风电应用：主齿轮箱油液在线监测系统

行业标准及应用结合度剖析

  NB/T 10111-2018 由国家能源局于 2018 年 12 月 25 日发布，2019 年 5 月 1 日正式实施，是我国风电领域针对润滑剂运行检测的首个专项技术规程，填补了行业空白。其适用范围明确覆盖 “陆上及海上并网型风力发电机组”，具体聚焦三大核心润滑系统：

齿轮箱系统：包含主齿轮箱、偏航齿轮箱、变桨齿轮箱的润滑油；

液压系统：涵盖变桨液压系统、制动液压系统的液压油；

轴承系统：涉及主轴轴承、发电机轴承等关键部位的润滑脂。

   标准明确指出，无论是新投运风机的磨合期检测，还是运行多年风机的常规维护检测，均需遵循本规程要求，为风电场润滑剂管理提供统一技术依据。

   NB/T 10111-2018《风力发电机组润滑剂运行检测规程》。在该标准中，酸值是明确的强制性检测项目。但由于此前国内市场缺少可在线动态监测润滑油酸值的传感器产品，各大能源集团及风机厂家均未普及。

   我公司生产的朱雀^TM电化学传感器,采用不锈钢探头，动静态油液均可检测。不受油路系统压力、流速，气泡限制，不受设备本身振动影响。可检测润滑油的添加剂消耗、酸值、水分、含水率、水活度、电导率、介电常数、温度等多参数，其中在线润滑油酸值监测填补了国内的空白。并可选配颗粒计数器或金属磨粒传感器实现油液最多20个关键指标的在线动态实时检测。

产品已在国电投、国网等公司风电业务板块批量采用，并稳定运行超5年。

润滑油传感器原理及主流技术优劣势深度剖析

（一）主流润滑油传感器技术原理

（二）技术风电主齿轮箱应用优劣势深度剖析

   齿轮箱运行中，较重的金属颗粒受油箱底部磁场和颗粒物自重影响，大量磨粒聚集在油箱底部，不会随着油流动。较轻的颗粒受制于传感器精度无法检测到或随油的粘度粘在油箱壁上。

   电化学传感器皮米级检测精度从油本身纳米级添加剂颗粒（500-800纳米）开始检测，从而实现油的全生命周期监测。

   希姆西公司生产的朱雀^TM电化学传感器,采用不锈钢探头，动静态油液均可检测。不受油路系统压力、流速，气泡限制，不受设备本身振动影响。可检测润滑油的添加剂消耗、酸值、水分、含水率、水活度、电导率、介电常数、温度等多参数。其中在线润滑油酸值监测填补了国内的空白。并可选配颗粒计数器或金属磨粒传感器实现油液最多20个关键指标的在线动态实时检测。

（二）系统构成全解析

    油液在线监测系统主要由数据采集系统、数据传输系统、数据处理系统和监控系统四个部分组成。数据采集系统是整个监测系统的数据源头，它通过各种传感器实时在线地监测风机油液的各项关键参数，如铁磁性和非铁磁性颗粒的数量和大小、润滑油的水分、介电常数、黏度、温度等指标，这些数据能够直接反映风机齿轮箱等关键部件的磨损状况和润滑油的品质。不同类型的传感器各司其职，磨粒传感器采用电感式、电容式或光学原理，检测油液中金属磨粒的浓度、尺寸分布及形态，能够区分正常磨损与异常磨损；污染度传感器通过光散射法或超声波衰减法测量油液中颗粒总数，确定油液的清洁度等级；理化特性传感器则运用介电常数检测、电化学探头或红外光谱技术等，监测油液的黏度、酸值、水分含量、氧化程度等关键理化指标。

   数据传输系统采用高度可靠的移动数据无线网络，如 GPRS、LoRa、Wi-Fi 或 4G/5G 等方式，将采集到的数据实时发送至数据处理系统。在一些偏远的风电场，4G/5G 网络能够实现数据的快速、稳定传输，即使风机位于山区或海上等信号较弱的区域，也能保证数据及时送达。无线通信模块还具备较强的抗干扰能力，能够适应恶劣的工业环境，确保数据传输的准确性和可靠性。同时，为了降低传输带宽需求，一些系统还在设备端预装了边缘计算节点，对原始数据进行初步滤波、压缩或特征提取，减少数据传输量，提高传输效率。

