作者：ADI公司 Richard Anslow 和 Dara O’Sullivan

據(jù)保守估計，目前全球至少安裝了25萬臺風(fēng)輪機(jī)。未來四年里，全球風(fēng)輪機(jī)市場預(yù)計將增長278 GW的陸上容量、44.3 Gw的海上容 量。1 這相當(dāng)于至少100，000臺3 MW的風(fēng)輪機(jī)。隨著可再生能源呈現(xiàn)這種增長，加上國家電網(wǎng)的電力投入，風(fēng)輪機(jī)（WT）裝置的可靠運行已成為工業(yè)和政府結(jié)構(gòu)著重研究的課題。對WT可靠性的量化研究顯示，可靠性隨時間不斷提升。例如，2016年美國國家可再生能源實驗室報告2 顯示，在2007年至2013年間，包括變速箱在內(nèi)的大多數(shù)WT子系統(tǒng)的可靠性都得到了提高，變速箱停機(jī)時間縮短了7倍。但是，在2018年，變速箱仍然是三大常見故障點之一，且材料成本最高。2，3 變速箱每次故障的平均成本最高，一次大型更換平均花費€230，000。4

變速箱組件的可靠性相對較差，因此需要重點對齒輪、軸承和軸實施狀態(tài)監(jiān)控。除了變速箱之外，轉(zhuǎn)子葉片和發(fā)電機(jī)是WT系統(tǒng)中 故障率最高的組件。5，6 目前商用風(fēng)輪機(jī)狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)有很多，其中大部分使用振動傳感器來實施變速箱分析。目前已經(jīng)有一些 商用的轉(zhuǎn)子葉片監(jiān)控系統(tǒng) 7 ，但這個領(lǐng)域尚待繼續(xù)研究。大量相關(guān)資料支持在風(fēng)輪機(jī)中使用振動監(jiān)控系統(tǒng)，包括詳細(xì)調(diào)查和分 析各種系統(tǒng)的優(yōu)勢。8 但很少有資料會介紹風(fēng)輪機(jī)應(yīng)用對振動傳感器的要求。本文從系統(tǒng)角度，提供關(guān)于風(fēng)輪機(jī)組件、故障統(tǒng)計、 常見故障類型和故障數(shù)據(jù)收集方法等的見解。本文從WT組件上的常見故障入手，討論振動傳感器要求，例如帶寬、測量范圍和噪聲密度等。

系統(tǒng)組件、故障和傳感器要求

圖1和圖2顯示風(fēng)輪機(jī)系統(tǒng)的主要組件，并提供風(fēng)輪機(jī)變速箱的詳細(xì)結(jié)構(gòu)。下面幾節(jié)將重點介紹變速箱、葉片和塔架對狀態(tài)監(jiān) 控的要求，重點介紹振動傳感器。對于其他系統(tǒng)，例如偏航驅(qū)動、機(jī)械剎車和發(fā)電機(jī)，我們一般不使用振動傳感器進(jìn)行監(jiān)控，而是監(jiān)控扭矩、溫度、潤滑油參數(shù)和電信號。

圖1. 風(fēng)輪機(jī)系統(tǒng)組件

圖2. 變速箱的結(jié)構(gòu)

變速箱

風(fēng)輪機(jī)變速箱將機(jī)械能從低轉(zhuǎn)速的轉(zhuǎn)子輪轂傳輸?shù)礁咚侔l(fā)電機(jī)。同時，WT變速箱承受著不同風(fēng)速帶來的交替載荷，以及頻 繁制動導(dǎo)致的瞬變脈沖。變速箱包括一個低速轉(zhuǎn)子軸和主軸承，在風(fēng)力驅(qū)動轉(zhuǎn)子葉片時以0 rpm至20 rpm（不到0.3 Hz）的轉(zhuǎn)速運 行。要捕獲不斷增加的振動信號，需要振動傳感器使用直流電運行。行業(yè)認(rèn)證指南特別指出，振動傳感器的性能需要達(dá)到0.1 Hz。9 變速箱的高速軸通常以3200 rpm （53 Hz）的轉(zhuǎn)速運行。為了提供足夠帶寬來捕捉軸承和齒輪故障的諧波，推薦低速和高速軸振動傳感器的性能達(dá)到10 kHz及以上。9 這是因為無論轉(zhuǎn)速多大，軸承諧振一般都在幾千赫范圍內(nèi)。10

