引言：风力发电机能否正常投入使用，影响着风力发电的整体质量，而风机故障会导致机组本身受到损坏严重的情况下，可能会造成更加不可预料的后果，设备受损情况较为严重，部分问题难以在检修工作中得到解决。在这种情况下，需要重视在线监测和故障诊断系统的设计，以保证风力发电机在实际运行过程中处于一种可控状态，辅助相关人员及时发现风力发电机在实际运用过程中存在的不足，提升风力发电机的应用质量与效率。
一、风力发电机组运行情况检测的重要性
电能是当前社会建设与人们生活重要的应用势能,不但经济建设需要电能作为重要的保障,人们的生活、工作、学习更离不开电能的大力应用。风力发电是借助于自然的力量,应用能量转换的办法,为人们的生活及社会的建设提供强大能源建设保障。风力发电机组的应用,不但可以解决我国电力能源应用不足的现状,同时还能使环境得到更好的保护，风力是自然界中常见的物理现象,特别是经济欠发达的一些山区，风力资源丰富,加大地方的风力发电机组建设,不仅可以为国家创造更大的经济价值,还能够保证地方的电力供应。鉴于风力发电对于当前社会建设的重要意义，加大风力发电机组运行检测力度,能够及时的发现整个发电机组运行期间的问题,通过对故障发生的原因进行合理的分析,从而找到风力发电运行期间故障处理的主要策略。
二、风力发电机组振动状态监测
1.监测技术特点
设备的运行故障检测,不能只从设备的表面进行检测,更要对设备运行的相关参数进行科学的分析，找出风力发电机组运行故障发生的内在原因。对测得各项运行的参数值利用先进的算法进行计算[1],通过机组实际运行的状态及机组想要实现的功能,选择恰当的算法对机组运的参数进行计算分析，通过大量的数据分析,从而得到与之相匹配的相关参数,但需要注意的是,有些厂家的测量方式与算法有一定的差异性特点,因此在具体开展工作的期间,要适其实际的情况而定。
2.测量设备异常监测
风力发电机组内的测量设备本身有出现故障的可能性，因此需要有相应的监测机制进行防范，常用的方法有：（1）部分测量设备随附检测触点，正常状态下为常开/常闭状态，异常情况下则为常闭/常开状态。可根据触点状态的变化对设备状态进行判断。（2）在测量设备的输入端与输出端时分别另接一组信号进入主控制系统，同时主控制系统内预先存储与测量设备对应的算法，时刻读取输入值与输出值并进行比对，如输出值与输入值不符，则判断监测设备异常。
3.异常监测参数的计算
风力发电机组运行中，参数计算离不开有效监测技术与方法的支持，实际操作中要注意以下问题：（１）参数检测计算时，要合理选用算法。风力发电机组类型比较多，各类型机组内需要不同的算法，且每一种算法有很多可供选择的策略。因而要结合风力发电机组实际情况与需求合理选择算法[2]。（２）选择有效的设备运行算法。合适设备主要指算法稳定且设备自身硬件条件能够支撑长期运行，设备内部配置可靠且可以进行稳定的数据传输与测量。
4.测量参数异常监测
监测风力发电机组的可测量参数时，需要掌握一定的方法和原则。一般需要注意以下几个要点：（1）风力发电机组内可测量参数大致包括电压、电流、频率、液压压力、温度等，需根据可测量参数类型选取不同的测量设备，多个测量设备相互配合。（2）分析确定可测量参数的上下限范围，根据范围选取合适量程的测量设备。（3）分析确定可测量参数的正常/异常值区间范围及动作触发条件。
三、风力发电机组故障诊断技术
1.机械故障检测分析
风力发电设施在运行的期间,还要加大整体设施的机械构件进行故障的分析力度。机组的运动构件繁多,故障检测具有一定的困难。在对机械故障原因进行检测的过程中,要对各种不同故障所展现出的现象进行合理地的分析。通过压力变化,振动参数、温度及磨损的状态进行科学的检测。
2.振动信号检测
振动信息数据检测能够及时的检测到发电设施主要构件的故障,通过在各大构件上装置传感设备的方法,通过传感器反馈的数据信息判断设备整体的运行情况。利用信号的数据进行科学的分析,从振头的源头进行控制,对振动的整体状态与正常运行的数据进行比对,能够更加准确、及时找出设备故障的源头，从而提供整个机组设施的维修效率。
3.故障诊断分析
对风力发电机组进行故障诊断时，要根据机组自身结构的复杂性和机组运行环境的特殊性，综合分析各种因素，提高故障诊断结果的准确性。风力发电机组运动部件多、结构复杂，故障诊断比较困难。因此需要更新传统诊断技术，积极应用新技术和新理念，准确诊断各种故障，为故障的解决提供依据[3]。对于风力发电机组的故障诊断，需要准确掌握各类不同的故障现象，根据机组电力参数、振动、压力、形变、磨损、温度等性能特征进行综合分析，完成故障诊断。
4.分析热力参数分析
风力发电机组运行中分析热力参数，即分析机组运行温度与湿度变化以此明确其运行状态。对于风力发电机组而言，内部温度包含发电机、齿轮箱、运动电机及变流器等大部件、机舱及控制柜等内部温度。有效监控风力发电机组内部热力参数，有效监测其运行情况。此外结合机组热力参数变化趋势与反馈结果，准确判断机组故障设备部位，为故障原因分析提供可靠的参考依据。
5.大数据在故障检测技术中的应用
大数据是当前信息技术进步的重要产物,对于各个行业的建设进程都有一定的促进作用。风力发电机组的故障检测也不例外,大数据具有强大的信检索、整体分析的功能,可以更好的了解数据背后存在的关键联系。通过相关的数据进行分析,找出故障产生的规律,从而更好的预防设备故障发生的概率。利用大数据模型的建设,通过回归数据解析,及时的了解故障发生的相关因素;还可以通过传感数据采集,通过信噪比对传感设施的作用数据进行分析，快速而准确的判断数据发生的原因大数据是当前信息技术进步的重要产物,对于各个行业的建设进程都有一定的促进作用。风力发电机组的故障检测也不例外,大数据具有强大的信检索、整体分析的功能,可以更好的了解数据背后存在的关键联系。通过相关的数据进行分析,找出故障产生的规律,从而更好的预防设备故障发生的概率。通过传感数据采集,通过信噪比对传感设施的作用数据进行分析，快速而准确的判断数据发生的原因。
结束语：综上所述，风力发电机组由于运行环境及自身结构所限，与传统发电设备相比，故障产生概率较高，且故障产生原因复杂多样。面对这种情况，需要对风力发电机组进行实时、全面、系统的监测，同时采取多种分析诊断方法，及时发现并解决机组运行时的故障，避免造成巨大的经济损失。
参考文献：
[1]赵坚．风力发电机组状态监测和故障诊断技术研究[J]．机电信息，2019（23）：72-73.
[2]李靖.基于振动分析的风力发电机故障诊断方法[J].科技资讯,2018,16(33):54- 55.
[3]李刚,齐莹,李银强,张建付,张力晖.风力发电机组故障诊断与状态预测的研究进展[J].电力系统自动化,2021,45(04):180- 191.
