数字生态驱动风电齿轮系统持续润滑,构建清洁能源智慧运维部署应用

来源:风电齿轮监测制造商 作者:智火柴 时间:2023-09-22 16:00:38 点击:1108

  如果风电机组设备出现异常故障,意味着维修费用高昂且延误成本逐渐累积,这源于小故障引发的连锁反应。为确保风电场的稳定运行,应强化主动维护,避免被动维修,这至关重要。

风电机组设备故障监测

  一、风电机组润滑特点

  风力发电齿轮箱通常需要高性能的工业齿轮油,常用的润滑油 ISO VG 320是一种高黏度工业齿轮油,具有不凡的耐磨、极压、抗氧化和抗泡性能,适用于高负载齿轮系统,能提供可靠的润滑保护,延长设备寿命。

  二、风电机组润滑困境

  在风电机组运行过程中,润滑油经历恶劣的工作环境,包括高速旋转、高温度、高负载和颗粒污染等。这些因素会导致润滑油失效、降解和污染,从而影响机组的性能和寿命。

风电机组运行过程监测

  特别是在风机主齿轮箱、变桨系统和偏航装置等关键部件,由于其长时间高速运转和承受巨大机械应力,润滑油容易受到严重的热氧化和机械剪切作用。此外,润滑油还会吸附和承载金属粒子和其他固体污染物,加速油液污染,增加机组摩擦和磨损。

  风电齿轮系统持续润滑监测产品:https://www.inzoc.com/chanpinzhongxin/zaixianjiancechuanganqi/185.html主路多功能油液传感器、https://www.inzoc.com/chanpinzhongxin/youyejianceyun/80.html旁路多功能油液传感器

  三、风电机组健康润滑预测运维方案

  对风电齿轮箱、发电机、电动泵设备等重要齿轮系统进行实时监测和预警,以确保设备的正常运行和延长设备寿命。

风电机组健康润滑预测运维方案

  系统架构设计图

  1.0 监测流程

  安装油液监测传感器,监测齿轮箱内的油温、油压、水分含量、粘度等参数。通过实时数据采集和传输,将监测数据上传至可靠性平台。

  在平台上建立齿轮油的老化模型,利用监测数据进行实时预测,以评估减速机的寿命。

  对监测到的数据进行分析,检测油品乳化、粘度超标、齿轮异常磨损等故障,并进行分级报警。

  平台支持接入各类监测数据,并提供网页端和手机端的数据预警功能,以便运维人员随时监测设备状态。

风电机组健康润滑预测数据预警方案

  四、部署案例

风电齿轮润滑系统在线监测设备

风电齿轮润滑系统在线监测设备

风电齿轮润滑系统在线监测设备

风电齿轮润滑系统在线监测设备

  五、数据展示

  方案支持接入各类监测数据,并提供网页端和手机端的数据预警功能,以确保设备在任何时间和地点都能得到有效的监测和管理。

  整体方案还包括集成大数据、模型预测、报告分析和分级报警,以实现设备的安全预警管理。

风电齿轮润滑系统在线监测设备

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