到目前為止，軸承故障是引發(fā)變速箱故障的最大原因。一些研究表明，軸承故障是引發(fā)災(zāi)難性齒輪故障的根本原因。 11 當(dāng)高速軸上的后軸承失效時，高速軸發(fā)生傾斜，造成中間（中部）軸齒輪的傳輸不均。在這種情況下，齒輪的接觸齒極易發(fā)生故障，如圖3所示。

圖3. 中軸齒輪斷齒

軸承潤滑（油）不足是導(dǎo)致主軸軸承故障的主要原因。可用的解決方案（例如SKF NoWear）包括特殊軸承涂層， 12 可將缺油運行時間提高6倍以上。

即使采用特殊的軸承涂層和其他變速箱改進(jìn)方法，我們?nèi)匀恍枰褂煤线m的振動傳感器來監(jiān)控變速箱的主要軸承和高速軸承。振 動傳感器的本底噪聲需要足夠低，以便能夠檢測到早期振動幅度（g范圍）較低的軸承故障。較老的MEMS技術(shù)，例如ADXL001 ，其本底噪聲為4 mg/√Hz，足以捕捉軸承外環(huán)的故障。13 圖4顯示，外環(huán)故障先出現(xiàn)約0.055 g的頻率峰值，且軸承表現(xiàn)良好，從噪聲密度角度來看，本底噪聲低于2 mg/√Hz。參考的13數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的過程增益導(dǎo)致噪聲大幅降低，因此測量得出2 mg/√Hz本底噪聲。只有在DAQ 系統(tǒng)實現(xiàn)了足夠的過程增益，且噪聲為隨機(jī)的情況下，才適合使用本底噪聲為4 mg/√Hz的傳感器。一般情況下，最好使用本底噪聲 為100 μg/√Hz至200 μg/√Hz的振動傳感器，而不是基于過程增益，后者只有在噪聲為隨機(jī)且不相關(guān)的情況下適用。

本底噪聲在100 μg/√Hz至200 μg/√Hz之間的傳感器在捕捉正常的軸承運行狀況方面表現(xiàn)出色，在捕捉mg/√Hz范圍內(nèi)的早期故障時則 表現(xiàn)卓異。事實上，使用本底噪聲為100 μg/√Hz的MEMS傳感器甚至能夠更早檢測出軸承故障。

圖4. 使用MEMS加速度計ADXL001測量軸承外環(huán)的故障

在不到0.1 g時，顯示初始軸承損壞，而在達(dá)到1 g時，通常表示深度 軸承損壞，這會觸發(fā)維護(hù)。 14 圖5顯示，當(dāng)振動幅值超過6 g時，需維護(hù)變速箱和更換軸承。如前所述，軸承故障頻率會在更高頻率下 發(fā)生。在更高頻率下實施測量需要使用g范圍規(guī)格更大的傳感器。這是因為測得的加速度重力值與頻率成比例。因此，與在低頻率下 相比，在更高頻率下，相同的少量故障位移會導(dǎo)致更高的重力范圍。一般指定在50 g至200 g時使用測量范圍高達(dá)10 kHz、更高帶寬的傳感 器，尤其指定適用于風(fēng)輪機(jī)應(yīng)用。由于結(jié)構(gòu)沖擊或突然的機(jī)械斷裂，振動傳感器也需要涵蓋沖擊載荷工況。因此，一般將典型的商用振動監(jiān)控系統(tǒng)的滿量程定為至少為50 g至100 g。

圖5. 振動幅度為6 g時的軸承位移

對于風(fēng)輪機(jī)主軸承，要求至少使用一個單軸振動傳感器，推薦使用兩個，并在軸向和徑向上測量。 9 軸承環(huán)上的軸向開裂可能使軸 承壽命縮短至僅一到兩年。15

由于變速箱本身很復(fù)雜，如圖2所示，所以建議使用至少6個振動傳感器來實施狀態(tài)監(jiān)控。 9 在選擇傳感器的數(shù)量和位置時，應(yīng)確保能夠可靠測量所有齒輪嚙合和缺陷/轉(zhuǎn)動頻率。監(jiān)控變速箱的 低速級時，需要使用一個單軸傳感器，放置在盡可能靠近環(huán)形齒輪的位置。監(jiān)控變速箱的中間和高速級時，需要在中心齒輪、 中間軸和高速軸位置使用一個單軸傳感器。高速和中速軸承內(nèi)環(huán)的軸向開裂已成為影響風(fēng)輪機(jī)變速箱壽命的主要原因。15

