二、润滑油品质

因为不适当的润滑可能降低效率并造成机件故障，所以润滑油也是风机系统中的重要‘成员’。大多数的轴承与齿轮老化，都是因为使用润滑油不当而导致进一步损伤风机传动系统。这类监控包含油粒子(Oilparticle)计数与湿度测量。

通过如粒子计数器等装置，即可了解润滑油的品质与可能的污染状态。而工业级用油中的水污染物，扮演了极重要的角色。水分过高可能导致元件过热、腐蚀，或严重故障。大多数的湿度传感器，都可以通过模拟电压/电流或者RS232接口，而采集到相应的湿度信息。

三、应变

应变监测常见于结构健康监测等应用中，且在风力发电领域逐渐凸显其重要性。实验室往往通过应力测量，测试风机叶片的使用寿命。这些测量通常使用金属箔(Metalfoil)应变计，相应的数据采集装置则需要具备电压激励与桥路补偿等功能。应变计可安装于叶片的任何位置，但根据传感器数量的不同，其分布位置也有所差异。传感器应妥善安装于叶片之上，以同时能测得「摆振(Flapwise)」与「挥舞(Edgewise)」两个方向的数据。图3显示「摆振(Flapwise)」与「挥舞(Edgewise)」两个方向的差异。

某些制造商则已经将光纤传感器嵌入至叶片中，可轻松获取叶片的应变信息，且长距离亦可保持信号完整度。通过新的光纤传感技术，即可更精确监控叶片旋转时的应力。

图3.摆振(Flapwise)与挥舞(Edgewise)

四、声音信号

风电机组噪声影响(Noiseimpact)测量，常用于判定风力发电系统是否符合如IEC61400-11:2002(InternationalElectrotechnicalCommission)规范。声音监测主要是通过麦克风测量风机的内、外部噪声。针对这一类测量，采集装置应具备高采样率、高动态范围，与抗混迭功能。当监测设备内部噪声时，测量主体即为齿轮箱与主轴承;外部监测则主要测量风机的整体噪声。通过噪声数据，可以找出高频部分而预测可能的故障。此外，还可以测量如声强信号，或通过Third-octave分析，检验风机的噪声。

五、温度

预测维护也需要对温度进行测量。虽然有多款传感器可测量温度，但最常见的仍是热电偶与RTD。而适用的数据采集装置，则应具备较小的输入范围与冷端补偿(CJC)功能。结构健康监测也常常监测内、外部温度。另外更应注意某些关键部件的温度，如发电机的转子(Rotor)与定子(Stator)，均为风机诊断的重要判据。

六、电能质量

由于电能质量将受风速、涡流，与风向变换所影响，因此电能质量是风电机组状态监测的重要领域。风力发电系统的运行必须达到特定的电压与电流要求。下面列出了一些常见的电能质量分析：峰值功率输出、无功功率、电压波动、谐波。测量无功功率(Reactivepower)部分，可以帮助判定电压/电流是否相位一致;通过谐波可进一步分析所有输出信号。同样的，风力的瞬间变化将可造成电压波动(Voltagefluctuation)，从而影响电力输出。

NI状态监测解决方案

针对风电机组状态监测应用，NI提供专属的解决方案。针对发电机/齿轮箱制造商或整机厂商，NI提供了灵活高性能的软硬件平台，以设计高效能、低成本、可自定制的风机监测解决方案。根据产业需求，NI亦持续提供最新的信号处理算法，以找出信号的关键特征，并预测机器部件的状态。这些算法包含阶次分析、倒谱(Cepstral)分析、轴承调变检测、小波、AR模型、电能质量、功率因素、Rainfallstresscycle分析，以及许多统计分析算法。通过NILabVIEW软件，即可使用这些内置的信号处理算法、或者导入现有的文本代码(如C与其他数学文本语言)，并可进一步扩展设计新的算法。

以研究结果为例，齿轮箱及其轴承是风电机组中故障率最高的部件。通过加速度传感器对齿轮箱和轴承进行监测和振动分析，能够有效地对故障进行预诊断。但若风电机组使用的是多级齿轮箱，则过多振动源将造成复杂的齿轮啮合、调变，与运行振动。若要正确分析齿轮箱的振动，则需要带宽足够的振动信号采集设备，以记录长时间的波形。换句话说，状态监测解决方案必须能达到51.2kHz以上的采样率，并能储存超过2MB的二进制时间波形。NICompactRIO平台即具备此功能。而高级频谱分析包括ZoomFFT与Zoomorderspectrum，可进一步找出高频振动特性参数，且不致遗漏边带(Sideband)信息。边带分析可辅助分析师找出故障齿轮。

此外，NI平台可支持以太网、RS232/RS485、Modbus、OPC、CAN、Fieldbus、PROFIBUS，甚至自定义的通信协议。灵活的通信构架，可让NI系统轻松整合风电机组中的其他装置。

小结

本文主要探讨了风电机组监测的构架与主要监测项目。风机监测系统主要是针对预测维护所设计的，以期能在重大故障发生之前，找出可能存在的问题并及时修复。风机状态监测可以从振动、应变、润滑油、声音、温度、电能质量等各个方面，针对重要设备/部件进行测量、分析和数据整合，从而对设备状态进行预诊断并给出适宜的维护建议。