风电机组故障预警系统产品系统

风电装机持续扩容，机组多设于高山、海上等恶劣环境，长期受强风、温差、盐雾侵蚀，部件复杂且故障隐蔽。传统人工巡检滞后、被动抢修成本高、停机损失大。故障预警依托物联网与 AI 实时监测状态，提前识别隐患，变事后维修为预测性维护，降低停机与运维成本，保障发电稳定与设备安全。

本系统通过采集机组振动、温度、转速、电气参数等多维度运行数据，实现实时在线监测与异常识别。利用 AI 算法与故障模型，精准预判齿轮箱、发电机、叶片等核心部件潜在故障，自动生成预警等级、故障定位及趋势分析报告。同时支持历史数据追溯、运维策略推荐与异常告警推送，助力开展预测性维护，减少非计划停机，提升机组可靠性与发电效率。

我主要负责风电机组故障预警系统的整体设计与算法实现，完成了多源传感数据预处理、特征提取及故障诊断模型搭建，实现了从数据接入到预警推送的全流程开发。创新点在于融合时序特征与工况差异优化预警模型，提升了弱故障信号识别精度。难点在于复杂环境下数据噪声干扰大、早期故障特征微弱，通过自适应降噪与迁移学习方法有效解决了该问题，保障了系统稳定可靠运行。