   数据处理系统是将采集到的数据进行汇总分析的核心场所。它首先通过数据存储与管理模块，采用时序数据库（如 InfluxDB）存储历史数据，支持海量数据的高效检索，方便工作人员随时查询和对比不同时期的油液数据。接着，利用油液分析算法库中的各种算法，如磨粒特征识别（采用神经网络分类等方法）、污染趋势预测（运用 ARIMA 模型等）、理化指标关联分析等，对数据进行深入分析。最后，通过智能诊断引擎，基于机器学习（如 SVM、随机森林等）或专家规则库，输出设备故障类型、剩余寿命预测及维护建议，为风机的维护决策提供科学依据。

   监控系统主要负责把直观的数据处理结果反馈给风机维护人员。它通过可视化界面，如 SCADA 系统，展示油液状态、趋势曲线及故障定位结果，让工作人员能够一目了然地了解风机油液的实时情况和变化趋势。一旦检测到异常情况，系统会根据预设的阈值发出报警信号，提醒工作人员及时维护风机、更换齿轮油或采取其他应对措施，实现变定期维护为视情维护，将大修变小修，小修为换油，从而节省维护成本，提高设备的运行效率和可靠性。工作人员还可以通过监控系统远程对风机的油液监测进行管理和控制，无论身处何地，都能及时掌握设备的运行状态，做出相应的决策。

应用效果显著

（一）提高风机可靠性和运行效率

    通过实时监测油液的各项参数，如温度、压力、流量、粘度等，在线监测系统能够敏锐地捕捉到任何异常情况。一旦发现潜在故障隐患，系统会立即发出预警，通知运维人员及时采取措施。在某风电场，一台风机的油液在线监测系统检测到齿轮箱油液温度突然升高，同时压力也出现异常波动。运维人员接到预警后，迅速对风机进行检查，发现是冷却系统的一个阀门出现故障，导致冷却效果下降。及时更换阀门后，避免了齿轮箱因过热而损坏，有效防止了风机长时间停机，保障了风机的稳定运行，提高了发电效率。据统计，采用油液在线监测技术后，该风电场风机的平均无故障运行时间提高了 30%，发电效率提升了 15% 。

（二）延长齿轮箱使用寿命

    齿轮箱作为风机的核心部件，其内部的金属颗粒、水分和酸值等参数的变化，直接反映了齿轮箱的磨损和腐蚀情况。在线监测系统通过持续监测这些参数，能够提前预测齿轮箱的潜在问题。当监测到油液中的金属颗粒增多，表明齿轮箱内部的齿轮或轴承可能出现了磨损；水分含量超标则可能导致腐蚀，影响齿轮箱的性能和寿命。通过及时发现这些问题，运维人员可以采取相应的维护措施，如更换滤芯、添加防锈剂、调整润滑油的酸碱度等，或者在必要时及时更换齿轮箱部件，从而有效延长齿轮箱的使用寿命。在实际应用中，某风电场采用油液在线监测系统后，齿轮箱的平均使用寿命延长了 2 - 3 年，大大降低了设备更换成本。

（三）降低运维成本

    在线监测技术实现了对风机油液状态的远程监控，运维人员无需频繁进行上下塔作业。通过电脑或手机等终端设备，运维人员可以随时随地查看风机油液的各项参数，及时了解设备的运行状态。这不仅减少了人工维护成本，还提高了维护效率。当监测系统发现油液参数异常时，运维人员可以提前准备好所需的维修工具和备件，有针对性地进行维护，避免了盲目检查和不必要的拆卸，进一步降低了维护成本。通过提前预警潜在故障，避免了严重故障的发生，减少了因故障导致的维修费用和停机损失。据估算，采用油液在线监测技术后，风电场的运维成本可降低 20% - 30%。

（四）提高安全性

    油液温度过高或压力异常可能引发油液燃烧甚至爆炸等严重事故，严重威胁风机的安全运行和人员的生命财产安全。在线监测系统通过实时监测油液温度和压力等参数，一旦发现异常，立即发出警报，并采取相应的控制措施，如启动冷却系统、调整风机运行状态等，以降低温度和压力，防止事故的发生。在某海上风电场，油液在线监测系统检测到一台风机齿轮箱的油液压力突然急剧升高，超过了安全阈值。系统迅速发出警报，并自动启动了紧急泄压装置，同时调整风机的运行参数，降低了齿轮箱的负载。运维人员在接到警报后，及时赶到现场进行排查，发现是由于一个油泵的安全阀故障导致压力异常。经过及时维修，排除了安全隐患，保障了风机的安全运行。

