CN105471992A - 一种应用于风力发电场的终端设备和通信系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种应用于风力发电场的终端设备和通信系统，该终端设备包括：数据采集器和通信模块。本发明通过设置通信模块和数据采集模块，实现利用IP电话和/或接入WiFi的智能终端与风机外部建立通信连接，实现风机所在现场与远端技术支持人员的通信，可有效解决风力发电场现场的即时通讯不畅的问题，准确定位至特定风机进行对话，或风机之间进行对话，显著提高风电场运维效率，形成一位运维专家对多个运维小组的运维远程技术支持的运维模式。

Description

一种应用于风力发电场的终端设备和通信系统

技术领域

本发明涉及风力发电技术领域，特别涉及一种应用于风力发电场的终端设备和通信系统。

背景技术

随着新能源产业的发展，风力发电作为最成熟的新能源技术已经得到规模化的推广。风力发电场风机机组数量多、地域分布广，近年来新建的风力发电场多建在在偏远的地方，尤其随着海上风力发电的逐步出现，现有的通讯方式逐渐无法满足风力发电场运维人员的通信需求，例如在海上、山区以及戈壁滩，现有手机网络无法完全覆盖，风力发电场现场的即时通讯不畅，运维人员在现场处理问题时无法得到远程即时技术支持，影响了风力发电场运维效率。

发明内容

为了解决上述风力发电场现场的即时通讯不畅的问题，本发明提供了的一种应用于风力发电场的终端设备和通信系统，以解决上述问题或者至少部分地解决上述问题。

依据本发明的一个方面，提出了一种应用于风力发电场的终端设备，该终端设备包括：数据采集器和通信模块；

所述数据采集器，用于接收来自通信模块的信号并将信号发送出去，以及用于接收来自外部的信号并发送给通信模块；

所述通信模块包括：IP电话模块和/或WiFi模块；

所述IP电话模块，用于接收语音信号并发送给数据采集器，以及接收来自数据采集器的语音信号并播放；

所述WiFi模块，用于形成WiFi热点，接收接入该WiFi热点的智能终端发送的通信信号并发送给数据采集器，以及接收来自数据采集器的通信信号并发送给所述智能终端；其中所述通信信号包括：音频信号和/或视频信号。

