风电机组轴承的状态监测和故障诊断与运行维护王利
风力发电机轴承震动监测预警的研究与应用
风力发电机轴承震动监测预警的研究与应用发布时间：2022-12-09T03:07:17.507Z 来源：《中国电业与能源》2022年14期作者：王金山[导读] 为了能够更好的避免和减少风力发电机故障带来的重大事故和安全隐患，并且在日常对风力发电机进行维护节省成本，王金山大唐内蒙古分公司蒙西新能源事业部 010000摘要：为了能够更好的避免和减少风力发电机故障带来的重大事故和安全隐患，并且在日常对风力发电机进行维护节省成本，轴承在线振动监测预警必不可少。
本文介绍了在线监测系统的功能简介、工作原理、传感器测点选取和数据处理等关键技术及系统实际应用，对风电振动监测具有一定借鉴意义。
关键词:风力发电机组;轴承在线振动监测;;现场应用Abstract:In order to better avoid and reduce the wind turbine failure caused by major accidents and safety risks,and in the daily maintenance of the wind turbine cost savings,bearing online vibration monitoring;the system is essential.This paper introduces the function introduction,working principle,sensor measurement point selection and data processing and other key technologies and the practical application of the online monitoring system,which has certain reference significance for wind power vibration monitoring. Key words:wind turbine;bearing online vibration monitoring;;field applicationＣｏｎｄｉｔｉｏｎＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＳｙｓｔｅｍ状态监测系统简称ＣＭＳ，最早应用在石油开采、石油化工、电力、冶金、煤炭、造纸、烟草、水／污水、地铁、水泥、船舶等行业。
高原型风力发电用轴承的智能监控与故障诊断方法研究
高原型风力发电用轴承的智能监控与故障诊断方法研究引言随着全球气候变化和可再生能源的迅猛发展，风力发电作为一种清洁能源正在受到越来越多的关注。
然而，由于高原地区气候条件恶劣、设备运行环境复杂等因素的存在，风力发电设备在高原地区日益频繁地出现故障。
其中，风力发电用轴承作为关键部件之一，承载着风力发电机组的转子、风轮等重要部分，因此其可靠性和安全性对整个风力发电系统的运行至关重要。
在高原地区，由于气候条件的特殊性，轴承容易受到高寒环境、氧气稀薄等因素的影响，导致轴承的工作状态难以保持稳定，从而引发故障。
对于高原型风力发电用轴承的智能监控与故障诊断方法的研究，不仅可以及时发现轴承故障，提前进行维修和更换，还可以降低设备的运营成本，提高风力发电系统的可靠性和安全性。
因此，本文将详细探讨高原型风力发电用轴承的智能监控与故障诊断方法的研究。
一、高原地区风力发电用轴承的工作环境1. 高地海拔带来的压力在高原地区，海拔较高，氧气稀薄，气温低，气压小。
这些因素导致风力发电设备的运行环境比低海拔地区更加恶劣。