對于變速箱監(jiān)控，未來要改善的狀態(tài)監(jiān)控領(lǐng)域包括無線振動監(jiān)控系統(tǒng)的采用，但持續(xù)研究才能持續(xù)為這些解決方案提供支持。8

轉(zhuǎn)子葉片

風(fēng)輪機(jī)的轉(zhuǎn)子葉片和輪轂組件在低速下捕捉風(fēng)并傳輸扭矩。導(dǎo)致葉片故障的主要原因包括極端風(fēng)荷載、結(jié)冰或雷電等環(huán)境 影響，以及不平衡。這些因素導(dǎo)致斷裂和邊緣開裂，以及徑節(jié)系統(tǒng)故障。目前只有少量商用振動監(jiān)控系統(tǒng)，可以分布在葉片外部和內(nèi)部。 8 已經(jīng)使用MEMS振動傳感器在葉片上開展大量學(xué)術(shù)研究，比如Cooperman和Martinez的工作， 16 其中還包括陀螺儀和磁力儀。我們使用這些傳感器的聯(lián)合輸出來確定風(fēng)輪機(jī)葉片的方向和變形。相比之下，很少有商用振動監(jiān)控系 Weidmuller BLADEcontrol?，17 ，它使用每個轉(zhuǎn)子葉片內(nèi)的振動傳感器來測量每個葉片的自動振動行為的變化。BL ADEcontrol系統(tǒng)主要用于檢測引起渦輪過度振動的轉(zhuǎn)子葉片上的極端結(jié)冰狀況。

一般來說，大型風(fēng)輪機(jī)葉片（即直徑40米以上的葉片）的首級固有頻率在0.5 Hz至15 Hz之間。 18 對渦輪葉片 18 上的無線振動監(jiān)控系統(tǒng)的可行性研究顯示，因振動激勵導(dǎo)致的葉片頻率響應(yīng)遠(yuǎn)高于基頻。其他研究 19 表明，由葉片邊緣變形引起的葉片頻率與葉片扭轉(zhuǎn)變形引起的葉片頻率之間有顯著差異。葉片邊緣變形的固有頻率在0.5 Hz至30 Hz之間，葉片扭轉(zhuǎn)變形的固有頻率高達(dá)700 Hz。用振動傳感器測量基頻以外的頻率需要更大的帶寬。DNVGL狀態(tài)監(jiān)控規(guī)范認(rèn)證9建議對轉(zhuǎn)子葉片使用振動傳感器，它能夠測量0.1 Hz至≥10 kHz的頻率范圍，其中一個傳感器放在轉(zhuǎn)子軸上，另一個放在橫向方向上。振動傳感器在轉(zhuǎn)子葉片上可以實現(xiàn)高頻率測量范圍，它也必須具備至少50 g的大幅度測量范圍，與變速箱軸承的要求類似。

帶風(fēng)機(jī)的塔

風(fēng)輪機(jī)塔為風(fēng)機(jī)外殼和轉(zhuǎn)子葉片總成提供結(jié)構(gòu)支撐。塔身會遭受沖擊損壞，導(dǎo)致塔出現(xiàn)傾斜。塔傾斜之后，葉片與風(fēng)向之間無法保持最佳角度。測量傾斜度需要使用操作功率可以低至0 Hz的傳感器，如此在零風(fēng)條件下，也可以檢測到傾斜。

基座部分的結(jié)構(gòu)破壞會導(dǎo)致塔搖晃。塔搖晃監(jiān)控集成在一些渦輪狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)中，與變速箱振動監(jiān)控相比，可以商用的選項并不多。 8 Scaime狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng) 20 使用加速度計、位移傳感器、應(yīng)變傳感器和溫度傳感器來監(jiān)控葉片、塔和基座的狀況。根據(jù)DNVGL規(guī)范，Scaime加速度計的滿量程范圍為±2 g， 20 監(jiān)控頻率范圍為0.1 Hz至100 Hz。 9如前所述，在靜態(tài)條件下（無風(fēng)力），當(dāng)塔架結(jié)構(gòu)發(fā)生故障導(dǎo)致傾斜時，頻率的最低限值降低至0 Hz。要實施傾斜測量，需要使用具有良好的直流穩(wěn)定性能的傳感器。MEMS傳感器，例如ADXL355采 用氣密封裝，可以實現(xiàn)行業(yè)領(lǐng)先的0 g失調(diào)穩(wěn)定性。

