风力发电机采用状态监测和故障诊断技术。

1.监测齿轮箱监测和故障诊断。

变速箱做为联接风力发电机和发电机的主轴的一部分，內部构造繁杂，承受力标准繁杂，非常是在运作标准和负载产生转变时，产生故障的概率增加。因为变速箱故障造成风机故障率高，不但维护保养成本费高，并且发电机损耗大，因而变速箱的状况监控和故障确诊十分关键。变速箱故障的齿轮和轴承是常见部件，断齿.齿面应力和粘连是齿轮故障的常见类型；镀层.裂痕和表层裂痕是轴承缺点的常见类型，一切类型的故障都是危害变速箱的一切正常运作。伴随着风力发电机组的尺寸扩大，对变速箱的特性规定也愈来愈高，因而必须确保变速箱的安全性可靠运作。振动增益测量和温度监测一般用于监测齿轮箱状况，振动监测主要是用测振仪检测和记录齿轮振动频率，然后用设计数据比较分析实际测得的运行数据，找出设备的运行状况，一部分齿轮箱的转速故障特性的频率是判断齿轮和轴承健康状况的重要指标。因此，可以先用时域信号统计来评价齿轮的故障点和原因，再用快速傅里叶变换和功率谱来重新确认初检结果。测温方法主要是用温度传感器对齿轮运行过程中的零件的温度变化进行确定和评价，与正常状态相比，可及时获取齿轮箱零件的转速状态信息。

2.监测叶片状态和诊断故障。

叶片关键消化吸收风力发电机中的风力发电，而且他们长期曝露环境中，对叶片导致严重损害。叶片的长短一般为30-40m，因而在运作中会造成叶片出現疲惫裂痕。假如遭受海域海水的水份腐蚀，爆炸和雷击也是危害叶片安全性的要素。为保证叶片的安全性运作，对叶片的材料.品质和总数有严苛的规定。叶片一旦裂开，不但会毁坏叶片自身，也会威协整个机器的安全性。叶片的常见故障是根据开展应力发生的检验結果获得的，能够对叶子的常见故障方位，可是叶子终究较为脆，易遭受不良环境和运作环境的危害，因而这对应力发生传感器明确提出了更高的品质规定。光纤布拉格光栅传感器具备优异的抗电磁干扰.抗腐蚀.体积小.长寿命等优势，更适用叶子应力发生和应变的检验，对叶子的长寿命预测具备关键功效。为了克服光纤光栅传感器的缺点，还可以将声发射检测和红外检测相结合。利用声发射检测可以检测叶片内应力集中的破裂和变形过程中释放的应力波，从而判断叶片的健康状况。红外感应技术可以根据热辐射能量的损失状态，从裂纹和脱皮等物质中检测叶片的健康状况。

3.故障诊断和发电机状态监测。

发电机做为关键构件，其关键作用是将机械能转换为电力能源。因为发电机运作状况和电磁环境的长期性转变，再加上发电机尺寸的扩大，发电机械的合闸保护在一定水平上提升，因此常常会出現振动.轴承风机热不起作用.线圈短路.定子和转子问题反复出現故障等状况。在状况监测和发电机故障诊断时，状况监测主要是监测转子输出的电流信号.电压信号和功率信号，根据对电流信号的时域剖析获得幅度值数据信息，随后根据转变判断在谐波波分量型的发电机故障[5]。如判断转子偏心的误差，根据输出电流.电压.功率等信号判断轴承磨损过大還是别的类型。

4.状态监测和故障诊断的故障诊断。

电力系统也是风力发电机组的组成部分，通过变频器等电器设备将能量传输到电网，并据此对电力系统进行控制。根据电力系统的故障特点，性能参数检测方法主要是通过对输出电压.电流.功率和温度等数据的监测，再对照标准值来判断电力系统的健康状况。液压系统的状态监测和故障诊断主要是采用流体进入监测的方法。根据微粒状态采取适当的预防措施。监测各风机组件的状态和诊断故障，主要是根据各组件的运行环境和运行状况来决定是否采用两种监测方法。只有采用最适合的方法，才能保证对好的数据进行最佳的监测，进而对数据进行分析和分类，然后制定适当的预防和控制措施[6]。通过测人员获取的数据进行分析，为风机状态监测和故障诊断技术提供坚实的参考，从而保证数据的完整性和准确性。

综上所述，因为风力发电机构件的维修较为繁重，运作环境较为恶劣，这给发电机的维修带来了一些特殊的困难。定期维修和停机是发电机的主要维修工具，但它们会增加维修费用，增加因拆卸造成的不必要问题。为了提高发电机的可靠性和稳定性，有必要对发电机运行的一举一动进行监控，采用状态监测和故障诊断技术，可以有效地控制输电系统和发电机系统的内部故障，从而降低维修费用。同时，通过对发电机的状态进行监控，可以更加全面.详细地获取发电机运行过程中的各种数据。分析整理这些数据后，可以进行目标设计优化，采取各种预防措施降低发电机故障的可能性，提高风力发电的效率和质量。