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2月14日从西安交通大学传来喜讯，该校陈雪峰团队研发的风电装备变转速诊断系列产品与系统，整体性能优于国际上最先进的同类产品，被用户盛赞为“好用实用”，目前已在我国100多个风场10000余台风电装备上安装使用，维护成本降低30%以上，避免了重大事故发生，新增产值超过3亿元，为我国风电装备安全运行保驾护航，也为我国成为新能源强国提供了技术支撑。据悉，“风电装备变转速稀疏诊断技术”项目年初荣获2018年度国家技术发明二等奖。
图片由西安交通大学提供
解决世界难题 “喊破嗓子，不如甩开膀子”
随着能源危机和环境污染问题的日益严重，作为绿色能源的风能已受到世界各国的高度重视。我国风能储量大、分布广，具有十分可观的应用前景。国家大力扶持和发展“绿色能源”，当前我国风电装机规模已经跃居世界第一位，占全球装机容量的三分之一。然而，故障率高、维护成本大、运行安全性差是制约风电装备高效运行的主要因素。因此，如何破解这一难题，保障风电装备安全可靠运行，是我国风力发电进一步扩大规模、发挥作用的关键。
机械状态监测与故障诊断，是西安交大百年机械学科的优势传统方向，几代研究者数十年持续躬耕于该领域，积淀雄厚，水平突出。陈雪峰团队长期围绕重大装备远程运维这一领域进行研究。2007年，正在东方汽轮机厂进行转子裂纹实验研究和工程实践的他，偶然得到了进入当年技术严格保密的风电车间参观学习的机会，了解到那时风电设备因故障导致停机时间占其额定发电时间的25%以上，维护费用高达风电装备总收入的20-30%，企业迫切需要研制开发风电装备监测诊断技术，该技术也成为我国新能源行业发展的瓶颈难题。为此，他毅然选择了在该领域进行科学研究攻关。
风电装备状态监测与故障诊断是利用有效监测手段方法，从采集到的信息中，判断被监测对象的运行状态，在关键零部件出现严重故障之前给出预警及处理，从而保证风电装备的安全运行。但风电的动力是风，是典型的变速变载变工况的诊断，这在故障诊断领域也是世界性的难题。
面对这一挑战性的难题，陈雪峰常说：“喊破嗓子，不如甩开膀子。”他身体力行，带领大家奔赴全国不同的风场，对风机的运行数据进行采集。正是通过近10年的系统研究和工程积累，在对数千台风电装备进行现场振动数据的测试、挖掘与建模后，才揭示出了风电装备变转速等空旷与振动监测指标的关联规律，更是在重大任务的研究过程中，锤炼凝聚了这样一支能吃苦、能战斗的团队，团队成员围绕这一主线，扎根不同的研究领域，不断取得突破。
推动我国故障诊断学科理论发展
团队原创性提出了“故障模式分离-故障信息提取-故障定量诊断”的三位一体“逐层去扰”的诊断新技术，发表了多篇ESI热点论文、国际顶级期刊论文、专利等高水平的前沿性研究成果，解决了风电装备诊断的难题，更推动了我国故障诊断学科的理论发展。
面向国际科技前沿、面向国家重大需求、面向国民经济主战场，军民融合，创新驱动，陈雪峰又带领他的团队将研究方向瞄准了航空发动机运行安全与健康管理这一战略领域，他们将力争通过理论研究原始创新，紧密结合工程技术实践及应用，为“中国智造”贡献西安力量。