研究 21 證實，最小±2 g范圍的振動傳感器足以對塔實施監(jiān)控。在正常運行模式下，25 mps的最大風(fēng)速可產(chǎn)生小于1 g的加速度重力電平。事實上，在“基于現(xiàn)場測量和有限元分析的風(fēng)輪機(jī)塔基礎(chǔ)系統(tǒng)可識別應(yīng)力狀態(tài)” 21 研究中，額定風(fēng)速為2 mps到25 mps，風(fēng)輪機(jī)會在風(fēng)速為25 mps時關(guān)斷（停用）。

總結(jié)

表1基于風(fēng)輪機(jī)應(yīng)用需求提供振動傳感器的需求摘要。DNVGL狀態(tài)監(jiān)控規(guī)范認(rèn)證中給出了傳感器的數(shù)量、測量方向和頻率范圍。 9 如 前所述，0 Hz性能對于監(jiān)控塔架的結(jié)構(gòu)問題非常重要。表1還根據(jù)本文提供的現(xiàn)場研究和測量總結(jié)了合適的幅度范圍和噪聲密度。

故障數(shù)據(jù)收集方法

所有大規(guī)模實體WT都有標(biāo)準(zhǔn)的監(jiān)控控制和數(shù)據(jù)采集（SCADA）系統(tǒng)，主要用于實施參數(shù)監(jiān)控。監(jiān)控參數(shù)的示例包括變速箱軸承溫度和潤滑、主動功率輸出和相電流。一些參考資料 6 討論使用SCADA數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)輪機(jī)狀態(tài)監(jiān)控，以檢測趨勢。英國杜倫大學(xué)的一項調(diào)查 7 列出了多達(dá)10個商用狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)，這些系統(tǒng)可以適配并與使用標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議的現(xiàn)有SCADA系統(tǒng)完全集成。GE Energy ADAPT.Wind就是這樣一個示例。 22 對未來技術(shù)趨勢的廣泛調(diào)查 7 顯示，在風(fēng)輪機(jī)上安裝振動監(jiān)控系統(tǒng)是一個明顯的傾向。

用于風(fēng)輪機(jī)狀態(tài)監(jiān)控的合適的振動傳感器

在等于或低于0.3 Hz時，壓電振動技術(shù)難以或無法捕獲振動特征。這意味著無法對低速WT部件，例如轉(zhuǎn)子葉片、主軸承、低速變速箱，塔等實施正常監(jiān)控?；贛EMS的傳感器的性能可以低至0 Hz，可以捕捉所有主要風(fēng)輪機(jī)組件中的關(guān)鍵故障。這為客戶提供了用 于WT的單一振動傳感器解決方案，僅使用MEMS來測量從0 Hz到高達(dá)10 kHz及以上的故障。

除了能夠捕捉所有關(guān)鍵故障之外，MEMS還具有以下優(yōu)點：

·寬重力測量范圍和超低的μg/√Hz噪聲密度，可以輕松滿足表1中給出的要求。

·MEMS具有內(nèi)置自測（BIST）功能。系統(tǒng)操作員無需訪問WT來測試/確保傳感器正確運行，可以節(jié)約成本。相比之下，壓電技術(shù)不具備BIST功能。

·與基于壓電的解決方案相比，MEMS接口在數(shù)據(jù)接口和電源供應(yīng)方面更加靈活。在將高阻抗壓電傳感器輸出解譯到長電纜 時，可用的選項有限。最常采用的是雙線IEPE接口，使用第二根接地線通過共享電源/數(shù)據(jù)線為壓電傳感器供電。IEPE使用與壓電解決方案匹配的放大器來提供低阻抗電纜驅(qū)動解決方案。IEPE接口解決方案可以使用MEMS傳感器，但MEMS傳感器也能與使用現(xiàn)場總線（RS-485、CAN）或基于以太網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)操作的現(xiàn)有系統(tǒng)輕松集成。這是因為MEMS傳感器可以提供模擬輸出或數(shù)字輸出（SPI、IC），并輕松傳輸至其他協(xié)議。