可选地，所述IP电话模块包括：双麦克风和指向性算法模块；

所述双麦克风分别用于采集语音信号；

所述指向性算法模块，用于根据预设的指向性算法对所述双麦克风采集的语音信号进行处理，以降低语音信号中的背景噪声。

可选地，该终端设备还可以设置为风机听诊设备，远程随时接通来监听风机机舱内部噪音情况，根据所述噪音情况来识别风机发电并网后暴露的潜在故障。

可选地，所述IP电话模块的耳机和麦克风采用耳麦的形式实现。

可选地，所述数据采集器进一步包括：

监测处理模块，用于实时监测风力发电机组的多个部件的状态；以及用于对于每个部件，根据其状态判断该部件是否发生故障；

报警处理模块，用于当监测处理模块判断出风力发电机组的一个或多个部件发生故障时，发送报警信息。

可选地，所述监测处理模块，用于执行以下一种或多种监测处理过程：

监测风力发电机组的各叶片的振动状态，根据各叶片的振动状态判断是否存在发生故障的叶片；

监测风力发电机组的主轴轴承的振动状态，根据主轴轴承的振动状态判断主轴是否发生故障；

监测风力发电机组的齿轮箱的振动状态，根据齿轮箱的振动状态判断齿轮箱是否发生故障；

监测风力发电机组的齿轮箱中的润滑油的油液状态，根据齿轮箱中的润滑油的油液状态判断齿轮箱中的润滑油、机械部件和机械结构是否存在问题；

监测风力发电机组的发电机的转子轴承的振动状态，根据发电机的转子轴承的振动状态判断发电机是否发生故障；

监测风力发电机组机舱内部噪声，或特定观察部位的噪声情况；

监测风力发电机组的塔筒的振动状态，根据塔筒的振动状态判断塔筒是否发生非正常晃动；

监测风力发电机组的塔筒的倾斜状态，根据塔筒的倾斜状态判断塔筒所处的地基是否发生非正常沉降。

可选地，所述监测处理模块，用于采集各叶片的噪音信号，获得各叶片的噪音信号的频域特征；根据各叶片的噪音信号的频域特征判断是否存在发生故障的叶片；

其中，所述监测处理模块，用于执行以下一种或多种故障判断过程：

分析不同叶片的噪音信号的频域特征之间的差异，对于每个叶片，如果该叶片与其他各叶片的当前噪音信号的频域特征之间的差异均出现异常，则确定该叶片发生故障；其中，该叶片与其他任一叶片的噪音信号的频域特征之间的差异出现异常包括：二者的当前噪音信号的频域特征之间的差异超出正常范围；

如果一个叶片的噪音信号的频域范围达到啸叫频率范围，则确定该叶片发生故障；

对于每个叶片，比较该叶片的当前噪音信号的频域特征与当前转速下标准噪音信号的频域特征，如果存在异常，则确定该叶片发生故障。

可选地，所述监测处理模块，用于采集齿轮箱中的润滑油的粘度、温度、密度、水分、颗粒数和颗粒度中的一个或多个，如果齿轮箱中的润滑油的粘度、温度、密度、水分、颗粒数和颗粒度中的一个或多个偏离正常范围，则确定齿轮箱中的润滑油的质量存在问题。

可选地，所述监测处理模块，用于采集塔筒的振动信号，获得振动信号的时域特征和频域特征，如果塔筒的振动信号的时域特征和/或频域特征的幅值和频率超出正常范围，则确定塔筒发生非正常晃动；和/或，用于采集塔筒的倾角，如果塔筒的倾角超出正常范围，则确定塔筒所处的地基发生非正常沉降。

依据本发明的另一个方面，提出了一种应用于风力发电场的通信系统，所述通信系统包括：中控设备和多个如上所述的终端设备；各终端设备分别安装于风力发电场的各风机上；

其中，中控设备和终端设备之间，以及终端设备和终端设备之间通过光纤链路连接。

综上所述。本发明通过设置通信模块和数据采集模块，实现利用IP电话和/或接入WiFi的智能终端与风机外部建立通信连接，实现风机所在现场与远端技术支持人员的通信，可有效解决风力发电场现场的即时通讯不畅的问题，准确定位至特定风机进行对话，或风机之间进行对话，显著提高风电场运维效率，形成一位运维专家对多个运维小组的运维远程技术支持的运维模式。

附图说明

图1为本发明一个实施例提供的一种应用于风力发电场的终端设备示意图；

图2为本发明另一个实施例提供的一种应用于风力发电场的终端设备示意图；

图3为一种风力发电机组的侧视图；

图4为一种风力发电机组的齿轮箱的示意图；

图5为一种风力发电机组的塔筒的示意图；

图6为本发明一个实施例提供的一种应用于风力发电场的通信系统示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

图1为本发明提供的一种应用于风力发电场的终端设备示意图。如图1所示，该应用于风力发电场的终端设备100包括：数据采集器120和通信模块110；数据采集器120，用于接收来自通信模块110的信号并将信号发送出去，以及用于接收来自外部的信号并发送给通信模块110。

通信模块110包括：IP电话模块111和WiFi模块112。IP电话模块111，用于接收语音信号并发送给数据采集器120，以及接收来自数据采集器120的语音信号并播放；WiFi模块112，用于形成WiFi热点，接收接入该WiFi热点的智能终端发送的通信信号并发送给数据采集器120，以及接收来自数据采集器120的通信信号并发送给智能终端，其中通信信号包括：音频信号和/或视频信号，使沟通更加方便、便捷，可利用的功能更多。

