得益于传感技术、物联网技术、工业大数据和人工智能技术发展，预测性维护成为工业互联网“杀手级”应用。在近期举行的中德智能制造/工业4.0标准化工作组第十次会议上，机械工业仪器仪表综合技术经济研究所（简称“仪综所”）专家介绍了预测性维护最佳实践案例集的阶段性成果。其中，魏德米勒“关于风机叶片的状态监测BLADEcontrol”成功入选。
在同步制定国际标准《工业自动化设备和系统预测性维护》与国家标准《智能服务 预测性维护 通用要求》时，仪综所也提出预测性维护的应用案例模板，并在中德双方开展最佳实践案例的征集工作，通过分析预测性维护技术的发展现状，为标准研制、平台建设及推广实施提供支撑。
此次入选预测性维护最佳实践案例的BLADEcontrol是经DNV GL船级社认证的首批风机叶片监测系统，由魏德米勒研发，主要用作风电机组的风机叶片状态监测，目前已在各型风机上成功应用3000余套。
风机叶片状态监测系统BLADEcontrol平台架构
随着风机大型化趋势愈发明显，叶片大型化已成为未来发展的方向，并受到中国相关政策支持。由于生产工艺不良或受恶劣作业环境影响，叶片易出现损伤、断裂，甚至损坏。因此，利用智能化的监测系统实时监控叶片运行状态，掌握叶片运行中可能存在的各种风险，并通过预防性维护保养，将风险扼杀于“摇篮”中，无疑是非常明智的选择。
本案例中，风机叶片状态监测系统BLADEcontrol平台主要包括高精度加速度传感器、数据采集测量单元、机舱内的无线接入点和数据评估服务器等硬件设备，以及状态监测与健康管理系统、叶片状态异常报警系统等软件部分，利用数据模型与算法实现对于风机叶片的振动传感、状态评估、故障诊断、状态趋势预测、维护管理等功能，帮助用户实现数字化管理，增加生产效益，降低安全风险。
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