·環(huán)保性能：WT通常在-40?C到+55?C的溫度下運行，而MEMS器件很容易滿足這一要求。

·與基于壓電的傳感器相比，MEMS在長時間使用時具有更好的靈敏度和線性度。ADI加速度計的非線性程度很低，通?？梢?忽略不計。例如， ADXL1001 MEMS加速度計在滿量程范圍內(nèi)具有小于0.025%的典型非線性規(guī)格。相比之下，對基于壓電傳感器的標(biāo)準(zhǔn)化測量的學(xué)術(shù)研究顯示，非線性度為0.5%或更低。23

如今可用的基于MEMS的振動傳感器和解決方案

傳感器

使用 ADXL1002、 ADXL1003、 ADXL1005、 和 ADcmXL3021 MEMS傳感器（如圖2 所示）可以輕松滿足風(fēng)輪機(jī)應(yīng)用的振動監(jiān)控對帶寬、范圍和噪 聲密度的要求。 ADXL355 和 ADXL357 也適合用于實施風(fēng)輪機(jī)塔監(jiān)控， 具有較低的帶寬和范圍測量性能。ADXL355/ADXL357具有良好的直流穩(wěn)定性，這對于測量風(fēng)輪機(jī)塔的傾斜度非常重要。ADXL355/ ADXL357的氣密封裝保證了良好的長期穩(wěn)定性。在10年使用壽命中，ADXL355的重復(fù)性在±3.5 mg以內(nèi)，為傾斜測量提供了高度精準(zhǔn)的 傳感器。

表2. 用于風(fēng)輪機(jī)狀態(tài)監(jiān)控的合適的MEMS傳感器

風(fēng)輪機(jī)狀態(tài)監(jiān)控解決方案

無線

ADI提供一套完整的驗證參考設(shè)計、評估系統(tǒng)和即插即用機(jī)器健康傳感器模塊，以加速客戶的設(shè)計進(jìn)度。圖6顯示ADI無線振動監(jiān)控評估平臺。 該系統(tǒng)解決方案整合了機(jī)械附件、硬件、固件和PC軟件，可以快速部署和評估單軸振動監(jiān)測解決方案。該模塊可以通過磁性方式或螺柱直接連接到電機(jī)或固定裝置。作為基于狀態(tài)的監(jiān)控（CbM）系統(tǒng)的一部分，它也可以與同一無線Mesh網(wǎng)絡(luò)上的其他模塊組合使用，以提供具有多個傳感器節(jié)點的范圍更廣的圖像。

圖6. 無線振動監(jiān)控評估平臺

CbM硬件信號鏈包含一個安裝在模塊底座上的單軸ADXL1002加 速度計。將ADXL1002的輸出讀入 ADuCM4050低功耗微控制器，并在此對其進(jìn)行緩沖，轉(zhuǎn)換至頻域并傳輸至SmartMesh? IP終端。將ADXL1002的輸出從SmartMesh芯片無線傳輸?shù)絊martMesh IP管理器。管理器連接到PC，可以進(jìn)行可視化處理和數(shù)據(jù)保存。數(shù)據(jù)顯示為原始時域數(shù)據(jù)和FFT數(shù)據(jù)。還提供了有關(guān)時間匯總數(shù)據(jù)的其他摘要統(tǒng)計信息。提供了PC端GUI的完整Python?代碼以及部署于模塊上的C語言固件，以便客戶修改。

有線

ADI的 Pioneer 1有線CbM評估平臺 為 ADcmXL3021 三軸振動傳感器提 供工業(yè)有線鏈接解決方案。CbM硬件信號鏈由三軸ADcmXL3021加速度計和Hirose flex PCB連接器組成。帶有SPI和中斷輸出的ADcmXL3021 Hirose連接器與接口PCB相連，通過數(shù)米長的電纜將發(fā)送至RS-485物理層的SPI轉(zhuǎn)化發(fā)送至遠(yuǎn)程主控制器板。SPI到RS-485 物理層的轉(zhuǎn)換可以使用隔離或非隔離的接口PCB實現(xiàn)，其中包括 iCoupler? 隔離 （ADuM5401/ADuM110N）和RS-485/RS-422收發(fā)器（ADM4168E/ADM3066E）。該解決方案通過一根標(biāo)準(zhǔn)電纜將電能和數(shù)據(jù)結(jié)合在一起，從而降低了遠(yuǎn)程MEMS傳感器節(jié)點的電纜和連接器成本。專用軟件GUI可以簡單配置ADcmXL3021器件，并在長電纜上捕捉振動數(shù)據(jù)。GUI軟件將數(shù)據(jù)可視化顯示為原始時間域或FFT波形。

