摘要：随着能源危机和环境污染问题的日益恶化，世界各国越来越重视绿能源的开发和应用，风力发电作为绿能源中的重要组成部分，不仅能够减少环境污染，促进生态平衡，还能够提高经济效益，满足人们需求。然而，由于风力发电设备在运行过程中所处环境较为复杂，受各种因素影响容易产生各种故障。因此，本文针对风力发电机状态监测以及故障诊断进行分析，希望能够为相关人士提供参考和借鉴，为风力发电机的平稳运行奠定基础。边缘融合处理器
圆钢矫直机关键词：风力发电；状态监测；故障诊断；发电机
引言
近年来，随着人们节能环保意识的逐渐提高，风力发电的运用范围也越来越广泛，在满足社会需求、提高社会经济效益的同时，也为风力发电的状态监测以及故障诊断带来巨大挑战。通常情况下，风力发电厂位置设置较为偏远，并且风力发电在运行过程中对风力要求较高，因此需要将相关设备安装在较为恶劣的环境中，受自然因素以及人为因素等多方面
影响，极其容易引发各种故障。结合当前风力发电制造业实际情况来看，当前普遍存在缺乏科学检测和诊断这一问题，随着风机容量的增加，风力机体积也越来越大，在一定程度上加剧了故障发生的概率，从而引发安全事故以及经济损失。由此可见，本文针对风力发电机状态检测和故障诊断进行分析，对促进风力发电稳定运行具有现实意义。
风力发电机常见故障特点
近年来，随着人们环保意识的增加以及国家政策的支持，我国风力发电机组研发也逐渐在经济市场占有一席之地，但是在引进国外先进技术的同时，却没有充分考虑我国风力发电机组运行所处的环境、气候、地理位置等多方面因素，从而加剧了故障发生概率[1]。
我国风力发电设备一般处于较为偏远的地区，并且环境极其恶劣，在长期投入运行中不可避免会发生各种故障问题，不仅影响风力发电的效果，还会造成发电厂面临巨大经济损失。而发电机作为风力发电中的重要组成部分，一旦引发故障，将会直接影响风力发电的正常运行。结合风力发电机常见故障进行分析，通常可以总结为两种，一种是发电机轴承过热，另一种为发电机振动较大。引发这种现象的原因主要是风力发电机在长期运行中受各种因素影响导致轴承损坏，或造成定子绕组的绝缘体损坏，从而导致发电机无法正常运
行。在风力发电机出现故障时，技术人员需要结合故障特点以及故障类型[2]gammaproteobacteria周广普，针对性采取措施解决，从而提高风力发电机的运行效率和运行质量。
二、风力发电机状态检测和故障诊断的结构
想要提高风力发电机状态监测效率以及故障诊断水平，需要充分做到与时俱进，运用现代化计算机技术构建检测诊断系统，通过收集信号以及分析处理信号，实时掌握风力发电机运行状态以及故障类型，有利于技术人员及时采取措施控制处理。在风力发电机状态监测方面，需要结合常见故障类型，重点检测发电机的运行温度以及振动频率，保证风力发电机在正常状态下平稳运行。在风力发电机故障诊断方面，需要相关人员结合状态监测结果进行分析，及时发现发电机组运行中存在的问题，并第一时间采取措施加以处理。由此可见，风力发电机状态检测和故障诊断组成结构为通过风力发电机中的传感器进行信号收集，利用监测设备对收集的信号进行分析，通过计算机设备对分析信号整理和汇总，从而判断风力发电机是否存在故障问题。
三、风力发电机状态检测技术和故障诊断技术分析
（一）齿轮箱检测诊断技术