高寒环境不仅加大了设备的摩擦而对轴承的运行产生较大的摩擦力，还会导致轴承受到寒冷空气和冰冻雨雪的侵蚀，从而加速轴承的磨损和损坏。
2. 气候条件的剧变高原地区的气候条件十分难以预测，天气变化多端。
这种气候不稳定性会给风力发电设备带来更大的挑战。
轴承在气温剧变的情况下容易出现热胀冷缩的现象，从而造成油脂的漏失，加剧轴承的磨损。
此外，气温变化还会导致轴承内部构件材料的膨胀和收缩，对轴承的运行状态造成不利影响。
二、高原型风力发电用轴承的智能监控技术为了有效监测高原型风力发电用轴承的工作状态，及时发现轴承故障并进行准确诊断，需要应用智能监控技术。
智能监控技术通过采集轴承的振动、温度、噪音等信息，借助数据处理和分析，实现对轴承工作状态的实时监测和故障的预测。
1. 轴承振动监测通过安装加速度传感器或振动传感器，可以实时采集风力发电用轴承的振动信号。
风力发电机组轴承常见故障诊断与振动检测 王健
风力发电机组轴承常见故障诊断与振动检测王健摘要：随着环境污染问题的日益突出，同时为了克服能源危机，风能作为一种绿色可再生能源越来越受到世界各国的重视，风力发电机组（简称风电机组）作为将风能转化为电能的关键装备得到了迅猛的发展。
风电机组通常坐落于偏僻的、交通不便的、环境恶劣的远郊地区以及沿海或近海区域，且机舱一般安装在离地面几十米甚至上百米的高空，因此风电机组日常运行状态检测困难，维护成本昂贵。
有统计资料表明，陆上和海上风电机组的维护费用占到各自风场收入的10%～15%和20%～35%左右，因此风电机组在恶劣环境下的运行可靠性问题特别受到关注。
关键词：风力发电机组；轴承故障；诊断；振动检测轴承故障与齿轮箱故障几乎占据了风力发电机组故障的大多数。
发电机组的各种检测传感器均安装在轴承座上，而各种轴承故障都是通过传感器才发现的，所以我们通过传感器所采集的信息就可以准确的判断整个发电机组的工作状况。
然而在实际安装中，轴承故障诊断与振动识别也是作为优先部分处理，科研投入也是占据了成本投入的一半以上。
本文就风力发电机组轴承常见故障特征及原因进行详细阐述，然后就轴承的振动检测进行深入研究。
1风力发电机组轴承常见故障特征及原因1.1风力发电机组轴承结构轴承一般分为外圈、保持架、滚动体（滚珠）和内圈4个部分。
轴承内部充满油脂类物质，用于减少轴承滚动的阻力，也能分离轴承与其他部件的接触，从而减少摩擦阻力。
油脂还可以起到散热与防止腐蚀的作用。
所以为了防止外物对油脂的影响，我们一般会在保持架的两端加装防尘装置，以免外物减弱油脂的各种作用。
1.2风力发电机组轴承常见故障及诊断支撑主轴轴承的外圈固定在轴承座上，机械传动轴从主轴轴承内圈经过。
风力带动叶轮转动，通过传动链将动力传输给主轴，当主轴达到一定的载荷转速时，由轴承和轴承座组成的振动系统就会产生激励，也就是风机发电机组振动的产生。
这种激励振动一般是周期性振动，对受载体产生的撞击力或摩擦力也会周期性的出现，长期疲劳极大可能产生轴承的局部损伤，因此需要加强对轴承振动频率的监测。
风电机组轴承故障诊断与疲劳寿命研究综述
风电机组轴承故障诊断与疲劳寿命研究综述发布时间：2022-03-17T07:51:59.444Z 来源：《中国电业》2021年23期作者：赵洪志[导读] 风力发电从20世纪80年代开始以超越预期的发展速度向前发展。
赵洪志润阳能源技术有限公司摘要：风力发电从20世纪80年代开始以超越预期的发展速度向前发展。
根据资料统计，截止到2019年，全国新增风电容量478万kW。
风电机组主要包括叶片、轮毂、主轴、齿轮箱、发电机等主要零部件。
风电作为一种绿色能源，在国家政策扶持下并随着风力发电技术的日益成熟，风电将发展成为最迅速的新能源发电方式。
