风机健康监测下位机软硬件研发

面向风场运营商,以 FPGA 与 ARM 协同完成机舱、塔筒和叶片的连续监测、边缘计算、异常告警与稳定上送。

典型案例精选案例

客户背景

客户是风场风机的运营商,风机三合一状态监测系统的研发主要用于风场内采集器的数据接入、存储与管理。本系统集成传感器技术、信号处理技术和计算机技术,对风电机组的机舱、塔筒、叶片安全进行实时连续监控。在风机运行数据超出设定阈值时,可及时给出报警,避免故障造成风机主体结构破坏和重大经济损失,从而保证风电机组安全稳定运转。

项目目标

风机机舱、塔筒、叶片监测系统对风电机组安全进行监控,实时监测机舱安全、塔筒倾斜角度、晃动位移、塔底基础不均匀沉降量,以及叶片开裂、结冰等情况。

在监测结果超出标准时,系统可及时给出报警,避免造成风机主体结构破坏和巨大经济损失,从而保证风电机组安全稳定运转。

项目技术方案

为了实现项目目标,我们为客户提供软硬件一体化解决方案,包括 Linux 下位机软件开发和硬件设备研发。本次研发主要实现对风机机舱、塔筒、叶片的数据采集,进行数据计算和故障判断,对数据进行缓存,最后上传存档并提供给平台展示分析,从而呈现风机性能和运行状态。为了适应未来需求和业务拓展,本次研发充分考虑系统扩展性,确保系统面对不断变化的环境时能够灵活、高效地扩展。

风机监测系统ARM与FPGA硬件架构图
监测系统硬件框图(ARM + FPGA)

嵌入式软件开发方案

下位机软件主要将传感器采集的数据先在工控机中通过 FPGA 进行信号转换、处理和滤波,再通过串口传递给 ARM 盒。ARM 盒进行边缘计算和二次滤波,根据上位机的采样频率与采集策略执行数据采集,并按照上送策略传输数据,同时完成报警等判断。

本设备采用 Python 配合 C 语言开发,运行环境为 Linux。软件设计包含以下功能模块:

NCSI 总线数据获取

通过命令/响应协议协调系统主机处理器与网络控制器通信,获取网络资源、设置参数并监视网络操作。

MQTT 数据传输

完成数据编码与解码,并通过网络、GPRS 或 Wi-Fi 将设备采集数据上传至指定服务器。

本地数据存储

对采集数据进行可靠存储,确保设备断电、重启等异常情况下关键数据不丢失。

设备程序升级

支持设备程序快速升级,可根据现场条件在局域网内完成程序更新。

断网续传

网络异常时自动保存数据,待连接恢复后继续上传,保持监测数据链路连续。

嵌入式硬件开发方案

设备采用 FPGA 高频采集叶片、传动链、塔筒各部位传感器数据,再配合全志 T507 芯片完成数据解析、计算和上传,实现风机运行状态及告警监测。具体硬件配置如下:

主板

全志 T507、JFMK50 FPGA 芯片和高精度 AD 采集芯片。

电源模块

直流电源模块,支持 12V–24V 输入。

数据存储器

32GB EMMC 加 512MB DDR4 存储器。

FPGA 通信

使用 NCSI/MCSI 总线与 ARM 进行数据通信。

风机健康监测下位机硬件设备实物
风机健康监测下位机硬件实物

数据采集与上送流程

从风机部件传感器到上位机平台,数据依次经过采集、转换、滤波、边缘计算、策略执行和可靠上送,形成连续的现场监测链路。

  1. 01

    传感器采集

    采集叶片、传动链、塔筒等部位的高频监测数据。

  2. 02

    FPGA 信号处理

    在工控机内完成信号转换、数据获取和第一轮滤波。

  3. 03

    ARM 边缘计算

    数据经串口进入 ARM 盒,进行解析、计算和二次滤波。

  4. 04

    策略执行与缓存

    按照上位机下发的采样和上送策略采集数据,并进行本地缓存。

  5. 05

    数据上送与告警

    将有效数据上传存档,同时根据阈值和状态规则完成报警判断。

项目实施重点

风机监测下位机需要同时处理高频传感数据、现场网络异常和平台策略变化。软硬件接口、采样规则与异常恢复机制需要在同一套方案中协调。

采样频率与数据策略保持一致

下位机需要按上位机下发的采样频率、采集策略和上送策略执行,避免高频原始数据与平台分析节奏不一致。

边缘计算与告警判断前置

在 FPGA 和 ARM 侧完成信号转换、两级滤波、计算与故障判断,减少无效数据上传并及时发现异常。

异常情况下保护数据连续性

设备断电、重启或网络中断时,应通过本地存储、状态恢复和断网续传机制降低监测数据丢失风险。

为后续扩展预留接口

系统设计需要兼顾传感器类型、通信方式、采集策略和平台功能的变化,便于后续业务扩展和现场升级。

项目成果

当前风机健康监测管理系统已成功运用于数十家风场。通过风电塔筒健康监测管理系统的开发,风场管理企业轻松实现对风机健康的远程实时监测、异常检测和预警,提高了风场风机的运维管理水平。同时,平台的数据分析和报告功能也为管理者提供了决策支持,优化了维护计划和资源调配,提升了风机的可靠性和使用寿命。

适用场景与项目边界

该方案适合风电机组和其他工业旋转设备的状态监测项目,尤其适用于需要在现场接入多类传感器、处理高频信号、执行边缘计算,并与上位机或云平台联动的软硬件一体化建设。

实际交付范围取决于传感器输出、采样频率、FPGA 与 ARM 接口、平台通信协议、告警规则和现场网络条件。项目开始前需要先确认设备接口与数据策略,再通过样机和现场联调验证长期运行能力。

常见问题

风机监测下位机软硬件开发常见问题

围绕传感器接入、FPGA 与 ARM 协同、数据可靠性和平台通信,判断类似项目需要提前准备哪些条件。

风机健康监测下位机主要采集哪些数据?

本案例面向风机机舱、塔筒、叶片和传动链等部位的传感器数据,覆盖塔筒倾斜与晃动、基础沉降、叶片开裂或结冰等状态。具体传感器类型和采样频率需要根据现场设备与监测目标确定。

为什么方案同时使用 FPGA 和 ARM?

FPGA 适合承担高频信号获取、转换和前级滤波,ARM 负责数据解析、边缘计算、二次滤波、策略执行、缓存、上传和告警判断。两者协同可以把实时采集与复杂业务处理分开。

现场断网或设备重启会不会导致数据丢失?

方案包含本地数据存储和断网续传能力,网络异常时先保存数据,连接恢复后再继续上传;同时需要根据存储容量、采样频率和允许补传的时间范围设计缓存策略。

类似下位机项目开始前需要准备哪些资料?

建议先准备传感器输出与接口、采样频率、FPGA和ARM通信方式、上位机采集及上送策略、服务器协议、告警阈值、供电和网络条件,再通过样机完成采集、滤波、缓存和通信联调。

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