技术内容
本成果针对“三北”地区冬季漫长严寒、温差剧烈、覆冰覆雪等恶劣环境对风电机组传动系统关键部件（齿轮箱、主轴、轴承等）造成的加速度疲劳与隐性损伤问题，提出一套适应低温工况的早期缺陷诊断与剩余寿命预测技术，提升风电机组在寒冷气候下的运行可靠性，降低运维成本。
本成果具有以下技术特点：
(1) 融合振动、声发射及温度等多源信号，构建风机传动系统状态感知体系，实现寒冷气候下的故障特征提取；
(2) 建立多阶段退化分类模型，在线识别早期微缺陷；结合低温、频繁启停等工况，提出智能诊断与预警技术；
(3) 建立寒冷气候下嵌入低温脆性等修正因子的损伤模型，提出适应低温环境的剩余寿命滚动预测算法，支撑备件管理与计划更换。
风机传动系统关键部件多源监测信号
风机主轴轴承振动信号分解及故障特征差异化分布
应用情况
项目团队已与华能集团、国电投等大型能源企业达成合作意向，计划在“三北”地区选取典型风场开展实地测试。合作方对本技术在寒冷气候条件下提升风机传动系统可靠性、降低运维成本的应用价值给予积极评价，后续将联合推进现场验证与示范应用。
转化前景
“三北”地区是我国风电装机主战场，寒冷气候导致传动系统故障频发，传统定期检修模式成本高、针对性差。本成果通过低温适配的状态监测与精准预警，可有效降低非计划停机损失，并助力运维模式实现从定期检修向状态检修的转变，显著压缩风场冬季运维支出。