随着风电产业的迅速发展，风电机组长期在复杂交变载荷的作用下，对风电传动系统的要求也越来越严格。
风电机组轴承作为风电机组的关键部件，对提高整个机组的可靠性起着至关重要的作用，而风电机组的轴承极易发生故障，进而影响整个机组甚至停机。
关键词：轴承；数字化监测；疲劳寿命；故障诊断引言近年来，伴随我国经济高速发展，清洁能源在国家能源体系构建中发挥着举足轻重的作用，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》中提出，加快能源技术创新，建设清洁低碳、安全高效的现代能源体系。
这意味着清洁能源已纳入国家长期发展战略中，而以风能产业为代表的环境友好型能源产业由此迸发出巨大的经济前景和发展潜力。
然而，由于风电装备工作环境恶劣，运行工况复杂，使用寿命长，导致机组部件容易发生潜在损坏故障，如果不能及时发现处理将造成巨大的经济损失和严重的安全事故。
一、风电结构及轴承根据国内数据表明，风电机组传动系统中主轴、齿轮箱、发电机等关键零部件故障失效率较高，而主轴、齿轮箱、发电机失效大都由轴承故障失效所引起。
风电机组中传动链轴承包括：主轴轴承、齿轮箱轴承、发电机轴承、变桨和偏航轴承等。
对于主轴轴承而言，由于主轴直接承受来自叶轮的载荷非常大且轴很长、容易变形，所以大多数主轴是由两个调心滚子轴承支承保证主轴的转动和自调心功能；齿轮箱轴承由于齿轮箱中行星架的原因轴承数量较多，种类也多，包含有深沟球轴承、圆柱滚子轴承、双列调心滚子轴承等，主要是根据主轴支撑方式的不同引起对齿轮箱的受力不同，轴承的选用也略有不同，例如主轴的支承方式采用的是双轴承支承，那么理论上齿轮箱只受到扭矩的作用，因此行星架支撑轴承可选用两个圆柱滚子轴承或两个单列圆锥滚子轴承；发电机轴承常采用圆柱滚子轴承和深沟球轴承，通过这两种轴承的结构设计可以用来降低轴承振动的噪声；变桨和偏航系统的作用是根据风速大小和方向调整叶片角度和追踪风向从而保证风电机组功率输出稳定，根据其工作环境可知偏航和变桨轴承要承受很大的倾覆力矩和不定风向、风力产生的冲击载荷，具有间歇工作、频繁启停、传动扭矩大的特点，所以要求该轴承为零游隙或者小负游隙以减小滚动接触面的磨损。
风力发电机轴承振动监测故障诊断研究
风力发电机轴承振动监测故障诊断研究发布时间：2021-12-29T05:15:37.852Z 来源：《中国科技人才》2021年第25期作者：薛豪波1 石莹莹1王丽莉2 俞春兰1[导读] 在风力发电机组运行过程中，为了对轴承异常状态进行准确判定，同时减少减少维护成本方面的投入，在更大程度上保证机组运行过程安全性与稳定性。
薛豪波1 石莹莹1王丽莉2 俞春兰11.浙江五洲新春集团股份有限公司浙江 3125002.绍兴泰格机电技术有限公司浙江 312500摘要：在风力发电机组运行过程中，为了对轴承异常状态进行准确判定，同时减少减少维护成本方面的投入，在更大程度上保证机组运行过程安全性与稳定性。
所以，在对风力发电机轴承振动故障问题进行监测时，采取了振动在线状态检测频谱信号的判别方式，也就是在对振动数据信息充分利用的基础上，开展相应的分析工作，从而对风力发电机轴承运行状况进行准确监测。
本文主要针对风力发电机轴承振动监测故障诊断进行了深入探究，希望能为相关人员提供合理的参考依据。
关键词：风力发电机；轴承；振动；监测；故障诊断现如今，基于我国科学技术水平不断提升的背景下，其振动信号监测、数据分析以及数据技术水平也在原来的基础上实现了进一步提升。
我国相关部门逐渐加强了对在线监测技术的创新工作，在对应用条件以及使用环境全面了解的基础上，将实时监测工作进行全面落实，从而为故障判定工作开展提供非常重要的参考作用。