圖7. 有線振動監(jiān)控評估平臺

結(jié)論

本文證明基于MEMS的傳感器可以測量風(fēng)輪機(jī)的關(guān)鍵系統(tǒng)中的所有關(guān)鍵故障。MEMS傳感器的帶寬、測量范圍、直流穩(wěn)定性和噪聲 密度均妥善指定，在風(fēng)輪機(jī)應(yīng)用中具有出色性能。

MEMS內(nèi)置自測（BIST）、靈活的模擬/數(shù)字接口，以及長時間使用過程中的出色的靈敏度/線性度，這是MEMS傳感器成為最佳風(fēng)輪機(jī) 狀態(tài)監(jiān)控解決方案的另外一些原因?；谡駝訖z測早期故障的維護(hù)系統(tǒng)是一項現(xiàn)代技術(shù)，可以防止整個風(fēng)輪機(jī)出現(xiàn)成本高昂的停機(jī)。

參考電路

1 2018年全球風(fēng)能報告。 GWEC，2019年4月。

2 Shuangwen （Shawn） Sheng。 “風(fēng)輪機(jī)變速箱可靠性數(shù)據(jù)庫、狀態(tài)監(jiān)控，以及運行和維護(hù)研究更新。” Drivetrain Reliability Collaborative Workshop，2016年5月。

3 Alexios Koltsidopoulos Papatzimos， Tariq Dawood， and Phillip R. Thies。 “從 海上風(fēng)輪機(jī)變速箱更換得出的數(shù)據(jù)洞察?！?EERA DeepWind 的2018年第15屆深海海上風(fēng)力研發(fā)大會， 物理學(xué)報：系列會議 ，2018年10月。

4 James Carroll， Alasdair McDonald， and David McMillan?！昂Ｉ巷L(fēng)輪機(jī)的故障率、維修時間和計劃外的O&M成本分析?！?風(fēng)能 ，2015年8月。

5 Yao Li， Caichao Zhu， Chaosheng Song， and Jianjun Tan。 “風(fēng)輪機(jī)可靠性 的研究和開發(fā)?！?國際機(jī)械工程與應(yīng)用雜志， 2018年。

6 Jannis Tautz-Weinert and Simon J. Watson。 “使用SCADA數(shù)據(jù)實施風(fēng)輪機(jī)狀態(tài)監(jiān)控 — 社論。” IET Renewable Power Generation ，第11卷第4期，2017年5月。

7 Christopher J. Crabtree， D. Zappala， and P.J. Tavner。 對可商用的風(fēng)輪機(jī)狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)的調(diào)查。 Durham Research Online ，英國杜倫大學(xué)，2014年5月。

8 Mathew L. Wymore， Jeremy E. Van Dam， Halil Ceylan， and Daji Qiao。 “對 風(fēng)輪機(jī)健康狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)的調(diào)查?！?可再生和可持續(xù)能源審查 ，第52卷，2015年12月。

9 DNVGL-SE-0439服務(wù)規(guī)范：狀態(tài)監(jiān)控認(rèn)證。DNVGL，2016年6月。

10 Robert Bond Randall。 基于振動的狀態(tài)監(jiān)控：工業(yè)、航空航天和汽車應(yīng)用。，2010年12月。

11 Wei Teng， Xian Ding， Xiaolong Zhang， Yibing Liu， and Zhiyong Ma。 基于復(fù)雜的子波轉(zhuǎn)換的風(fēng)輪機(jī)變速箱的多故障檢測與故障分析。 可再生能源 ，第93卷，2016年8月。

