智能传感器赋能风电设备健康监测
7月24日，2025年首现“三台风”现象，即“范斯高”、“竹节草”和“罗莎”同时生成。在这一极端气候背景下，风电设备的监测系统迎来了严峻考验。
当风速超过风电场的设计标准时，可能引发叶片断裂、塔筒结构受损等问题。台风带来的强降雨还会导致设备受潮、漏电，加之风暴潮影响，风机基础稳定性也面临挑战，甚至可能造成整机倒塌。
随着极端天气的频发，如何保障风电设备的安全稳定运行成为行业关注的焦点。传统运维方式是否仍能适应当前气候环境的变化？答案或许已逐渐清晰：数字化和智能化是应对未来挑战的关键。
兰宝推出的电感式与电容式智能传感器，在叶片、齿轮箱、轴承等关键部位部署，实时采集设备运行参数，构建起风电设备的“神经系统”。这不仅提升了设备的感知能力，也为风电机组的智能化升级注入了强大动能。
1. 变桨角度到位检测
在桨叶自转过程中，LR18XG电感式传感器通过感应旋转桨叶末端的金属标记物，判断其是否达到预设角度。一旦桨叶到位，传感器便会输出开关量信号，确保桨距角处于安全范围内，从而优化风能捕获效率，同时避免因超载带来的风险。
注：配图产品型号 LR18XGBF08DPOY-E2
2. 低速侧转速监测
风力发电过程中，桨叶转速必须维持在合理区间。在台风等极端天气条件下，为防止主轴超速引发机械损毁，需对转速进行实时监测。
在主轴前端（慢轴）安装的LR18XG电感式转速传感器，可实时捕捉转子的运行速度，为传动系统或联轴器的故障诊断提供关键数据。
注：配图产品型号 LR18XGBF08DPCY-E2
3. 轮毂旋转同心度检测
风电机组内部，轴承振动、不平衡和气蚀现象常导致设备损坏。作为传动系统的核心，轴承一旦出现异常，极易引发齿轮箱、桨叶等相关部件的连锁故障，因此对其状态进行动态监测尤为重要。
LR30X模拟量传感器能够对振动信号进行精确采集与分析，有效识别轴承的运行异常模式，为后续维护提供可靠的数据支撑。
注：配图产品型号 LR30XBN15LNOM-E2
4. 液位高度检测
CR18XT电容式传感器用于齿轮箱油位监测。当油位低于设定阈值时，系统将自动触发报警信号。该传感器支持接触式介质识别功能，可根据不同油液特性进行参数校准，以提升检测精度。
注：配图产品型号 CR18XTCN08DNR
风电行业正加速迈向智能化和数字化阶段，传感器技术在此过程中扮演着关键桥梁角色。从桨叶到齿轮箱，从塔筒到变桨系统，传感器网络的广泛应用，确保了设备健康状态的实时感知。
通过振动、位移、速度等参数的连续采集，风电设备预测性维护体系逐步完善，同时依托大数据分析，机组运行效率也在持续优化。
随着传感器技术在风电领域的深入应用，兰宝传感器将在设备全生命周期管理中发挥愈发重要的作用，为行业实现降本增效目标提供坚实的技术支撑。