结合目前的实际情况来看，我国风力发电行业发展中，对于振动在线监测技术有着非常广泛的应用，当风力发电机组在实际的运行过程中，对于其中可能存在的故障问题进行实施监控，可以为整个机组运行稳定性提供非常重要的保障作用。
风力发电机轴承振动在线监测技术应用1.1 在线监测技术现如今，在我国风电行业快速发展的背景下，单机功率也因此发生了相应的转变，开始面向大功率海上风电机组不断发展。
但是，结合目前的实际情况来看，关于陆上主流机型，大多数都是双馈型机组，并且在整个市场中占据着非常大的比重。
风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究与进展
风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究与进展一、本文概述随着全球能源结构的转型和可再生能源的大力发展，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，其地位日益凸显。
风力发电机（Wind Turbine，WT）作为风力发电系统的核心设备，其运行状态和性能直接影响到整个风电场的发电效率和经济效益。
因此，对风力发电机进行状态监测和故障诊断技术的研究，对于保障风电系统的安全稳定运行、提高发电效率、延长设备寿命具有重要的理论和实践价值。
本文旨在全面综述风力发电机状态监测和故障诊断技术的研究现状与发展趋势。
文章首先介绍了风力发电机的基本结构和工作原理，分析了风力发电机运行过程中可能出现的故障类型及其成因。
然后，重点阐述了当前风力发电机状态监测和故障诊断的主要技术方法，包括基于振动分析的故障诊断、基于声学信号的故障诊断、基于电气参数的故障诊断等。
对近年来新兴的和大数据技术在风力发电机故障诊断中的应用进行了详细介绍。
本文还总结了风力发电机状态监测和故障诊断技术的发展趋势和挑战，包括技术方法的创新、多源信息融合技术的应用、智能化和自动化水平的提升等。
文章展望了未来风力发电机状态监测和故障诊断技术的发展方向，以期为我国风电行业的健康发展提供理论支持和技术指导。
二、风力发电机的基本原理与结构风力发电机是一种将风能转化为机械能，再进一步转化为电能的装置。
其基本原理基于贝茨定律，即风能转换效率的理论最大值约为16/27，约为3%。
风力发电机主要由风轮、发电机（包括装置）、调向器（尾翼）、塔架、限速安全机构和储能装置等构件组成。
风轮是风力发电机的主要部件，一般由2-3个叶片组成。
风轮受风力作用而旋转，将风能转化为机械能。
风轮的转速随风速的变化而变化，为了保证发电机能够在风速变化的情况下稳定工作，需要通过增速机构提高风轮的转速。
发电机则将风轮旋转的机械能转化为电能。
发电机的类型有很多，如永磁发电机、电励磁发电机等，其选择取决于风力发电机的具体设计需求和运行环境。
风力发电机状态监测与故障诊断技术
风力发电机状态监测与故障诊断技术发布时间：2021-06-09T02:27:11.188Z 来源：《福光技术》2021年4期作者：张海波孔令琪[导读] 风力发电机的结构可以分为机械和电气控制两大部分，机械部分主要负责能量的转化和传递。
内蒙古华电辉腾锡勒风力发电有限公司内蒙古呼和浩特 010010摘要：近年来，随着工业的发展，环境污染日益严重，新能源风力发电在各行业领域应用日益广泛。
一般风力发电场多建于偏远地区，地处环境恶劣，无法应用有效监测技术解决风力发电机组各种故障与信号不统一等问题。
因此，基于风力发电机不同监测数据，全面分析风力发电机组运行时遇到的故障，深入研究风力发电机组监测与故障技术具有非常重要的意义。
关键词：风力发电机；状态监测；故障诊断技术1风电机组工作原理风力发电机的结构可以分为机械和电气控制两大部分，机械部分主要负责能量的转化和传递。
