风能作为最重要的可再生能源之一，一直受到广泛的关注，根据我国900多个气象站将陆地上离地10m高度资料进行估算，我国平均风功率密度为100W/m2，风能资源总储量约32.26亿kW，可开发和利用的陆地上风能储量有2.53亿kW。近年来，风力发电也在我国进入了稳定发展的阶段。东南沿海及其岛屿，为我国最大风能资源区；内蒙古和甘肃北部，为我国次大风能资源区；黑龙江和吉林东部以及辽东半岛沿海，风能资源也很丰富。

随着风能的需求增大，风力发电所面临的问题也慢慢展现出来。风机一般建立偏远的地区，环境非常恶劣，风机不稳定的运行环境使得机组的故障频发，导致停机后造成的经济损失巨大，同时高额的维修费也是风电机场面临的棘手问题；除了外在，长时间的运行，设备器件本身的磨损也是一大隐患，加上风机本身就很高，不及时发现处理维修，同样会造成无法挽回的损失，故障预测就显得格外的重要！

为了尽可能地避免风机故障的发生，当下最好的做法就是对风机的运行状态进行实时的监测。

那么从哪几个方面去监测呢？

1）温度。风机绕组在长时间运行的情况下，温度过高会使元器件加速老化影响整个风电机的寿命，而能够在机组温度过高或者即将温度过高的情况下对系统进行预警，可以有效地对风机进行保护，大大地延长风机的使用寿命。

2）振动。转轴窜动过大或联轴器连接松动，造成风机叶轮磨损或积灰，出现不平衡，轴承磨损或损坏等等。这些都是造成风机振动的原因，及时地收集振动参数进行对比判断，可有效防止事故发生。

3）噪音。风机运转最重要的就是轴承，轴承产生噪音的原因有很多，长时间运用后缺乏润滑油会产生噪声，轴承磨损导致间隙变大、轴承松动都会产生噪声，给噪声大小给定一个范围，用传感器接收参数就能有效的判断出问题的大小。

目前而言，传感器在风机监测上的应用已经非常广泛，一些设备将高性能传感器与智能边缘计算功能结合在一个紧凑坚固的外壳中，赋予传统工业旋转设备无线连接和智能分析决策的功能。直接从设备表面测量关键参数，利用AI融合工业机理的算法，构建旋转设备故障模型库，实现边缘侧数据实时分析和决策，可以把事后维修变为预测性维护，完美的契合了风机监测的需求。

当然，可能还有更好的方法去实现风机及其它设备的智能监测，相信随着科技的不断发展，各式各样的智能产品都会被开发出来！

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