在本实施例中，通信模块110也可只包括IP电话模块111和WiFi模块112中的一种。

其中，当通信模块110包括IP电话模块111时，可以通过IP电话与外部进行通信，通信信号可以是语音信号，当然，也可以采用带有摄像头的IP视频电话，利用视频通话更好地进行技术交流；当通信模块110包括WiFi模块112时，可以通过接入WiFi的智能终端与外部进行通信，所述智能终端上可以安装网络通信APP，通过采用流行的网络通信APP进行通信，通信方式更多样，功能更强。

通过设置通信模块110和数据采集模块120，实现了利用IP电话和/或接入WiFi的智能终端与风机外部建立通信连接，实现风机所在现场与远端技术支持人员的通信，可有效解决风力发电场现场的即时通讯不畅的问题，准确定位至特定风机进行对话，或风机之间进行对话，显著提高风电场运维效率，形成一位运维专家对多个运维小组的运维远程技术支持的运维模式。

在本发明的一个实施例中，该终端设备100还可以设置为风机听诊设备，远程随时接通来监听风机机舱内部噪音情况，根据噪音情况来识别风机发电并网后暴露的潜在故障。

在本发明的一个实施例中，IP电话模块111包括：双麦克风和指向性算法模块；双麦克风分别用于采集语音信号；指向性算法模块，用于根据预设的指向性算法对双麦克风采集的语音信号进行处理，以降低语音信号中的背景噪声。

风机所在现场的噪声很大，利用一般的对讲设备很难清楚地讲话来与外部通信。双麦克风技术是一种有效的降噪技术，它有一对相匹配的麦克风分别在前后两个位置接收信号，根据声音信号到达两个麦克风的时间差来确定方向。双麦克风系统能提供更优化的信噪比，适合现场声音采集使用，利用双麦克风降噪技术，可以有效降低风力发电场背景噪声对通信信号的影响，提高语音信号采集质量，提高风机现场和外部通信的质量。

在本发明的一个实施例中，IP电话模块111的耳机和麦克风采用耳麦的形式实现，能够在风电场噪音环境中有效提高通话质量，进行高性能通话。

在本发明的一个实施例中，IP电话模块111还拥有设置对讲优先权和冲突对讲延时的功能。风力发电场的通信对讲有自身的特点，存在两种情况：1)风机之间通信，2)风机和监控后台的通讯，二者都是点对点通讯。通过设置对讲优先权，有后台参与的通讯不能被打断，风机之间通讯可以被后台打断，能保证后台重要通话的优先通信。冲突对讲延时指两台风机之间正在通讯，如果第三台风机呼叫其中一台，那么该通讯不会被打断，但是被呼叫风机会显示呼叫的第三台风机号，以便回拨呼叫，冲突对讲延时能保证风机之间的通话不被其他风机呼叫打断，并且记录呼叫风机号，不错过通话。

图2为本发明另一个实施例提供的一种应用于风力发电场的终端设备示意图。如图2所示，该终端设备200包括：数据采集器220和通信模块210。

其中，通信模块210与图1中通信模块110功能相同，数据采集器220除具有与图1所示数据采集器120相同的功能外，进一步包括：监测处理模块221，用于实时监测风力发电机组的多个部件的状态，以及用于对于每个部件，根据其状态判断该部件是否发生故障；报警处理模块222，用于当监测处理模块221判断出风力发电机组的一个或多个部件发生故障时，发送报警信息。

在上述实施例中，监测处理模块221，用于执行以下一种或多种监测处理过程：

1、监测风力发电机组的各叶片的振动状态，根据各叶片的振动状态判断是否存在发生故障的叶片。监测处理模块221，用于采集各叶片的噪音信号，获得各叶片的噪音信号的频域特征；根据各叶片的噪音信号的频域特征判断是否存在发生故障的叶片，其中，采集风力发电机组各叶片的噪音信号，通过傅里叶变换将各叶片的噪音信号从时域信号转换为频域信号，获得噪音信号的频谱。噪音信号的频域特征包括：噪音信号的频域幅值、噪音信号的频域幅值的平均值、噪音信号的频域幅值的均方根值以及噪音信号的频域范围分布等参数，噪音信号的频域特征能够反映噪音信号的分贝、能量、频率分布等特性。具体地，监测处理模块221，用于执行以下一种或多种故障判断过程：

