缺陷（如叶片裂纹）的自动检测；三是深化与风电场 SCADA 系统的数据交互，实现监测与控制一体化，推动风电场全面智能化运维。

参考文献

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