一、方案介绍

本方案针对风力发电机组核心部件——齿轮箱，在其运行过程中产生的振动情况进行实时在线监测，采用VC（Vibration Criteria）等级评价体系，判断设备所处振动环境等级，识别齿轮啮合异常、轴承磨损及结构松动等潜在故障，提升运维效率，保障风机安全稳定运行。

二、监测目标

三、需求分析

风电齿轮箱作为传递扭矩与调速的重要部件，长期承受复杂载荷，易发生疲劳磨损与振动失控问题。传统定期巡检难以及时发现初期故障，亟需部署高频、自动化的振动监测系统，实现风机全生命周期的预防性维护和运行风险防控。

四、监测方法

在齿轮箱输入轴、输出轴及中间齿轮处布设多通道高精度三轴振动传感器，采集原始振动信号，经信号调理与滤波后进入采集终端，进行频谱分析、包络解调与VC等级计算。通过远程通信模块将监测数据上传至云端平台，实现统一分析与故障诊断。

五、应用原理

VC等级依据宽频带振动速度有效值与标准对照进行评估。通过傅里叶变换获取齿轮箱运行时各阶谐波、侧带频率及冲击波特征，结合VC值变化趋势，准确识别齿轮磨损、啮合不良、润滑失效等问题，支持标准化运维决策。

六、功能特点

七、硬件清单

核心组成包括三轴振动传感器、信号调理模块、数据采集终端、工业级通信模块、供电稳压模块与云平台服务组件，适配风机塔筒内部结构部署。

八、硬件参数（量程、精度）

振动速度测量范围0.1mm/s至100mm/s，测量精度优于±3%；加速度测量范围±50g；频率响应覆盖10Hz至5kHz，满足齿轮箱典型振动频率特征提取需求。

九、方案实现

设备安装后，传感器实时采集振动数据，采集终端进行数据预处理与初步分析后，通过4G/北斗/光纤链路等方式上传至远程服务器，系统自动完成VC等级计算、特征提取、趋势分析与报警判断，管理平台与移动端可同步查看运行状态、报警记录及维护建议。

十、数据分析

平台基于振动总值趋势变化、频谱特征识别、VC等级浮动区间，结合齿轮箱运行负载与风速数据，判断振动变化的原因。采用AI算法模型进一步提升故障预判准确率，支持齿轮啮合异常、轴承裂纹、润滑劣化等特征性故障类型识别。

十一、预警决策

系统内置多级报警阈值设定功能，基于VC等级或特定频率峰值触发告警。支持发送短信、微信、邮件通知，并在平台生成预警工单，配合检修计划优化风场运维资源配置。

十二、方案优点

十三、应用领域

广泛应用于陆上与海上风电场，适用于直驱式与双馈式风电机组齿轮箱的运行状态监测与故障预警，也可拓展至风机主轴、发电机轴承等部位的振动监控。

十四、效益分析

部署本系统后，可实现风机齿轮箱远程振动实时感知与智能诊断，降低突发性维修风险，提高风电设备可利用率与电力产出效率，协助实现风场精细化运维与全生命周期管理目标。

十五、国标规范

十六、参考文献

十七、案例分享

某沿海大型风电场部署该方案后，识别出一台齿轮箱中速轴振动异常，通过波形包络分析发现早期齿轮点蚀现象。及时更换润滑油并调整载荷运行策略，有效避免齿轮失效事故，单机停机率降低35%，年度维保成本下降超过20%。