1)、分析不同叶片的噪音信号的频域特征之间的差异，对于每个叶片，如果该叶片与其他各叶片的当前噪音信号的频域特征之间的差异均出现异常，则确定该叶片发生故障；其中，该叶片与其他任一叶片的噪音信号的频域特征之间的差异出现异常包括：二者的当前噪音信号的频域特征之间的差异超出正常范围。

对于叶片未发生故障的风力发电机组来说，理想情况下多个叶片的噪音信号的频域特征应当是相同的，但在实际情况下，由于风力发电机组在出厂装配时，多个叶片的安装角以及结构不是完全对称的，导致多个叶片在未发生故障时，其噪音信号不完全相同，噪音信号的频域特征之间存在微小差异，该差异不随外界环境的影响而变化，称为噪音信号的频域特征之间的系统差异。对于每两个叶片来说，如果二者的噪音信号的频域特征之间的差异与系统差异不匹配，容易推理得到，二者中存在发生故障的叶片；因此，当风力发电机组的一个叶片与其它各叶片的当前噪音信号的频域特征之间的差异与系统差异均不匹配时，则确定该叶片发生故障。

通过对同一时间的风力发电机组的不同叶片之间的相对比较，实现了叶片故障的诊断，由于同一时间内各叶片运行的外界环境相同，因此所采集到的各叶片的噪音信号中的背景噪音也相同，该方案在不同叶片的噪音信号的相对比较中巧妙地直接消除了背景噪音对各叶片的噪音信号的影响，故障诊断的成本低、可靠性高、稳定性高，符合需求。

2)、如果一个叶片的噪音信号的频域范围达到啸叫频率范围，则确定该叶片发生故障。一般情况下，所述啸叫频率范围在6kHz-10kHz之间，当一个叶片的噪音信号的频域频率范围达到该啸叫频率范围，并达到一定的程度时，确定该叶片发生故障。

3)、对于每个叶片，比较该叶片的当前噪音信号的频域特征与当前转速下标准噪音信号的频域特征，如果存在异常，则确定该叶片发生故障。

考虑到每个风力发电机组在出厂装配后初始运行时各部分结构正常、运行状态良好，因此采集风力发电机组在初始运行时各叶片的全转速状态的噪音信号，即正常情况下各叶片在各个不同转速下的噪音信号，作为各叶片的全转速标准噪音信号。在实时采集风力发电机组各叶片的噪音信号之后，可以根据各叶片的当前噪音信号的周期获得当前转速；从各叶片的全转速标准噪音信号中获取当前转速下各叶片的标准噪音信号，进而获得各叶片的当前转速下标准噪音信号的频域特征。对于每个叶片，比较该叶片的当前噪音信号的频域特征与当前转速下标准噪音信号的频域特征，如果不匹配程度超出了可忽略误差范围，则确定该叶片发生故障。

例如，图3示出了一种风力发电机组的侧视图，示出了对风力发电机组的叶片的监测。如图3所示，该风力发电机组包括：三个叶片310(由于视角原因，图3中只示出两个叶片310)、机舱320和塔筒330。为了实现对图3所示的风力发电机组的叶片状态的实时监测，采用信号采集器340采集叶片状态信息，将信号采集器340安装在风力发电机组的机舱320的上方部位，当然，信号采集器340也可以安装在其他能够接收到稳定、信噪比高、灵敏度高的噪音信号的位置上，其中，信号采集器340可以是拾音器或拾音器阵列，该拾音器或拾音器阵列可以放入耳蜗结构中，使其具有较强的方向性。

2、监测风力发电机组的主轴轴承的振动状态，根据主轴轴承的振动状态判断主轴是否发生故障。

3、监测风力发电机组的齿轮箱的振动状态，根据齿轮箱的振动状态判断齿轮箱是否发生故障。

4、监测风力发电机组的齿轮箱中的润滑油的油液状态，根据齿轮箱中的润滑油的油液状态判断齿轮箱中的润滑油、机械部件和机械结构是否存在问题；具体来说，监测处理模块221，用于采集齿轮箱中的润滑油的粘度、温度、密度、水分、颗粒数和颗粒度中的一个或多个，如果齿轮箱中的润滑油的粘度、温度、密度、水分、颗粒数和颗粒度中的一个或多个偏离正常范围，则确定齿轮箱中的润滑油的质量存在问题。

