风机叶片智能监测系统
风机叶片智能监测系统依托国内高端传感器技术，准确高效地完成数据采集和处理，结合工况具体问题具体分析。数据分析将多种数据源整合，利用自主研发人工智能算法进行实时监控和预警，有效应对叶片断裂、覆冰等重大运营风险。
基于传感器的采集方案应用能够对叶片运行故障进行预测，通过预防性维护，减少机组故障停机的时间，降低发电成本。
- 标准化方案
- 定制化方案
风力发电机组叶片状态在线监测系统【 4+1 】
主要物料：
3只加速度传感器 + 12只载荷传感器 + 12只温度传感器 + 15通道采集设备 + 机舱轮毂无线通讯
配置说明：
每支叶片的叶根安装4只载荷传感器；三分之一处安装1只加速度传感器
功能说明：
（1）可做独立变桨（IPC）
（2）气动不平衡监测
（3）叶根载荷预警
（4）变桨轴承损伤及螺栓监测
（5）叶片振动频率监测
（6）叶片刚度失效监测
系统特点
（1）基于业内领先的振动传感器技术，最低分析频率达到0.1Hz，最高分析频率达到1000Hz，频率分辨率达到万分之一赫兹，能够有效捕捉叶片结构动力学特征信号。
（2）传感器数据和SCADA的深度融合，结合澄科自主研发的算法模型，可发现并识别风机运行过程中产生的气动不平衡、开裂、覆冰、断裂等问题，对叶片断裂、严重覆冰等重大的故障实时报警，对裂纹及轻度覆冰等故障有效预警，最大限度的提升风场的经济效益，降低运维成本。
（3）澄科自主研发的疲劳统计学模型，能够对运行数据进行分仓统计并导入疲劳算法模型库，全生命周期的记录风机疲劳数据和损伤，能够为风机的研发设计以及故障分析提供强力支撑。
系统价值
（1）准确性多数据源采集，系统分析预测更准确；海量数据存储，故障特征提取更可靠；集成方式多样，场景适配更全面；海量数据互传。
（2）价值链支持监测维修一体，上下游集成，高性价比；国内无政策门槛，可定制化需求。
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