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机械学院
大型风电装备状态监测与故障诊断系统
来源: 日期:2017年05月18日 10:25 点击数:

负责人: 陈雪峰

联系电话: 029-82663689-602

E-mail:chenxf@mail.xjtu.edu.cn

所在学院: 机械学院

项目介绍:

大型设备的状态监测与故障诊断技术目前已广泛应用于石油、化工、发电、冶金等行业。据统计,运用该技术后,事故率可以减少75%,维修费用降低25~50%以上,状态监测与故障诊断技术的投资获利比高达1:17。鉴于该技术带来的诸多益处,国外大多数关键设备均采用强制监测的办法,改变了传统的设备维修方式,使设备管理进入了以状态监测为基础的预知维修的时代。随着“风力发电机组振动状态监测导则”的出台,风机状态监测与故障诊断系统的市场需求将会剧增。但针对风力发电这一新型装备制造业,目前尚缺乏有效的在线振动监测诊断系统。

本系统的采集处理模块内置单片机,自动实现测速、跟踪滤波、放大以及信号转化等工作;采用多CPU技术,确保对振动数据的准确采集;多通道同步采集技术,确保各通道数据的一致性;固态存储系统,确保数据安全存储。软件系统界面友好,包含研究积累建立的振动报警标准、传统的时频域分析、包络解调分析、先进的小波信号处理模块、远程诊断中心等功能,开发专门适用于风电机组监测的新方法。

该系统基于先进的状态监测和故障诊断理论,充分考虑到风力发电机组传动链中各部件的结构、变速运行工况以及高低温等恶劣使用环境,采用稳定可靠的数据采集系统和先进的故障诊断技术,对故障发生的具体部位准确的判断定位,从而实现对风力发电机组传动链等运行状态的实时监测、故障预警和诊断,从而大大降低风力发电机组的维修成本。目前国内成熟的风电装备诊断系统不多见,本项目市场前景好。

合作方式:共同合作开发。

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