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以下为发言实录:
钱征华:非常感谢邀请我在这里来介绍一下我们的进展。
主要分这几个方面:首先看一下油液磨粒建设,从风机行业空间很大,从江苏省在国家规划的千万瓦机的风电基地,风电产能发展潜力巨大。在风电运维过程中,风电市场会出现很多的故障,故障率也是在不断增加,给风电行业运营、维护带来了很多困扰,风机运行中经常会出现故障,使风机运行产生极大的运营成本。
针对常见风机故障监测方法有一个归类:一个是基于转子动力学,另外一个是叶片监测。转子动力学有好也有不好的,好的是监测过程中能对故障位置大致定位,缺点是只在故障产生后才能监测到,在故障初期不能有效的监测和预测。油液磨粒优点是可以实现对设备早期预警和寿命预估,缺点是检测尺寸有限,分辨率不高,我们尽量使用优点,对风机齿轮箱的故障监测具有较大的优势,我们针对这样的对比开展油液磨粒机床的研究。
油液磨粒传感器主要基于电子传感器的原理,一般来说基于反向双激励的三线圈螺线管式结构,通过这样三线圈结构会有不同的布置,效率和敏感度也有不同。
基于刚才三螺线管的形式,我们有新型四线圈的结构。
接下来我们设计一个电路,我们看实际设计出现四线圈的传感器到底怎么样,这是我们检测结构的结构框总,不再介绍。对这样一个,讲话我们设计的电路我们为了保证线圈和参数完全一致,我们也采用了将两个感应线圈分别处理的方式,将信号分别放大进行整零。这边是我们给出如果我们有这样一个铁磁性磨粒通过的时候我们滤波还是有很好的改善。
这边是铁磁性磨粒随着经济频率的变化可以获得较大的灵敏度。这边是鉴于我们探索特点,我们可以看到模拟传感器和温度传感器、压力传感器我们同时输入到监测电路里面进行微控制器的控制,最后我们想是现在通过这个物联网的模块在电信机站上,把真正数据反到我们用户的移动终端,这样我们就可以能够比较方便,或者是像管理人员能够保送报警信息,通知我们运维人员能够发现处置机器自然事故,避免更大损害。
对这个系统我们实现了,这是一个示意图,我们风机模拟监测系统和联网系统,比如说这些风机通过GPS定位数据实施可以发送到我们云端,在我们客户端可以反馈出来。这个是我们需要用到的传感器的监测技术以及我们的模块。
通过这样一个简单的介绍,通过这个理论分析提出了比传统三线圈平行结构据有更高灵敏度的四线圈内外层结构的油液磨粒传感器。进一步我们对油液磨粒传感器仿真研究和检测电路的设计实现了油液从200微米到3毫米大小的铁磁性磨粒的检测,我们希望灵敏度和检测的尺寸可以进一步变小。
接下来希望将窄带物联网技术引入到油液磨粒监测系统,如果监测到可以快速知道故障的位置。下一步希望和相关企业开展通过磨粒检测的相关数据来分析齿轮箱可能存在的故障以及剩余寿命的研究。谢谢大家。
(发言为北极星风力发电网根据速记整理,未经本人审核)
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