齿轮箱是风力发电机中的重要组成部分之一，其作用是连接主轴与发电机，能够直接影响发电机的平稳运行。由于齿轮箱结构复杂，并且长期运行，在风力发电机运行过程中发生故障的概率较大。其中轴承故障、齿轮故障使风力发电机齿轮箱常见的故障类型，一旦发生故障没有及时采取措施控制，将会直接影响风力发电的正常运行。近年来，随着风机容量的增加，风力发电机体积也越来越大，加剧了齿轮箱的故障发生概率。想要促进风力发电机稳定运行，避免音齿轮箱故障引发机组停工，需要重视齿轮箱检测诊断工作，保证通过监测实时掌握齿轮箱运行状态，发生故障能够及时采取措施解决[3]。当前，在风力发电机齿轮箱主要通过运行温度和振动频率进行检测，运行温度检测主要是对齿轮箱中各个零件表面温度进行判定，从而确定齿轮箱是否存在故障隐患，如果温度没有在合理范围内，需要及时采取措施进行处理，从而保证发电机和齿轮箱处于健康状态。由于温度检测方法相对简单、操作方便，并且检测效果较好，在风力发电机组诊断和状态监测中被广泛应用，不仅有效降低了发电厂维护检修成本支出，还减少了由于长期停机造成的电量损失，有利于促进风力发电稳定运行。
（二）发电机检测诊断技术
发电机是风力发电机组中的核心部件，在风力发电运行中的作用是将机械能转换为电能，同时能够为风力发电的电气系统持续供电。近年来，随着风力机容量的不断增加，发电机的规模也在逐渐扩大，导致发电机密封保护缺乏完善性。在长期运行过程中，受电磁环境等各种因素的影响，容易发生发电机过热、振动过大、定子线圈短路等故障问题，直接影响了风力发电机的稳定运行。由此可见，提高发电机检测诊断水平至关重要，当前，针对发电机检测诊断主要电压信号和定子电流信号等参数进行分析，利用计算机监测设备实时掌握参数变化情况，一旦超出正常范围，说明发电机运行存在故障隐患，技术人员需要结合定子电流信号进行分析，能够进一步判断故障类型，有利于采取针对性措施解决。
叶片检测诊断技术
抗菌防臭袜叶片在风力发电机运行过程中的主要作用是吸收风能，通过叶片运行，可以将风能转换为机械能，再通过发电机将机械能转换为电能，从而保证风力发电机组正常运行。通常情况下，风力发电机叶片设计均为40W左右，制造材料大多是纤维复合材料。为了能够吸收大量风能，通常叶片的结构相对较大，如果发生故障，不仅维修难度较大，也会直接影响风力发电的效果。由于风力发电机运行过程中叶片处于外部，受天气、气候等诸多因素的影
响，在长期运行中难免发生故障，常见的故障类型有叶片腐蚀、叶片裂缝等。当前，在叶片检测诊断工作中，主要通过光纤传感器分析叶片的受力状态，并判断其是否正常运行。同时这种检测技术还能够预测叶片的运行寿命，具有尺寸小、寿命长、抗干扰等优势，是当前叶片诊断中应用较为广泛的一种技术[4]。
例如：清华大学曾针对风力发电机叶片运行稳定情况展开讨论，结合叶片的设计结构，通过电陶瓷传感器检测叶片的震动情况，并提出了四种故障诊断方法，其中传递函数和动态分析方法需要借助扫描仪展开分析。响应比较合波动传播分析方法需要借助激振器分析叶片运行状态。波动传播方法只能检测出传感器以及激振器之间的故障。而光纤传感器不仅能够结合叶片运行掌握其载荷情况，还能够预测叶片的运行寿命。
结语：
综上所述，提高风力发电机状态检测和故障分析水平，不仅能够促进风力发电机稳定运行，还能够提高风力发电厂的经济效益，当前，利用先进的人工智能技术和数据处理技术，能够准确及时地掌握风力发电机的运行状态和故障特点，在一定程度上保证了发电机运行的稳定性和可靠性。
参考文献：
詹辉.风力发电机状态监测与故障诊断技术[J].设备管理与维修,2018,433（19）:85-86.
郜士祥.风力发电机状态监测与故障诊断技术综述[J].湖北农机化,2018,206（05）:50-51.
吴艳标.风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究磁石电话机[J].城市建设理论研究（电子版）,2018,No.253（07）:7.
李恒.风力发电系统状态监测和故障诊断技术探究[J].电子测试,2019,411（06）:95+100-101.
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