应用场景

• 风电场叶片实时监测：适用于各类风电机组叶片全生命周期运行状态监控，覆盖不同风速、环境工况。

• 故障预警与维护：针对叶片覆冰导致的功率下降、破损引发的结构风险、螺栓松动造成的振动异常，提供早期预警与故障定位。

• 数据追溯与分析：支持历史数据查询、振动信号多维度分析，助力运维人员优化维护策略。

软件架构

硬件支撑

功能实现

• 数据采集：通过 STM32 微控制器控制传感器，太阳能供电保障持续运行，TCP 协议实现数据可靠传输。

• 实时监测：LabVIEW 前端界面动态显示叶片转速、三轴加速度信号，自动 / 手动双模式适配不同运维需求。

• 故障报警：预设均方根、模态频率阈值，每小时分析数据，超限则触发红 / 绿指示灯切换报警。

• 数据存储：通过 LabSQL 控件对接 MySQL 数据库，按日期分表存储，支持多条件查询。

• 数据分析：集成时域、频域、模态分析功能，借助 Matlab Script 节点调用信号处理函数完成深度分析。

架构优点

• 兼容性强：无缝对接无线传感器、数据库及 Matlab 工具，支持多源数据融合处理。

• 可视化优：图形化编程降低开发难度，界面直观呈现监测数据与故障状态，便于现场操作。

• 实时性高：TCP 协议保障数据传输效率，阈值判断与报警响应快速，满足在线监测需求。

• 扩展性好：模块化设计支持功能迭代，可灵活增减传感器类型或分析算法。

提升方向

• 算法适配优化：现有 LightGBM 算法基于仿真与试验台数据，需在实际风电机组中验证海量数据处理能力。

• 传感器部署：需进一步明确实际机组中传感器安装最优位置，提升螺栓松动等故障识别精度。

• 故障覆盖完善：当前系统侧重振动异常监测，需补充覆冰、破损等具体故障的专项诊断模型。

• 环境适应性：需强化极端天气（强风、暴雨）下数据传输稳定性，优化传感器抗干扰性能。