12 David de Garavilla and Dr. Xiaobo Zhou。 延長風(fēng)輪機(jī)中的主軸軸承的使用壽命。 風(fēng)力發(fā)電工程與發(fā)展，2019年8月。

13 Eric Bechhoefer， Mathew Wadham-Gagnon， and Bruno Boucher。 關(guān)于風(fēng)輪 機(jī)的初次狀態(tài)監(jiān)控體驗。 預(yù)測和健康管理學(xué)會年會，2012年。

14 Xavier Escaler and Toufik Mebarki?！皾M量程風(fēng)輪機(jī)振動特征分析，” 機(jī)械 ，2018年。

15 Nic Sharpley。 “了解風(fēng)輪機(jī)變速箱軸承軸向開裂的根本原因?！?風(fēng)力發(fā)電工程與發(fā)展，2014年4月。

16 Aubryn M. Cooperman and Marcias J. Martinez。 “用于對風(fēng)輪機(jī)葉片實施結(jié)構(gòu)健康監(jiān)控的MEMS?！?會期：適應(yīng)性結(jié)構(gòu)與技術(shù)國際會議 （ICAST 2014），2014年10月。

17 BLADEcontrol。 Weidmüller Interface GmbH & Co. KG，2020年2月。

18 O.O. Esu， S.D. Lloyd， J.A.Flint， and S.J. Watson?！斑m合風(fēng)輪機(jī)葉片的全自動 無線監(jiān)控系統(tǒng)的可行性?！?可再生能源 ，第97卷，2016年11月。

19 L.K. Tartibu， M. Kilfoil， and A.J. Van Der Merwe。 “長度可變的葉片風(fēng)輪機(jī)的振動分析?！?國際工程與技術(shù)進(jìn)展雜志 ，2012年7。

20 風(fēng)能。Scaime，2020年2月。

21 Chikako Fujiyama， Kaoru Yonetsu， Takuya Maeshima， and Yasuhiro Koda。 “基于現(xiàn)場測量和有限元分析的風(fēng)輪機(jī)塔基礎(chǔ)系統(tǒng)可識別應(yīng)力狀態(tài)。” Procedia Engineering ，第95卷，2014年12月。

22 “Bently Nevada ADAPT.Wind：狀態(tài)監(jiān)控解決方案。。”貝克休斯公司， 2019年11月。

23 J. Putner， P.B. Grams， and H. Fastl， “壓電加速度計的非線性行為?！?會期：Fortschritte der Akustik， AIA-DAGA 2013，2013年3月。

“對風(fēng)輪機(jī)結(jié)冰檢測系統(tǒng)的評估：最終報告 VGB研究項目編號392：最終報告。”METEOTEST，2016年2月。

Fischer， Katharina and Diego Coronado。 “VGB研究項目383— 風(fēng)輪機(jī)的狀態(tài)監(jiān)控：技術(shù)先進(jìn)性、用戶體驗和推薦?！?VGB PowerTech ，2015年7月。

Tchakoua， Pierre， Mohand Ouhrouche， René Wamkeue， and F. Slaoui Hasnaoui。 “風(fēng)輪機(jī)狀態(tài)監(jiān)控：技術(shù)先進(jìn)性評論、新趨勢和未來的挑戰(zhàn)?！?Energies，2014年4月。

Wei， Teng， Feng Wang， Kaili Zhang， Yibing Liu， and Xian Ding。 “基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的風(fēng)輪機(jī)變速箱點蝕故障檢測?！?機(jī)械工程學(xué)報 ，2014年。

作者

Richard Anslow

Richard Anslow畢業(yè)于愛爾蘭利默里克大學(xué)，獲工程學(xué)士和碩士學(xué)位。他從事新產(chǎn)品定義工作，并且擔(dān)任面向客戶的角色，處理有關(guān)ADI隔離式通信產(chǎn)品系列的問題。

Dara O’Sullivan

Dara O‘Sullivan是ADI公司自動化、能源與傳感器業(yè)務(wù)部電機(jī)和電源控制團(tuán)隊（MPC）的高級系統(tǒng)應(yīng)用工程師。其專長領(lǐng)域是交流電機(jī)控制應(yīng)用的功率轉(zhuǎn)換和控制。Dara擁有愛爾蘭科克大學(xué)工程學(xué)士、工程碩士和博士學(xué)位。自2001年起，Dara便從事研究、咨詢和工業(yè)領(lǐng)域的工業(yè)與可再生能源應(yīng)用方面的工作。