设备运维管理-设备状态在线监测-洛阳大工检测技术有限公司
油液在线监测系统 低速重载轴承监测 便携式油液检测仪 可控清洁度清洗设备 创新产品 实验室仪器 技术服务
当前位置:首页 > 产品中心 > 油液在线监测系统

风电在线监测系统

类别:油液在线监测系统

咨询热线:0379-65110188

立即订购

立即订购

风电在线监测系统

类别:油液在线监测系统

咨询热线:0379-65110188

立即订购

风电在线监测系统

一. 风力发电设备油液监测的特点

由于风力发电机多安装在偏远、空旷、多风地区,如我国的新疆、内蒙古及沿海等地区,这给风力发电机的维修带来不便,因此要求风机齿轮油具有良好的极压抗磨性能、热氧化稳定性、水解安定性、抗乳化性能、粘温性能、低温流动性能以及较长的使用寿命,还应具有较低的摩擦系数以降低齿轮传动中的功率损耗。

风力发电机设备昂贵,工作环境恶劣,其温、湿度变化大、要求高,扭力负荷大、负荷不恒定性、安装高度较高,这些因素给维修保养工作带来十分不便。当发生润滑故障,风电场必需支付设备调配费用、能源生产损失、每千瓦时猛增的费用、更换部件时的延误费用。因此,确保可靠稳定的长周期运转,加强平时主动维护,避免被动维修是核心的要求。对风电机组的润滑磨损状态进行检测/监测,并在此基础上开展视情维护对风电场的长期效益有着非常积极的作用。

二. 风力发电设备实施油液监测的意义

风电设备的润滑、摩擦、磨损状态的重要信息都会在其所使用的润滑油品中以各种指标的变化反映出来,这如同人体身体状况会通过血液中病理指标反映出来一样,医生可以通过对血液的化验来对人体内部病患进行诊断,同理,对于风电设备也可通过对风电设备在用润滑油油质状况、油中磨损金属颗粒和污染杂质颗粒等项目的跟踪监测分析,来获得有关润滑油状态与设备摩擦副润滑磨损状态的各种信息。油液监测技术就是通过对设备在用润滑油的的定期跟踪监测,及时了解掌握设备的润滑和磨损状态信息,诊断设备磨损故障的类型、部位和原因的一门应用技术。

油液监测技术能有效指导风电企业进行设备的状态维修和润滑管理,从而预防设备重大事故的发生,降低设备维护费用。油液监测是风电企业开展设备润滑管理、设备状态维修的重要基础工作,是提高风电设备可靠性、保证设备安全运行的重要手段。

三. 产品优势

   1. 利用先进传感器技术进行综合实时在线监测,减少企业对抽样化验人员和设备的投资成本。

   2.灵活的系统集成策略,可针对性进行集成设计。

   3.自主知识产权,拥有多项专利技术。

   4. 针对性的多油液在线数据标定技术,可针对不同润滑需求进行油液数据标定。提高油液在线监测的准确性。

   5.高系统集成度。专用风电机组转换接头,可直接驳接齿轮箱与液压系统主回油管即可。

   6. 多种数据传输格式。适应不同风电CMS系统。

四. 技术指标

监测指标

测量范围

精度

分辨率

粘度

25~400mPa·s(500cst)

3% or 0.5mPa·s二者取大值

0.1mPa·s

密度

0.6~1.3g/cm³

0.001g/cm³

0.0001g/cm³

介电常数

1~10

量程的±3%

0.01

 

水分

依据油品水分饱和值进行标定

依据GB/T260效验3%

10ppm

 

温度

流体温度‐40℃~120℃

环境温度‐40℃~85℃

 

0.3℃

 

0.1℃

 

磨粒参数

 

磨粒计数

累计计数(带清零功能)

检出率98%

 

 

 

磨粒的类型/尺寸

 

铁磁颗粒

50~75, 75~150, 150~200

200~8001000以上。

非铁磁颗粒(μm)

150~200, 200~350350~500

500~8001000以上。

五. 参照标准

系统内嵌风电齿轮箱油液标准《NB/SHT0973-2018》,可实时根据检测数据与标准值进行分析比对,并在上位系统实时显示分析结果和报警提示。为企业提供可靠的数据分析,大大提高了企业的安全性。

    油液在线监测系统严格按照《NB/T  31004-2011 风力发电机组振动监测导则》进行监测。

 

油液在线监测指标

参照标准

密度

GB4472-84

粘度

GB/T265

水分

GBT/T260

铁磁颗粒

ASTM D7596

介电常数

GB/T5654

 

 

 

 

 


  • 油液监测/检测

    能源与动力设备的在线监测系统和便携式油液监测仪的开发、研制及油品检测服务

  • 设备状态监测

    设备润滑油液及振动的实时在线监测,实现各指标的动态监测及数据变化趋势分析,设备运行状态实时监测与分析

  • 设备运维管理

    通过数据采集、识别、分析技术,实现系统的自动化故障智能检测,自动判断设备隐患、及时发出故障警告,从而能够帮助客户(运维管理者)进行故障预判及处理。创建一个无忧化的运维环境。

  • PHM故障预测与健康管理

    强调设备管理中的状态感知,监控设备健康状况、故障频发区域与周期,通过数据监控与分析,预测故障的发生,有效降低停机率,从而帮助客户大幅度提高运维效率。

在线询价 Message
相关推荐 Recommend

地址:河南省洛阳市涧西区高新开发区瀛洲街道河洛路奥阳商务会馆六楼

  • 手机:张先生、胡经理  电话:0379-65110188
  • QQ:3079852109 传真:0379-65110188  邮箱:zlf@hangf.com

扫一扫