目前应用于风能冷藏机组的状态监测和故障诊断技术尚不成熟，缺乏有效的监测和诊断方法。择合适的状态监测方法进行有效的故障诊断仍然是主要问题。文介绍了故障诊断技术的发展趋势，总结了风能冷藏机组的主要故障及相应的诊断方法，并对今后的发展提出了一些思考。能储存单元;失败时的预警;监测车辆CLC数的状态：TM315文献代码：A文章编号：2095年至2457年（2018）36-0034-003DOI：10.19694 / j.cnki.issn2095-2457.2018.36.014Faut合成诊断风是执行有效故障诊断的相同状态监测方法论文简要介绍了故障诊断技术的发展趋势，总结了风力发电机的主要故障及相应的监测和诊断方法，以及一些对未来发展的考虑。
[关键词]风力发电机组;状态监测和故障诊断风能总量约为2.74×109兆瓦，可用风能约为2×107兆瓦。国的风能资源在世界上排名第三[1]。力发电是目前世界上发展最快的能源发电技术。能装机容量每年都在快速增长，但其成本每年都在下降。据风能信息网的数据，2017年全球总装机容量为539，851兆瓦，新装机容量为52，573兆瓦。着装机容量的逐步增加，风电制冷机组的故障率也随之增加，风电制冷机组故障监测和诊断的重要性日益凸显。1 2017年全球安装容量和累计安装容量国家监测和诊断故障技术的发展美国始于20世纪60年代，开始研究监测技术和排除机械设备。1961年，由于设备故障，阿波罗悲剧导致美国开始关注停电的诊断。20世纪60年代后期，英国开始探索设备故障诊断技术并在这一领域取得了一些成果[2]，由R.A.Collacott博士领导的英国机器健康中心。20世纪70年代，日本钢铁公司Lif教授的核心日本科学家对诊断技术进行了研究并迅速应用。着测试技术的发展，计算和信号处理，监测和故障排除技术在20世纪90年代开始迅速发展[3]。国风电产业从20世纪60年代和70年代开始起步较晚，1986年，山东荣成建成并投产了第一个风电场，为太阳能技术的研发奠定了基础。国的风能。研究最初侧重于国家大学和研究机构的成就，如“MMMD-III”微机型微机旋转机械故障诊断诊断装置（理工学院）。
尔滨）和RD-20系统（西安交通大学），DAS动态分析与故障排除系统（重庆大学），MMDS-9000系统（郑州工业大学）， BB-1系统（清华大学）等结合振动故障诊断理论，存储单元故障诊断技术，计算机技术和通信网络参与存储单元状态监测技术和故障诊断风能风能存储单元包括子系统，如风轮，倾斜系统，机房，变速箱，偏航系统，制动系统，发电机，电气系统和控制系统。能的冷存储单元通过风轮捕获风能，并且传输系统将风能传输到发电机。者在辅助系统的协调下发电，然后由变频器集成到电网中。多数风能冷藏机组的工作环境非常恶劣，因此在运行过程中缺陷很严重，包括变速箱和发电机。速箱位于篮筐中并具有提供高增长率的功能，使得由背风叶片产生的动力传递到高速发电机，高速发电机是冷藏的重要部分。速齿轮产生大量热量，容易发生故障。轮和滚动故障是最常见的情况。于振动信号的诊断方法是最成熟的诊断和故障诊断方法。齿轮箱中的传感器测量的振动信号通过时域诊断方法评估为时域中波形的平均值，方差和残差的函数。率谱分析是最广泛使用的频谱分析方法，实际上，机械振动的特征频率不仅是评估缺陷的重要指标，而且可以精确，准确地定位缺陷。确地识别它的位置。际上，由变速箱测量的振动信号将包含非平稳分量，时频分析方法结合频域和时域分析的优点，冷库安装适用于非平稳信号的处理。于其更成熟的方法，傅里叶变换。
谱分析，经验模式分解等对小波包的分析可以对齿轮箱振动信号进行初步故障诊断，然后结合BP神经网络对特征值进行分类并对齿轮进行诊断。波包的时频分辨率大于小波变换的时频分辨率，因为它更具自适应性。献[5]提出了一种使用峰度进行诊断的方法。度是一种对震动和概率密度相关信号敏感的无量纲范围参数。振动信号的概率密度接近正态分布并且轴承部件的表面存在缺陷时，峰度增加并偏离正常值，从而可以分离轴承的正常状态和故障状态，并通过峰度检测信号。断中的影响组件可以诊断故障原因。度测量方法是另一种广泛使用的监测和故障诊断方法。变变速箱部件的温度在某种程度上反映了操作条件。种诊断方法相对简单，测量温度复杂的后续治疗很容易实现。是，只能诊断变速箱和发电机的初始运行条件。电机将由传输系统捕获的风能转换成电能，电能是风能存储单元的基本子系统。电机故障的种类很多，主要是机械故障，如元件损坏，电气和电流故障等电气故障，绝缘故障和放电故障。有发电机故障都是由某种机制产生的，这种机制具有规律性，会引起电压，电流，功率或振动和温度的变化。多数现有的故障诊断方法包括电信号和机械信号。
修改的分析表明，目前使用的主要诊断方法有：电压高次谐波检测方法，定子电流诊断方法，振动和温度检测诊断方法。析处理转子控制信号的快速诊断方法通过转子和定子绕组中的串联电阻模拟定子和转子绕组不对称故障，并结合FFT提取转子电流，定子电流和转子控制信号的频谱。发生故障时，转子和定子电流的谐波频谱以及转子控制信号的频谱确定是否发生了故障[5]。一种方法是通过分析信号功率谱密度来诊断匝间短路故障。
此，主要使用电流，电压信号分析方法和偏航马达振动信号。测方法等控制系统是整个风能冷藏单元的控制中心，它控制偏航系统，使俯仰系统最大限度地捕获风能并控制转换器。样发电机的输出功率是稳定的。要故障包括短路故障，过载故障，接地故障和无法启动驱动器。可以通过分析振动信号或发电机电流信号来执行后者的监测，以获得故障诊断。气系统主要通过变频器集成电网产生的电力，主要故障是变频器，包括变频器故障，过电压，过电流，过热，过电压。等主要的故障排除方法包括用于故障诊断的逆变器电压和电流分析，冷库安装故障信息传感器分解以及用于信息检索的分组分析方法。障。结当前故障排除技术研究的重点主要是故障特征提取，故障查找，信号分析和处理技术。中，阐明了风能存储单元常见故障的失效机理，对信号分析方法的探索基本成熟，基本上可以准确识别故障。陷信息主要通过传感器提取，信息传输主要通过有线或无线传输，智能传感器的成熟应用将为监控和诊断技术的发展带来新的变革。
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