风力发电机利用叶轮吸收风能，并将风能转化为叶轮的动能，通过叶片法兰传递给轮毂，再由轮毂将动能传给主轴。
主轴经联轴器将动能传递给行星齿轮箱输入端，此时叶轮的转速较低一般为 10-20 转，经过行星齿轮箱增速后由齿轮箱输出轴通过联轴器传给发电机输入端，齿轮箱输出轴转速达到 1000-1800 转，达到发电机输入转速，最后由发电机实现动能向电能的转化。
电气控制部分包括信息采集、分析和传递环节。
信息采集环节主要由分布在风力发电机不同位置的传感器组成，传感器采集的信号顺信号线发送到控制系统，控制系统接收信息之后，对信号进行分析判断，最后发出相关动作指令，例如：偏航、变桨、温度控制和机械紧急刹车等指令。
由执行电机或液压执行装置执行。
2风力发电机状态监测与故障诊断技术2.1齿轮箱状态监测和故障诊断对齿轮箱进行故障诊断可以将故障消除在萌芽时期，有效预防实际工程生产中重大事故的发生。
因此，为了提高设备的可靠性运行，针对齿轮箱进行故障诊断是关键，同时也是状态监测和故障诊断技术发展的必然趋势。
风力发电机组状态监测与故障诊断系统
风力发电机组状态监测与故障诊断系统风力发电机组状态监测与故障诊断系统风力发电机组是一种利用风能产生电能的设备，近年来得到了广泛的应用和发展。
然而，由于长时间的运行和恶劣的环境条件，风力发电机组容易出现各种故障和损坏。
为了有效监测风力发电机组的运行状态，并及时发现和诊断潜在的故障问题，研发风力发电机组状态监测与故障诊断系统变得尤为重要。
风力发电机组状态监测与故障诊断系统是一种利用传感器、数据采集和分析等技术手段，对风力发电机组的各种参数进行实时监测和分析，以实现对风力发电机组运行状态和故障情况的诊断与预测。
下面将从系统概述、监测参数和故障诊断方法几个方面来介绍该系统。
一、系统概述风力发电机组状态监测与故障诊断系统主要由硬件和软件两部分组成。
硬件部分包括传感器、数据采集模块、数据传输模块和数据存储模块等。
传感器用于实时采集风力发电机组的运行参数，如转速、温度、振动等。
数据采集模块将传感器采集到的数据进行处理和转换，然后通过数据传输模块将数据传输给软件部分。
软件部分包括数据分析和故障诊断模块。
数据分析模块对传感器采集到的数据进行处理和分析，生成相关的运行状态指标和故障诊断依据。
故障诊断模块根据数据分析模块生成的指标和依据，对风力发电机组的故障进行诊断和预测。
二、监测参数风力发电机组的状态监测需要采集多个参数进行分析。
首先是转速参数，通过监测风力发电机组的转速变化，可以判断转子的运行情况和负荷情况。
其次是温度参数，通过监测风力发电机组的温度变化，可以判断发电机组内部的温度是否正常，是否存在过热现象。
再次是振动参数，通过监测风力发电机组的振动情况，可以判断是否存在机械故障和失衡情况。
此外，还可以采集电流、电压等参数进行分析。
三、故障诊断方法针对风力发电机组可能出现的故障情况，可以采用多种方法进行诊断。
首先是基于规则的方法，该方法通过事先设定一系列规则和阈值，当监测到的参数超出规定范围时，系统会发出警报，提示可能存在故障。
风电机组轴承的状态监测和故障诊断与运行维护王利
风电机组轴承的状态监测和故障诊断与运行维护王利摘要：风能作为一种清洁可再生能源，受到世界各国的关注。
作为风能储量较多的国家，自然需要合理的利用风能，使得国家能够得到迅速的发展。
随着我国可持续发展政策的落实以及风力发电技术的进步，使我国风力发电产业得到迅速发展。
目前我国的风力发电在商业上已经可以与燃煤发电相竞争。
在这一市场大环境下，风力发电产业应当加强核心技术的发展。
在风力发电机组中轴承作为核心零部件，风电轴承的范围涉及从叶片、主轴和偏航所用的轴承，到发电机中所用的高速轴承。
