振动监测技术为旋转类机械设备状态监测与故障诊断的核心技术,目前已广泛应用于工业行业。带变速齿轮传动系统的风电机组是风电行业的主流机型,主传动链为其关键的机械部件之一。对主传动链的振动信息进行采集,并实时监测,可全面了解机械部件的健康状态,以便在此基础上进一步精准定位关键部件的故障,实现故障的预测预警,降低故障损失。因此,本文以风机主传动链为对象,对其振动数据采集系统进行设计,主要工作如下:1.分析国内主流的风电机组主传动链振动故障监测与诊断存在的问题,在此基础上进一步分析风电机组主传动链振动数据采集系统需求,提出振动数据采集系统的整体设计思路;2.根据整体设计思路,搭建硬件总体框架,并对采集系统的硬件进行设计。采用DSP+ARM+FPGA架构处理器作为数据采集系统的CPU。利用FPGA进行高速率的信号采样控制,DSP具有高速运算能力,高效实现特征值计算及频域分析计算,利用ARM实现数据以文件形式上传,为故障诊断分析及在线监测提供充足的特征值与原始振动信号;通过硬件积分电路将加速度信号转换为速度信号,代替软件的积分运算,提高振动加速度信号的处理效率;优化主传动链振动监测点的位置布局,实现对主传动链各个关键部位振动信号的全面采集;设计4种通讯接口,提升数据采集系统对外通讯的可扩展性;3.根据整体设计思路,搭建软件总体框架。为提高数据采集系统响应速度,采用基于SYS/BIOS实时操作系统及Linux多线程操作系统的软件平台,实现多通道信号同步采样、通道采样频率切换、振动信号的本地运算处理和文件形式上传数据;4.通过高效的嵌入式实时操作系统与linux多线程操作系统组成的软件平台,对振动数据处理算法、数据上传进行实现,包含振动信号时域特征值、频率特征值、通频能量、离散傅里叶变换及同步平均分析计算;采用基于恒角加速度的时间重采样方法,对基于等时间间隔划分的时间重采样算法进行改进,得到的阶次谱图比传统的方法更加清晰;5.采用集成化设计方法,对数据采集系统的软硬件进行试制与调试,将样机应用于风场,采集主传动链各部位振动数据,通过环网光纤,将数据传输至风场升压站服务器,通过服务器的监测后台分析振动信号的时域波形、时域特征值、频域谱图、阶次谱图和通频能量等信息。通过初步诊断分析,定位一台风机的齿轮箱故障。本文设计的振动数据采集系统,实现对主传动链各个监测点振动信号的同步采集,并通过文件的形式进行数据上传。通过对各测点的振动信号采用时域、频域以及同步平均分析,可实现对主传动链的振动状态的全面监测。