风机螺栓智能监测系统

本项目采用数字化智能运维，根据风电机组和风电场实际情况，结合风力发电机螺栓制造、安装和运行的历史数据(含正常/异常螺栓数据)建立网络训练数据库，通过训练数据库和其数据故障类别训练神经网络寻找其中的映射关系，进而实现人工神经网络对新的监测数据进行智能故障诊断。为方便用户可以更加直观的看到采集到的数据以及螺栓预紧力的实时状况，该系统会通过波形图的形式将采集到的波长信号、位移信号以及螺栓预紧力同时显示在用户界面上。根据当前设备健康状态，以总体维修成本最低和系统整体可靠性最高为优化目标，通过优化综合检修周期和维修方式获得最优维修方案。
1）针对叶片螺栓将采用由人工神经网络智能故障诊断引擎构成的风机叶片螺栓故障数据专家系统架构。当叶片连接轮毂螺栓预紧力异常或者失效时，叶片的运转轨迹或者摆动出现偏离状态。
2）针对机舱螺栓将采用由人工神经网络智能故障诊断引擎构成的风机机舱螺栓故障数据专家系统架构。当机舱螺栓连接传动预紧力异常或者失效时，机舱CMS系统检测到设备固定基础松动振动信号异常。
3）针对塔筒螺栓将采用由人工神经网络智能故障诊断引擎构成的风机塔筒螺栓故障数据专家系统架构。当塔筒法兰连接螺栓预紧力异常或者失效时，塔筒堆积云图会发生偏置。
4）针对塔基螺栓将采用由人工神经网络智能故障诊断引擎构成的风机塔基及地锚螺栓故障数据专家系统架构。当地锚螺栓预紧力异常或者失效时，塔筒堆积云图会发生偏置或点阵图离散。

系统特点

1）将光(guang)纤光(guang)栅应变传感器置于(yu)螺栓垫(dian)片中，形成对轴向(xiang)力敏感的垫(dian)片传感器，可有(you)效监测螺栓的健康状(zhuang)态。

2）直观判(pan)断螺栓预紧力松紧，无需额外布(bu)线和安装数据采集设备。

3）抗(kang)振动(dong)、抗(kang)电(dian)磁干扰(rao)能够适用长期(qi)的在线监(jian)测。

4）根据风(feng)机各个(ge)衔接(jie)位(wei)置的法兰(lan)盘螺(luo)孔大小，定制化螺(luo)栓(shuan)(shuan)垫片，对(dui)(dui)叶根部位(wei)螺(luo)栓(shuan)(shuan)、塔筒法兰(lan)连(lian)接(jie)螺(luo)栓(shuan)(shuan)、塔基螺(luo)栓(shuan)(shuan)进行全(quan)方位(wei)预紧(jin)(jin)力(li)监测，并对(dui)(dui)预紧(jin)(jin)力(li)低(di)(di)于(yu)阈值(zhi)的螺(luo)栓(shuan)(shuan)实时报警，降低(di)(di)因螺(luo)栓(shuan)(shuan)松(song)动和掉落造成的事(shi)故风(feng)险，减少运维成本。

系统优势

本系统采用全光纤传感器，与传统电信号传感器相比，光纤传感器传数据快、损耗少，物理性稳定，不受电、磁干扰，在恶劣的环境中仍能正常使用，且正常使用寿命可达20-30年，弥补了一般电信号传感器需定期进行零点标定的缺点，安装方便，接口少。全光纤式风电机组在线监测系统主要优势如下:
1）全光探测，不受电、磁干扰；
2）稳定的长期测量，无零点漂移，无需重新校准；
3）系统设备数量少、集成度高、通讯接口少、布置简单；
4）实时性好；
5）低(di)成(cheng)本，系统性(xing)价比高，生(sheng)命周期长，后期维护量小。