轴承既是风力机械中最为薄弱的部分，也是最为重要的部分。
由此看来对于风电机组轴承的状态检测、故障诊断、运行维护等工作的深入研究就显得尤为重要，直接关系到我国电力事业的发展。
关键词：风电机组状态监测故障诊断运行维护风电轴承二、风电机组传动系统的日常维护（一）主轴轴承的日常维护及保养（以金风S48/750风力发电机组为例）轴承在工作的时候，会受到外界的影响，当受到一定量频率的震荡或者载荷重量增高，即使低速运行，都会影响到风电机组的安全运行。
温度过高、过低，润滑不均匀、缺少润滑脂或者其他物质入侵轴承，就会导致主轴轴承的失效而无法继续运行，一般情况下，主轴承轴被磨损锈蚀都会导致轴承运转的不流畅，使运转的阻力增大直至卡死甚至引起风机着火的严重后果。
就目前的形式来看，滚动式的轴承仍旧是风力发电场最主要的选择，因为其具有很大的优势，节约成本而且效率很高，但与此同时因结构构造较为简单也容易受到损伤，轴承中出现故障的原因有很多，故进行维护人员要特别重视这项内容，大部分故障最后都导致主轴轴承卡死。
如果出现主轴轴承卡死情况，首先考虑的就是轴承的质量问题，或者是安装的过程中出现了装配上的错误，大部分都是滚轴在润滑中受天气的影响导致了污染。
所以在日常维护和保养中，要全方位、多角度分析和考虑。
第一就是外观检查有无油脂溢出，清理主轴轴承处溢出油脂和集油盒中的油脂，如果发现润滑油脂变质，油脂碳化或者凝固等都要及时疏通或更换，妥当处理，不能造成风机附近环境污染。
风电机组在线监测与故障诊断系统的运维流程与方法探究
风电机组在线监测与故障诊断系统的运维流程与方法探究随着清洁能源的快速发展，风力发电成为可再生能源的重要组成部分。
风电机组在线监测与故障诊断系统在风电行业中具有重要作用，它能够实时监测风电机组的运行状态以及诊断潜在的故障问题。
本文将探讨风电机组在线监测与故障诊断系统的运维流程与方法。
一、风电机组在线监测与故障诊断系统的作用风电机组在线监测与故障诊断系统是一套集数据采集、传输、处理、分析和报警功能于一体的系统。
它主要通过各种传感器和监测装置，采集风电机组的运行参数、振动数据、温度、压力等信息，然后将这些数据传输到监测系统中进行实时分析和处理。
通过对数据的分析，系统可以及时发现风电机组的故障，并提供准确的诊断结果和预警信息，以便运维人员及时采取相应的措施，降低故障风险和提高风电机组的可靠性。
二、风电机组在线监测与故障诊断系统的运维流程1. 数据采集与传输风电机组在线监测与故障诊断系统首先需要搭建一套数据采集与传输系统。
该系统将通过安装在风电机组各个关键位置的传感器和监测装置，采集风电机组的各种运行参数和状态数据。
这些数据将通过有线或无线方式传输到中央监测系统。
2. 数据处理与分析中央监测系统接收到从风电机组传输过来的数据后，将对数据进行处理和分析。
数据处理包括数据清洗、校正和归一化等步骤，以确保数据的准确性和一致性。
数据分析则是基于大数据分析算法，对风电机组的运行状态进行实时监测和分析，识别可能存在的故障问题。
3.故障诊断与预警基于数据分析的结果，系统将进行故障诊断并给出准确的诊断结果。
同时，系统还会根据故障的严重程度和可能的后果，发出相应的预警信息，通知运维人员及时采取措施。
预警信息可以通过手机短信、邮件或者系统界面呈现给运维人员。
4. 故障处理与维修一旦发生故障，运维人员将根据系统提供的诊断结果，采取相应的维修措施。
系统可以提供详细的维修指导，帮助运维人员快速定位故障点和解决问题。
同时，系统还可以记录下故障处理的过程和结果，以便后续分析和改进。
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风电机组轴承的状态监测和故障诊断与运行维护王利
