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基于气动噪声分析的风电叶片智能故障检测与诊断平台
编号: D000000467 刷新日期:2023-11-23 有效日期至:2024-01-31 浏览:5633
基本信息
需求类型: 技术开发需求
技术领域:信息通信-电子信息及通讯
行业分类:软件和信息技术服务业
合作模式:其他
投入预算: 面议
所在区域:中国-北京
技术难题
需求详情

单位名称:尚能(宁夏)新能源有限公司

1.现有基础情况:公司致力于科技型能源设备制造与服务企业,以风力发电机组能效提升、科研创新为主,集风能太阳能备件的研发、生产、销售,以及城市智能微电网建设等为一体的企业。2021年成立于塞上明珠银川市,现有员工25人,其中研发设计人员15人。

2.技术需求:  基于噪声分析的叶片故障检测诊断系统,能够无接触,准确的识别叶片故障,解决困扰风电场的叶片故障检测与诊断问题,能够在叶片故障早期及时发现诊断故障,及早对策,延长叶片使用寿命,避免因叶片断裂等故障引发的安全事故。本课题的研究成果能够用于不同厂家机组叶片故障的监测与诊断,便于推广,对风电行业的良性发展有很好的推进作用。对于服役期间叶片损伤的检测,需要一种在线、实时、有效且安装维护便捷的检测手段,对叶片损伤进行准确识别。根据前期调研,基于气动噪声信号的风电机组叶片损伤检测与故障诊断技术能够满足上述要求,开展相关研究既能够满足工程实际需求,又能提升我司叶片故障检测诊断的能力,提升机组运维的技术水平。

3.计划投入资金: 150万元。

4.预期解决周期:2022年-2023年。

5.意向合作单位:银川科技学院、区内外有研究基础的科研院所及高校。

 

关键字: 风电叶片
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联系方式
该需求发布者未公开联系方式,请联系中阿技术转移中心工作人员协助对接。联系电话:0951-8735161
  • 认证方式: 邮箱未认证 手机未认证 执照已认证
  • 机构性质:中介机构
  • 所在区域:中国-宁夏
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