前言
设备状态监测与故障诊断是先进的设备管理和维护检修的重要手段，并已得到投资运营商的广泛应用。风电场一般地处偏远，风电机组位于野外的塔顶上目前风电场的维护多采用计划维修与事后维修方式，此种维修很难全面及时地了解运行状况，往往造成维修工作旷日持久，损失重大。对风电机组进行实时状态监测和故障诊断，可以有效的避免上述缺陷，达到在不停机状态下对运行设备的监控。鑫世达公司的综合在线监测系统在风电机组上应用颇多，以下是综合在线监测系统在风电机组传动链监测过程中的几种典型案例分析。
一、综合监测案例
1.1磨损+油液+振动综合分析案例
n情况说明
我司在统计河北某风场风机2018年01月01-06月30日的数据中发现机组设备磨损及油液水分变化异常，并且提前两个月发现问题征兆，为了避免故障扩大化，我方及时地对该机组进行了油液和振动分析。
n具体分析
如下图1所示，根据机组40-300um区间的磨粒增长趋势来看其增长趋势在加速增长，由于有大磨粒产生，同时结合振动数据观察，发现了一些问题。
图1 3号设备磨损40-60um区间磨粒增长趋势图
图 2 3号设备磨损60-100um区间磨粒增长趋势图
图3 3号设备磨损100-300um区间磨粒增长趋势图
图4 3号油液水分趋势图
Ø振动分析与预测
n诊断结论
鉴于金属磨粒的大量增加以及振动的判断，齿轮箱高速轴存在轮齿损伤，同时鉴于油液水分的增加，齿轮箱的轴承也有可能存在问题。
n处理建议
检查齿轮箱润滑系统工作状况，检查齿轮箱高速轴相关部件及其齿轮，确定具体的故障程度，如发现明显的裂痕或划痕，必须及时进行维修更换。
n查看结果
图7 轴承发现划伤
图 8 齿轮发现磨损
n结论
该案例说明磨损监测和水分监测能够及时的发现齿轮箱的磨损情况，并且结合振动分析，更能够在故障开始显现的时候对问题加以印证。与此同时，通过本案例的时间轴顺序，可以很明显的将齿轮磨损问题提前2-3个月进行捕捉，进而演化成振动发现问题。同时给业主的计划维修提供了足够的时间裕度，节省了由于损坏而浪费的发电量。
1.2磨损+振动分析案例
n情况说明
我司在统计内蒙某风场风机2017年06月01-2018年6月1日（一年）的数据中发现机组设备磨损变化情况，并且提前振动一个月发现机组问题显现，我方对该机组进行了磨损和振动分析如下。
图9 40-60um的磨损数量
图10 60-100um的磨损数量
图11 100-300um的磨损数量
图12 齿轮箱二级齿圈振动RMS趋势图
图13 齿轮箱高速轴振动RMS趋势图
n结论
通过振动的有效值趋势图可以发现，机组在2017年11月底开始显现振动的有效值增大，并有扩大的趋势。并且对机组齿轮箱的磨粒监测可以发现，在2017年10月初磨粒就开始有逐渐增大的迹象。通过案例实时证明，磨损分析能够提前一个半月的时间发现齿轮箱磨损加剧的情况。
1.3位移+振动综合分析案例
n情况说明
该案例17#风机于6月14日半年检中重新更换轴承并对中过，在更换后进行监测一段时间后，出现问题。
n位移分析报告
1）6月齿轮箱输出轴轴心堆积图
图14 对中期进行的对中监测
2）8月齿轮箱输出轴轴心堆积图
图15 8月份对中监测数据
Ø结论
如图14所示，齿轮箱输出轴的位置处于不变位置。轴心位置较为均匀。在其他位置发现较多的点部堆积，通过分析得出是齿轮箱更换轴承时没有校准传感器，轴承位置发生变化，传感器位置没变所导致的，建议把传感器重新校准并把传感器探头向外移动3毫米，判断齿轮箱轴承对中良好。
如图15所示，齿轮箱输出轴的位置处于左右窜动的位置，窜动最大距离为1.2cm，预判轴承不对中建议结合振动数据观察。
n振动分析报告
1）6月13日速度谱
图16 6月该机组轴承振动监测数据
2）6月16日速度谱
图17 更换轴承后振动数据
3）8月17日速度谱
图18 8月份轴承振动数据
Ø 结论
如图16所示，发电机转频为29.2Hz，发电机前轴承测点速度谱存在29.2Hz，1X幅值约为0.08。根据发电机轴承型号及参数，判断发电机所在轴承平衡或者对中良好。
如图17所示，发电机转频为29.6Hz，发电机前轴承测点速度谱存在29.6Hz，1X幅值约为0.07。根据发电机轴承型号及参数，判断发电机所在轴承平衡或者对中良好。
如图18所示，发电机前轴承测点时域存在明显的冲击现象，冲击频率约为发电机转频27Hz。发电机前轴承速度谱中存在27Hz，1x幅值为0.7。根据发电机轴承型号及参数，判断发电机所在轴承存在不平衡或者不对中，故障幅值较小，故障处于早期阶段。
n处理建议
检查发电机转子的不平衡情况，发电机地脚螺栓是否有松动，以及发电机与齿轮箱之间的联轴器是否存在不对中的故障，确定故障程度，制定运维计划。
n反馈
业主在收到该报告的次日后停机检查，发现联轴器上有一颗固定螺母严重松动，拧紧并重新对中后故障消失。
二、其他情况
2.1风力发电机组度过磨合期
n情况说明
该案例通过监测新机组在投入运行时的磨损情况，监测根据磨损的趋势判断机组齿轮箱是否度过了磨合期，如下图19：
图19 金属磨粒监测曲线
n结论
通过监测曲线可以明确的发现齿轮箱在运行一段时间后，磨粒从快速增长阶段（小颗粒增加速率快）进入稳定磨损阶段（磨粒增加速率放缓），这种情况符合设备磨损的磨合器-稳定磨损期-功能故障磨损期的曲线，同时磨损速率也符合预判曲线，所以能够把齿轮箱是否度过磨合期判断清楚。
2.2风力发电机组重新对中
n情况说明
该案例是通过监测风力发电机组齿轮箱高速轴和发电机驱动轴的对中情况时发现两个轴的轴心轨迹波动加大，并建议业主对两个轴的对中情况进行进行重新校对，下图是监测数据以及重新对中后的比较。
图20 发电机位移和对中监测实例
n结论
该案例说明位移监测能够对轴承的对中情况进行实时跟踪，及时矫正，可以避免故障的发生。