发表时间：2019-12-11T15:06:41.297Z 来源：《中国电业》2019年第16期作者：王利
[导读] 风能作为一种清洁可再生能源，受到世界各国的关注。
摘要：风能作为一种清洁可再生能源，受到世界各国的关注。
作为风能储量较多的国家，自然需要合理的利用风能，使得国家能够得到迅速的发展。
随着我国可持续发展政策的落实以及风力发电技术的进步，使我国风力发电产业得到迅速发展。
目前我国的风力发电在商业上已经可以与燃煤发电相竞争。
在这一市场大环境下，风力发电产业应当加强核心技术的发展。
在风力发电机组中轴承作为核心零部件，风电轴承的范围涉及从叶片、主轴和偏航所用的轴承，到发电机中所用的高速轴承。
轴承既是风力机械中最为薄弱的部分，也是最为重要的部分。
由此看来对于风电机组轴承的状态检测、故障诊断、运行维护等工作的深入研究就显得尤为重要，直接关系到我国电力事业的发展。
关键词：风电机组状态监测故障诊断运行维护风电轴承
二、风电机组传动系统的日常维护
（一）主轴轴承的日常维护及保养（以金风S48/750风力发电机组为例）
轴承在工作的时候，会受到外界的影响，当受到一定量频率的震荡或者载荷重量增高，即使低速运行，都会影响到风电机组的安全运行。
温度过高、过低，润滑不均匀、缺少润滑脂或者其他物质入侵轴承，就会导致主轴轴承的失效而无法继续运行，一般情况下，主轴承轴被磨损锈蚀都会导致轴承运转的不流畅，使运转的阻力增大直至卡死甚至引起风机着火的严重后果。
就目前的形式来看，滚动式的轴承仍旧是风力发电场最主要的选择，因为其具有很大的优势，节约成本而且效率很高，但与此同时因结构构造较为简单也容易受到损伤，轴承中出现故障的原因有很多，故进行维护人员要特别重视这项内容，大部分故障最后都导致主轴轴承卡死。
如果出现主轴轴承卡死情况，首先考虑的就是轴承的质量问题，或者是安装的过程中出现了装配上的错误，大部分都是滚轴在润滑中受天气的影响导致了污染。
所以在日常维护和保养中，要全方位、多角度分析和考虑。
第一就是外观检查有无油脂溢出，清理主轴轴承处溢出油脂和集油盒中的油脂，如果发现润滑油脂变质，油脂碳化或者凝固等都要及时疏通或更换，妥当处理，不能造成风机附近环境污染。
正常运行的主轴轴承在没有堵塞的情况下，润滑油脂可以作为介质正常的在轴承内起到润滑的作用。
还要检查轴承内的卫生情况，不能有其他杂物，保持轴承之间的接触面的整洁，日常维护过程中要借助工具对轴承进行清理，一旦杂物在里面堆积，就不能使轴承正常运转工作。
第二则是检查轴承是否存在松动的情况，或者轴承之间型号不相符，就会导致轴承之间的错位，发现松动后要利用工具将其恢复成原本使用的状态。
第三就是给轴承进行注油操作时，必须将机组切至维护状态打开叶尖气动刹车扰流板，使发电机、主轴空转后，才可进行注油。
定期维护时主轴每次加注油脂950g，发电机因厂家不同分别加注不同油量（株洲发电机前后轴承各加：70g，永济发电机前后轴承各加：100g）。
第四则是检查主轴温度，不同工况下都可以影响主轴轴承的运行温度。
例如：夏冬季节同输出功率条件下，主轴运行温度夏季平均高出冬季15-20℃左右。
因此判断主轴损坏要综合考虑。
根据现场运行维护情况在满足风机运行技术要求的前提下，在主轴上加装温度传感器设定停机报警温度后可有效防止主轴卡死等现象发生。
将注油口处的主轴PT100温度经SM331模块传回中央监控系统，实现风机主轴温度的在线监测功能。
第五则是定期对主轴轴温高的主轴油脂进行取样化验，根据理化指标滴点、锥入度、水分等指标信息和元素含量进行分析。
指标如有超标现象则应重点关注加强风机的巡检次数，必要时更换主轴轴承。
