该文件主要介绍了兆瓦级海上风力发电制冷系统状态监测系统的背景，目的和设计过程。一部分着重于开发状态监控系统的重要性。二部分和第三部分主要介绍用于监视兆瓦级风力发电机组存储单元状态的组件和使用方法，第四部分专门用于状态监视系统。计过程的第5部分主要介绍了数据分析方法，还提出了几种适用于海上环境和大型冷库的新数据分析方法。后介绍了开发报告管理平台和智能分析系统的重要性和功能。于故障维护程序。于计划的维护程序。
难确定不同设备，冷凝器价格组件或单元的控制计划（时间，模式），因为风能存储单元是一个具有恒定负载和负载且系统设备供应商不同的系统（箱速度）具有相同的功能。用的技术和过程不同，这使得确定控制计划更加困难，这可能导致过多的维护或不成功的维护。是由于控制计划的不确定性，使用检查和维护可能导致：过度维护，即很早就更换了组件，这会导致设备使用减少或可能导致故障维护，从而导致检查周期过长且组件已进入故障状态。于上述维护和维修计划中遇到的问题，风电场正在不断探索维护和维修的新方法。于条件监视系统的维护和维护程序是首选的，因为它们可以有效地克服上述两个例程。护和维护程序出现问题。
国的ISET大学已经对德国安装的1000多个风能制冷设备进行了分类和分析。得了当前中断的类型，它们所占的比例以及停机时间的分布。于具有齿轮箱的风力涡轮机，车床，主轴，齿轮箱和发电机的停机时间比一般停机时间更长，从而导致相对较大的发电量损失。于海上冷风机，除了一般要考虑的因素外，独特的自然条件（例如海浪和台风）对风机支撑结构和风压的影响更大。个机器的机械结构，增加了更多关键部件。家监控系统的分析难度。之，对于兆瓦级海上风力涡轮机储存库，有必要监视塔架，主轴，变速箱和发电机的状况，以最大程度地减少停机时间并提高性能。藏存储单元。用性机械组件通常经历多个阶段，从一个故障到另一个故障。轴承磨损为例，当轴承磨损较小时，首先会反映在振动信号上。可以看到细微磨损时，超声波分析将起作用，并且机械磨损产生的碎屑将继续。油的分析光谱可以看出油的增加和增加：当温度升高且噪音增加时，轧制所遭受的损害达到了平均和高级阶段。
现机械系统的缺陷越早，维修就越容易。了尽早解决机械系统的问题，结合输入的困难和成本，振动信号和油信号等因素通常被收集用于监视条件。了更有效地监控变速箱内机械结构的磨损，增加了一组颗粒计数器来监控变速箱内的机油变化。粒计数器安装在机油泵和滤清器之间的机油回路上，可以有效。意变速箱油中金属颗粒的大小和数量。感器参数安装在冷藏单元上。于产生海上能量的冷藏单元的叶片侧的低旋转速度，因此必须考虑低频传感器以及该范围内的一般传感器的测量精度。频是中等或衰减的。关所用振动传感器的参数规格，请参见下表1。据采集系统由一个信号采集单元和一个信号处理单元组成，它们必须能够同时收集几组振动信号，以及一个通讯接口（端口网络，CAN等）以及电源系统和机柜；特殊的海上环境还需要重点关注防腐蚀和IP等级设计。集器采集的信号输入被传输到中央控制室或远程诊断中心，并被本地存储以进行信息显示和数据分析，传输子系统包括一个光电开关。风电场的环形网络等，以及服务器和备份。
源，分析和显示LED包括工作站等。旦将各种传感器收集的信号存储在数据库系统中，就必须选择适当的信号分析方法以确定状态监视系统的效果。统的在线系统仅监视传输组件的振动信号。析的主要方法有：时域分析法，频域分析法，包络谱分析法，倒谱分析法和趋势分析法。于海上风能大型电冷库的特点，在上述分析方法的基础上，介绍了新的分析方法：1）对箱式风箱的详细评估使用与变速箱振动信号相关的颗粒计数信号可达到最高速度。油信号可能反映了变速箱油中金属碎片的特性。速箱内部的磨损，再加上轴承和变速箱的振动信号，可能会更加严重。楚地了解和预测健康状况即可。迹法将发电机驱动侧的轴向和径向传感器的信号关联起来，以评估联轴器的对准； 3）使用安装在塔架中的振动传感器评估塔架和机器的波载荷。4）使用阶次分析法消除速度变化对振动信号的影响，该方法允许调制对应于不同速度的振动信号，以消除速度对振动信号的影响。析过程。藏库的故障诊断需要经验的积累，特别是对困难缺陷的分析需要专家的“咨询”。
此，为了更好地评估冷藏单元的健康状态，需要远程诊断中心。立远程诊断中心可以收集和存储足够的风扇数据，探索故障发生的特征和不同组件，不同技术路线和过程设备的规则，创建专家库系统并改进故障以及设备的维护和保养。断的准确性。态监视系统故障诊断信息应与提供的信息一起进行管理和发布，以使用户能够更直观地了解呼吸机关键组件的运行状态和健康状况，并且以促进同一风扇在不同时期的运行。于网段健康性基准测试，有必要创建一个报告管理平台，该平台还可以与风扇维护信息和维护信息结合使用，以评估网段的诊断性能。态监测系统，冷凝器价格并为进一步分析提供参考。于安装了状态监控风扇的数量不断增加，传统的手动分析方法无法及时反映所有冷藏库的健康状况。能分析平台可以在一定程度上解决这一问题。析过程是智能的，并且对手动分析过程中的经验进行了编程，并且使用信号提取装置执行缺陷的自动预测。前，智能开发平台仍处于持续优化和自我学习的过程中，能够处理一些常规故障，但对于相对困难的机械故障，则有必要手动收集更多层信号以进行进一步分析。之，通过设计和安装状态监视系统，可以收集各种信号并将其传输到中央控制室或远程数据中心，并采用适合存储单元的数据分析方法。用冷海上风能以及报告管理平台和智能分析平台，可以实时捕获重要部分的运行状态和健康状态风力涡轮机，是维护和维护风电场的重要参考。
本文转载自
冷凝器价格 http://www.china-iceage.com