（五）优化风机运行模式

    监测系统通过对风机运行数据的深入分析，包括油液参数、风速、功率输出等，能够为优化风机的运行模式提供科学依据。通过建立数据分析模型，系统可以找出风机在不同工况下的最佳运行参数组合，如叶片角度、转速、功率调节等，从而实现风机的高效运行。在低风速情况下，通过调整叶片角度和转速，使风机能够更有效地捕捉风能，提高发电效率；在高风速时，合理调节功率输出，避免风机过载运行，确保设备的安全稳定。通过优化运行模式，风机的发电效率和功率输出得到显著提高。某风电场采用油液在线监测系统并优化运行模式后，风机的年发电量增加了 10% - 15%，为风电企业带来了更高的经济效益。

未来展望

   随着科技的飞速发展，油液在线监测技术在风机应用中展现出了广阔的发展前景。在未来，该技术将与物联网、大数据、人工智能等前沿技术实现更深度的融合，为风机的运维管理带来革命性的变革。

   在物联网技术的支持下，风机的油液在线监测系统将实现更广泛的互联互通。每台风电机组都将成为一个数据采集节点，通过传感器实时采集油液的各种参数，并借助 5G、Wi-Fi 等无线网络，将数据快速、稳定地传输到云平台。这不仅能够实现对单个风机的精准监测，还能对整个风电场的风机进行集中管理和监控。运维人员无论身处何地，都能通过手机、电脑等终端设备，随时随地获取风机油液的实时状态信息，实现远程运维和管理。通过物联网技术，不同风电场之间的数据也能够实现共享和交互，为行业的整体发展提供丰富的数据资源。

   大数据技术将在油液在线监测中发挥核心作用。随着监测数据的海量积累，大数据分析技术能够对这些数据进行深度挖掘和分析。通过建立数据分析模型，可以对风机的运行状态进行全面、精准的评估。通过对历史数据的分析，找出风机在不同工况下油液参数的变化规律，预测设备的潜在故障，提前制定维护计划，实现从被动维护向主动预防的转变。大数据分析还能够对不同品牌、型号的风机进行横向对比，为风机的选型、优化设计提供数据支持，推动风电设备制造业的技术进步。

    人工智能技术将赋予油液在线监测系统更强的智能决策能力。机器学习算法可以对油液监测数据进行自动学习和分析，不断优化故障诊断模型，提高故障诊断的准确率和效率。深度学习算法能够对复杂的设备故障进行更准确的预测和诊断，实现对风机设备的智能预警和健康管理。在监测到油液中的金属颗粒含量异常增加时，人工智能系统可以通过分析判断出是哪个部件出现了磨损，并预测出故障的发展趋势，为运维人员提供详细的维修建议和解决方案。人工智能技术还能够根据风机的运行状态和环境条件，自动调整监测参数和预警阈值，实现监测系统的自适应优化。

   随着技术的不断进步，油液在线监测系统的传感器将朝着更高精度、更小型化、更智能化的方向发展。新型传感器将能够更准确地检测油液中的各种微量成分和物理参数，提高监测的灵敏度和可靠性。传感器还将具备自我诊断和自适应调节功能，能够自动适应不同的工作环境和工况条件，减少误报和漏报的发生。

    未来，油液在线监测技术将不仅仅局限于对风机油液的监测，还将与风机的其他监测系统，如振动监测、温度监测、电气监测等实现深度融合，形成一个全方位、多层次的设备健康监测体系。通过对各种监测数据的综合分析，可以更全面、准确地评估风机的运行状态，及时发现潜在的故障隐患，为风机的安全稳定运行提供更有力的保障。

   油液在线监测技术与物联网、大数据、人工智能等技术的深度融合，将为风机的运维管理带来更高效、更智能、更精准的解决方案，为风电产业的可持续发展提供强大的技术支持，助力风电产业在全球能源转型中发挥更加重要的作用。