其中，润滑油的粘度的大幅度变化表征着齿轮油的失效；润滑油的温度升高表征风力发电机组的齿轮箱温度升高，超过55℃需要停机；润滑油的密度升高，可推断混入重质油品或金属颗粒，润滑油的密度降低可推断混入了轻质油品或水；水分是润滑油的天敌，可导致润滑油化学性质变化、防锈性能降低、产生泡沫引起高液位报警、粘度降低等；润滑油中的颗粒数和颗粒度能够辅助判断齿轮、箱体、轴承的磨损情况，颗粒数和颗粒度的累积增长斜率超过一定程度将表征风力发电机组内部部件的磨损加快或故障的发生。

例如，图4示出了一种风力发电机组的齿轮箱的示意图，示出了对风力发电机组的齿轮箱中的润滑油的监测。如图4所示，利用油液监测传感器410在线实时监测齿轮箱420旁路油管内的油液状态，确认润滑油的性能和齿轮箱420的运行状态。该监测过程无需工作人员进行定期抽取油样，能够及时发现润滑油异常和齿轮箱异常。

5、监测风力发电机组的发电机的转子轴承的振动状态，根据发电机的转子轴承的振动状态判断发电机是否发生故障。

6、监测风力发电机组机舱内部噪声，或特定观察部位的噪声情况，根据噪声情况，判断风力发电机组是否发生故障或者是否存在潜在的故障。

7、监测风力发电机组的塔筒状态:

1)、监测风力发电机组的塔筒的振动状态，根据塔筒的振动状态判断塔筒是否发生非正常晃动。在具体的实施例中，上述监测过程为：采集塔筒的振动信号，获得振动信号的时域特征和频域特征，如果塔筒的振动信号的时域特征和/或频域特征的幅值和频率超出正常范围，则判断塔筒发生非正常晃动；其中，可以利用振动加速度传感器采集塔筒在水平方向上的振动信号。

2)、监测风力发电机组的塔筒的倾斜状态，根据塔筒的倾斜状态判断塔筒所处的地基是否发生非正常沉降。在具体的实施例中，上述监测过程为：采集塔筒的倾角，如果塔筒的倾角超出正常范围，则判断塔筒所处的地基发生非正常沉降；其中，可以利用倾角传感器采集塔筒的倾角。

例如，图5为一种风力发电机组的塔筒的示意图，示出了对风力发电机组的塔筒的监测。如图5所示，一方面，利用振动加速度传感器510监测塔筒530在水平方向上的振动加速度，进而获得塔筒530在水平方向上的振动信号，分析该振动信号的时域特征和频域特征，能够发现长期低频振动导致的塔筒共振、塔筒零部件损坏、以及风力发电机组面临倒塔风险等安全隐患。另一方面，利用倾角传感器520监测塔筒530的倾角，能够发现由于塔筒所处地基的不均匀沉降导致的风力发电机组的倾斜以及风力发电机组面临倒塔风险等安全隐患。

通过对风力发电机组的多个部件状态的监测和报警，可以在重大故障发生前期进行及时有效地预警，进而能够针对故障制定相应的应对措施，降低由于突发事故产生的不必要损失及停机维护检修带来的发电损失，减少风力发电机组的维修维护成本，提高风力发电机组的整体可靠性、稳定性与综合效益。

图6为本发明一个实施例提供的一种应用于风力发电场的通信系统示意图。如图6所示，该通信系统600包括：中控设备610和多个如上文各实施例所述的终端设备620；各终端设备620分别安装于风力发电场的各风机上。其中，中控设备和终端设备之间，以及终端设备和终端设备之间通过光纤链路连接。

