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虹科案例 | 風電機組的預測性維護應該如何進行?

虹科工業物聯網技術 ? 2022-12-14 14:17 ? 次閱讀

虹科預測性維護方案

在風能領域的應用

01 應用背景

風能是最重要的清潔能源之一,大力發展風電等清潔能源是實現國家可持續發展戰略的必然選擇。發展風電、光伏等新能源的高效運維技術已成為當前電力系統面臨的重要問題之一。在風電機組單機容量較大、機組整體結構越來越復雜、各部件之間的耦合也愈加緊密的情況下,風電機組出現故障的概率也會增加。

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02 關鍵過程與難題

1. 風力發電是一個將機械能轉化為電能的過程,這個反向的過程有許多產生振動的旋轉部件,長時間的損耗可能會導致失效。如果是事后維護或者定期維護,會因為維修難度大、維修費用高、損失的電能昂貴等問題增加成本

2. 在風電機組中,傳動軸系、葉輪、發電機、齒輪箱產生的故障是造成機組停機的主要因素,并且這些設備通常在無人值守環境下工作,因此對故障振動診斷監測系統的要求比較高。此外,由于風電場分布在偏遠地區,硬件的通信性能也面臨較大挑戰

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03 虹科預測性維護方案

虹科預測性維護方案具有高安全性、高可靠性、全自動診斷系統的優勢,廣泛應用于各種旋轉設備的故障診斷。虹科預測性維護方案包括Accel 310高分辨率無線振動系統,用戶能夠實現每小時或每日診斷監控機器狀態。借助先進的人工智能和世界上最大的機器狀態數據庫,在可靠的全自動診斷平臺支持下,用戶可以準確獲取故障問題和優先維護建議,并通過預測門戶網站查看資產、工廠和企業的健康評分。

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04 案例分析

(1)三軸振動+溫度傳感器

風電機組中傳動軸系、葉輪、發電機、齒輪箱是造成機組故障和停機的主要部件,國內某風電集團在關鍵部件故障診斷中安裝了虹科Accel310無線振動傳感器,不僅可同時對軸向、徑向、切向三個方向上的振動進行監測,也可以監測設備溫度,實現溫振一體化測量。

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(2)高量程的振動頻率

風電機組主要軸承和轉軸的速度大約為30-60rpm,這也是齒輪箱輸入軸的旋轉速度,旋轉頻率范圍是0.5-1Hz的情況應采用低頻加速度振動傳感器;而齒輪箱的中間軸和輸出軸會有比較高的旋轉速度,輸出軸的旋轉頻率在通常情況下會比輸入軸高50-60倍,測量其帶動的齒輪箱和發電機組的高旋轉速度需要使用通用型加速度振動傳感器。虹科無線振動傳感器在低頻以及高頻范圍都可以得到較好的測量效果,FFT頻率可達到10KHz,提供最常見的組件和故障特征識別。

(3)高安全性、高可靠性的數據傳輸

虹科無線傳感器采用Wirepas Mesh網絡,保證了數據傳輸的安全性和可靠性。傳感器打開后可自動連入到現場安裝網關中,網關已預先配置好到云服務器連接。數據傳輸到云服務器中可通過全自動診斷平臺得到診斷結果和維護意見。經過自動篩選或振動分析師審閱后,用戶即可在預測門戶得到所監控的資產、工廠健康評分。

(4)基于規則的智能診斷系統

虹科無線振動方案基于規則的智能診斷系統不僅可以對頻譜峰值和頻帶的進行報警監測,而且能夠將整個機器特定的基線數據加入數據庫,每天獲取全面的診斷振動數據,用于自動分析。虹科無線振動監測方案可以檢測出風電機組中的以下幾種故障問題:齒輪失效、齒輪磨損、葉輪振動、不平衡、不對中、軸承松動、結構共振、軸承磨損等。

05 總 結

風電機組是一個復雜的機電綜合系統,齒輪箱故障、電氣系統故障和發電機故障是最主要的三種故障類型。虹科預測性維護方案能夠對風電機組故障進行有效診斷和分類,有利于降低機組故障率、減少維修成本、提高風電場的經濟效益

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