风电设备智能监测与故障诊断技术研究  

作　　者：曾通 

机构地区：[1]中国葛洲坝集团电力有限责任公司,湖北 宜昌 443002

出　　处：《中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术》2025年第4期183-186,共4页

摘　　要：风电设备智能监测及故障诊断技术借助多源异构传感网络和边缘-云协同计算架构实现了对设备运行状况全维度感知和动态分析。将改进的小波包分解,深度学习模型和数字孪生技术相结合,构建多模态信号处理,故障特征融合和寿命预测体系以克服复杂运行条件下的微弱故障检测困难问题。在实际使用过程中,该系统成功地将振动信号的采样率提高到了10kHz,故障预警的准确率高达90%,同时年均维护成本也减少了40%,还提前了32天对主轴裂纹故障进行了预警,证明其对提高风电设备可靠性和降低运维成本等具有显著收益,可为智慧风电场的建设提供技术支持。

关 键 词：风电设备 智能监测 故障诊断 

分 类 号：TK89[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]