隨著風力發電規模和技術的不斷發展，風電機組大型化趨勢越來越明顯，風機葉片的尺寸也不斷上升。葉片長度的增加，在增大風能捕獲效率的同時，也增大了葉片斷裂損壞的概率。受風剪切、風湍流、塔影效應、偏航誤差等因素的影響，均會在風力發電機組葉片上產生不均衡載荷，日積月累，從而對葉片造成不可逆的損壞。目前對于風機葉片狀態監測的不足,導致葉片的運維水平遠遠落后,使得葉片失效無法預測，在生產中無法發揮其正常效能，而造成發電量和安全的損失。

　　為此，利用智能化的監測系統實時監控葉片運行狀態，掌握葉片運行中可能存在的各種風險，并通過預測性維護保養，對于風電機組安全穩定運行有著重要的意義。

振動監測

　　葉片的常見的損傷類型包括：氣動表面殼體損傷、結構支撐件損傷、葉片內部松動部件、啟動不平衡損傷以及天氣對葉片造成的影響等。準確的測量葉片在揮舞和擺陣方向的振動情況可以及時的了解葉片的運行狀態，同時也可以幫助優化機組的操作和維護。

　　菲尼克斯電氣葉片振動監控系統作為智慧葉片綜合監控系統中的最新子系統，振動傳感器提供關于葉片揮舞方向和擺陣方向的雙軸加速度數據及溫度數據，可長期記錄葉片的振動數據，通過多種智能分析方法及時發現葉片的異常。

　　振動傳感器均安裝在距離葉根1/3葉片長度的位置，控制器可安裝在輪轂內部，與主控通信可以通過無線方式，因此該系統既適合新裝機組，也適用于系統改造。

　　葉片振動監測系統，通過高精度的加速度傳感器進行葉片擺振和揮舞方向的振動信號采集，再通過人工智能特定的算法和數據模型確定該葉片的固有頻率模型。葉片振動模型建立后，葉片的在線狀態監測系統進行實時的采集、計算、分析，對于葉片發生的異常狀態給出警告或報警信號。

　　風機葉片振動監測系統的特點：

　　1、及時發現葉片氣動失衡、裂紋等缺陷

　　2、振動、頻率異常分析

　　3、基于深度學習的監測模型

　　4、高速、高分辨率信號

　　5、系統抗電磁干擾能力強

　　6、傳感器壽命長、可靠性高

可視化

　　軟件界面使用圖例，可以清晰、簡便的表示傳感器在葉片上的安裝位置和方向。當系統報警發生時，可以清晰的看到產生故障的葉片和報警信息，便于查看和分析：

　　數據曲線圖：

　　異常判斷指標

　　沖擊指標：葉片中的脈沖效應?？赡茉蚴侨~片內部材料松動或葉片維護后遺忘工具在葉片內引起的。

　　葉片振動指標：葉片振動的差異。當其中一個葉片的數據不同于其他兩個葉片時，就會發生該異常。

　　頻率異常指標：通過將每個葉片的狀態數據與其在類似運行工況下的歷史數據進行比對，從而確認是否發生變化。

　　基于PLCnext控制平臺，菲尼克斯電氣開發了硬件模塊化、軟件平臺化的智慧風機葉片綜合監控系統。利用PLCnext軟硬件架構的優勢，一方面確保數據一致性，另一方面確保數據安全性。得益于PLCnext平臺的云技術特點，用戶可把數據上傳至云端，對所有風場機組數據進行監控與計算，更高效地開展工作。

　　菲尼克斯電氣葉片振動監控系統，將為風機葉片的高效運轉提供多維度的可靠保障，為用戶創造更多價值。