风电作为一种低碳环保的可再生能源，对保障能源供给和应对全球气候变化具有重要作用。据全球风能委员会 (GWEC，Global Wind Energy Council) 最新发布的报告显示，截止2021年底，全球新增风电装机容量93GW，同比增长53%，其中，我国去年新增风电装机容量达52GW，已成为全球最大的风电市场，中国制造正在领跑全球风电增长。

然而，风电产业在快速发展的同时，对其可靠性也提出了更高的要求。不同于传统的机械装备，风电机组通常地处偏远地区，自然环境恶劣，载荷变化频繁，导致机组故障频发。主轴承作为风机的关键零部件，承担着支撑负载和传递扭矩的重要作用，一旦发生故障，轻则导致机组紧急停机，重则引发塔毁人亡的灾难性事故。因此，对风机主轴承进行状态监测，不仅能够有效降低风电机组的维护成本，还能增加机组的可靠性和使用寿命，具有重要的科学意义和应用价值。

然而，风机主轴承的健康监测面临诸多挑战。首先，低速重载下主轴承的故障特征十分微弱，容易被噪声所淹没；其次，发电机产生的交变磁场对监测信息造成了干扰，进一步增加了诊断难度；另外，主轴承的损伤定位鲜有研究，导致传统的定期巡检方式费时费力。

针对上述挑战，课题组提出了基于声发射的风机主轴承状态感知及损伤定位综合监测方案。该技术利用高频包络自相关从信号本身提取转速信息，为轴承损伤特征提取提供精确参数；在此基础上，构建自适应谱相干方法充分挖掘蕴含在多干扰模式下的损伤特征；进一步利用声发射的传导机制，建立了大型风机主轴承的损伤定位模型。通过多个省份七个大型风场的实测结果表明，该技术不仅能有效地感知风机主轴承的运行状态，而且还能准确地确定损伤位置，为集群级风电机组健康管理开辟了新途径。

相关研究成果已发表至信号处理领域权威期刊《Signal Processing》，获得了审稿专家的高度评价。

文章链接：An Integrated Monitoring Scheme for Wind Turbine Main Bearing using Acoustic Emission - ScienceDirect