还可以利用小风天气盘车，监听主轴有无异音。
（二）齿轮箱的维护与保养
作为传动系统中非常重要的零件之一，齿轮箱相对来说也容易产生故障，齿轮箱的使用范围是长期不间断运行的，如果没有及时进行保养，极易影响风机正常的运行，因此要对齿轮箱进行定期的有效的维护和保养，这样能够降低齿轮箱故障的发生率，还能够增加齿轮箱使用的年限，节约生产成本。
对齿轮箱的检查是较为方便的，主要根据齿轮箱的声音是否正常以及齿轮箱内的润滑油脂的状态来判断的。
齿轮箱正常的声音的频率是稳定没有较大的起伏的，如果声音过快或者过缓，声音频率不稳定，噪音较大，就说明箱内的齿轮可能出现了齿轮断裂，齿轮表面点蚀或者齿轮松动等问题，要及时进行维修和更换，并且使齿轮重新安装后能够重新运转。
其次就是润滑油对齿轮的影响，油箱是否存在漏油的问题，或者齿轮箱油的质量问题对其造成的影响。
金风S48/750风机齿轮箱传动形式为一级行星齿和两级平行轴圆柱齿啮合传动，各齿轮采取强制润滑方式，增速比为i=67.57。
在日常维护要及时补充油箱内的润滑油，发现油箱泄露要进行更换修复等。
润滑油的质量也决定了油箱内齿轮运转的状况，油脂可能因为天气的原因凝固或者碳化，都要进行清理和更换润滑油。
在闭式传动中，当齿轮硬度不高，且润滑油稀薄时尤其容易发生齿轮点蚀。
齿轮的点蚀是齿轮传动的失效形式之一，即齿轮在传递动力时，在两齿轮的工作面上将产生很大的压力，随着使用时间的增加，在齿面上便产生细小的疲劳裂纹。
当裂纹中渗入润滑油，在另一轮齿的挤压下被封闭在裂纹中的油压力就随之增高，加速裂纹的扩展，直致轮齿表面有小块金属脱落，形成小坑。
轮齿表面点蚀后，造成传动不平稳和噪声增大。
在日常保养中，也要防止齿轮箱的异常高温，要检查润滑油供应是否充分，特别是在各主要润滑点处，必须要有足够的油液润滑和冷却；再次要检查各传动零部件有无卡滞现象，还要检查机组的振动情况，前后连接接头是否松动等。
防止因长期使用而出现零件老化以及破损的问题，如果发现这类问题发生，要及时进行零件的更换与维修。
及时发现问题并进行合理的解决，提高风机可利用率。
三、风电机组轴承的状态监测与故障诊断
基于SCADA的方法
SCADA系统能够将运行参数发送到中央数据库，对发电机组的运行状态信息实时的监测。
但是需要的传感和采集通信的数据较多，增加了供电技术的成本和监测复杂性，也因此没有得到良好的普及。
对于发电机的机械故障，可以通过感应电动机的终端发电机输出反应出来。
通过对电流和功率的稳定功率谱进行分析，对发电机轴承的故障进行监测。
在缺少振动传感器的情况下，将震动平均数据和参数相结合，从而判断风电机组的运行状态。
四、发电机组轴承的运行维护
对于主轴轴承齿轮箱、低速轴轴承、偏航和变桨轴承的运行维护来说。
由于轴承是低速而且不完全旋转，限制了振动监测效果。
齿轮箱低速轴轴承可以采用润滑油液进行维护，并实施在线监测的方法。
但对于主轴轴承与偏航和变桨轴承由于采用润滑脂、润滑油液混合液
进行润滑，不容易采用在线监测的方法，离线的样品采集往往也难以保证样品参与润滑工作，监测的效果很难得到保证。
结束语
我国风电机组的检测技术还不够完善，需要将风电机组的轴承维护和故障诊断与未来的发展方向进行结合。
由于我国的发电厂大部分建在风力资源丰富的北方，地区环境冬天温度较低、春天会有沙尘暴的影响，需要注重对轴承的润滑监测。
注意人才的培养，加强与高校之间的合作，使风电机组能够更好的运行，促使我国风力发电事业不断前进。
参考文献：
[1]罗燚. 基于变分模态分解和萤火虫优化概率神经网络的风电机组振动故障诊断研究[D].西安理工大学,2019
[2]张瑶,张宏立. 基于VMD多特征量风电机组轴承故障诊断法[J]. 计算机仿真,2018(09)。