作为21世纪的朝阳产业，风能行业也是一个可持续发展的绿色经济。界各地的风力发电被视为缓解未来能源短缺的重要措施。前，风能已成为中国，印度，加拿大，巴西和其他国家最有效的发电方式之一[fll。力发电的使用在中国沿海地区，内陆蒙古，新疆，青海等地区取得了初步成功，并创造了以绿色能源为基础的经济部门。为一种新型的清洁能源产业，冷凝器价格风能对于改善能源结构，促进经济结构转型，促进建设尊重环境的社会具有重要意义。
境。国风能特别委员会于2016年公布了中国新增和累计风电容量统计数据。016年，该国新增装机容量约为2337万千瓦，减少中国累计装机容量为1.69亿千瓦，比2015年增长16％。然新增装机容量有所下降，但从总装机容量，国内累计装机容量呈现持续快速增长的良好态势。家监测技术的发展还比较晚，特别是监测塔和机房的运行状态，其中大部分仍处于理论分析阶段。
前的项目基本上是从国外进口的。着国家装机容量的快速持续增长和风电制冷仓库监控设备的需求，国家大学引发了风能监控系统发展所产生的热情。号采集模块主要涉及传感器类型和数据采集板的选择，必须注意采样频率，分辨率和I / O通道数。
论上采样频率大于信号频率的2倍。实践中，它通常高5到10倍。辨率越高，冷凝器价格模拟信号越准确，通道数越多，同时收集的通道数越多。号此外，通常最好使用在LabVIEW中提供DAQ驱动程序的数据采集卡。于不同类型的数据采集卡接受不同类型的输入信号，因此传感器的输出类型必须与采集卡的输出类型相同。了充分利用捕获卡的精度，请尽量保持传感器输出范围和捕获卡输入范围。
态识别模块区分不同类型的缺陷并使用神经网络BP的状态识别方法来区分轴承的不同缺陷。模块最关键的部分是需要提前收集大量数据样本，以便在已建立的网络上进行重复培训。过不断改变权重和阈值，最终结果是非常接近预期值。征提取模块必须处理信号采集模块采集的信号，通常需要选择合适的信号处理算法对采集的数据进行滤波，降噪和解调，以便提取缺陷的类型或严重程度。征参数。过程中最关键的因素是选择适合于待分析信号特征的信号处理算法，以便可以清楚地显示故障特征并为下一次识别故障模式做好准备。了有效地结合LMD和BP神经网络，实现快速有效的滚动缺陷智能诊断，利用LabVIEW开发了基于智能LMD和BP神经网络的诊断系统。
诊断过程中，通常以图形方式处理和显示收集的数据。LabVIEW是一个标准的图形开发环境，它使用图形图来创建程序代码，并提供许多与实际仪器相同或类似的功能。拟仪器和成熟的图形数字分析和信号处理库，在系统开发的早期阶段，不需要编写大量代码并购买各种实验仪器，可以提高效率和劳动力成本。LabVIEW是使用最广泛，速度最快，功能最强大的图形系统开发软件，也称为G语言。与Delphi，VisualBasic，Visual C 和C＃等编程语言有本质区别。LabVIEW使用具有特定功能的封装代码函数来创建程序代码。发人员可以输入必要的参数并设置相关的属性。期的功能。此，在LabVIEW中编写程序时，开发人员通常不需要编写大量代码。
反，他们使用各种功能框架和帧之间的数据行的流程图，这更加图像友好。示数据流的方向和程序的结构。
使用了不同领域的专家和工程师普遍认可的技术术语和图标，以促进信息交流。此，LabVIEW开发的应用系统适用于最终用户。者可以根据遇到的问题灵活地使用它来开发系统。系统的主要功能包括读取数据文件，参数配置，信号的时间和频谱分析，轴承特征频率的计算，LMD信号的分解以及数据类型的识别。陷。统可以通过频域和时域等多种方式分析轴承故障信号，自动识别故障类型，智能化故障诊断。年来，在政府的积极领导和国家政策的大力支持下，风能行业发展迅速，也促进了风电设备制造业的快速发展。据“十三五”国家能源发展规划，我们可以看到，为了对抗环境污染，创造环境友好型社会，国家将鼓励和加大对环境的进一步投入。电产业的发展，这意味着中国的风力发电。有形式的能源生产都占据着越来越重要的地位。而，为了确保风力设备能够在恶劣环境中长时间安全可靠地运行，寻找方便可靠的状态监测系统和故障诊断变得越来越重要。力设备不仅可以降低维护成本，还可以提高能源生产效率。
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