通讯光纤环网是风力发电机到监控后台采用的一种较为可靠的链接方式，环路中有断点的话，网络还有通讯能力，且现有的光纤网络相对带宽很宽，可以低成本接入语音和视频信号。

安装在风机机舱的固定IP电话和/或接入WiFi热点的智能终端，接入安装在风机上的数据采集器，通过通讯光纤将数据采集器接入通讯环网中，其它风机的终端设备也以相同的方式接入通讯环网，并且在中控室的终端设备也接入到通讯环网中，形成1)风机-风机、2)风机-中控、3)单点-多点广播的通讯模式，运维人员可轻松实现在风机上与另一风机上的小组进行对话、与中控室进行对话以及对多台、甚至全部风机进行广播。本通信系统无需另外架设通讯环网，充分利用现有的在线状态监测系统的通讯架构，有效集成了风机状态数据与通信音频、视频数据的智能传输，保证所有数据的完整性及实时性。

综上所述，本发明通过设置通信模块和数据采集模块，并利用风力发电场的监测系统通信网络，实现在风机所在现场与远端技术支持人员的通信，可有效解决风电场的即时通讯不畅问题，准确定位至特定风机进行对话，或风机之间进行对话，显著提高风电场运维效率，形成一位运维专家对多个运维小组的运维远程技术支持的运维模式；形成1)风机-风机、2)风机-中控、3)单点-多点广播的通讯模式，运维人员可轻松实现在风机上与另一风机上的小组进行对话、与中控室进行对话以及对多台、甚至全部风机进行广播；本发明无需另外架设通讯环网，充分利用现有的在线状态监测系统的通讯架构，有效集成了了风机状态数据与通信音频、视频数据的智能传输，保证所有数据的完整性及实时性，避免有效资源的浪费；通过对风力发电机组的多个部件状态的监测和报警，可以在重大故障发生前期进行及时有效地预警，进而能够针对故障制定相应的应对措施，降低由于突发事故产生的不必要损失及停机维护检修带来的发电损失，减少风力发电机组的维修维护成本，提高风力发电机组的整体可靠性、稳定性与综合效益。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种应用于风力发电场的终端设备，其特征在于，该终端设备包括：数据采集器和通信模块；

所述数据采集器，用于接收来自通信模块的信号并将信号发送出去，以及用于接收来自外部的信号并发送给通信模块；

所述通信模块包括：IP电话模块和/或WiFi模块；

所述IP电话模块，用于接收语音信号并发送给数据采集器，以及接收来自数据采集器的语音信号并播放；

所述WiFi模块，用于形成WiFi热点，接收接入该WiFi热点的智能终端发送的通信信号并发送给数据采集器，以及接收来自数据采集器的通信信号并发送给所述智能终端；其中所述通信信号包括：音频信号和/或视频信号。

2.如权利要求1所述的终端设备，其特征在于，所述IP电话模块包括：双麦克风和指向性算法模块；

所述双麦克风分别用于采集语音信号；

所述指向性算法模块，用于根据预设的指向性算法对所述双麦克风采集的语音信号进行处理，以降低语音信号中的背景噪声。

3.如权利要求1所述的终端设备，其特征在于，

该终端设备还可以设置为风机听诊设备，远程随时接通来监听风机机舱内部噪音情况，根据所述噪音情况来识别风机发电并网后暴露的潜在故障。

4.如权利要求1所述的终端设备，其特征在于，

所述IP电话模块的耳机和麦克风采用耳麦的形式实现。

5.如权利要求1所述的终端设备，其特征在于，所述数据采集器进一步包括：

监测处理模块，用于实时监测风力发电机组的多个部件的状态；以及用于对于每个部件，根据其状态判断该部件是否发生故障；

报警处理模块，用于当监测处理模块判断出风力发电机组的一个或多个部件发生故障时，发送报警信息。

6.如权利要求5所述的终端设备，其特征在于，所述监测处理模块，用于执行以下一种或多种监测处理过程：

监测风力发电机组的各叶片的振动状态，根据各叶片的振动状态判断是否存在发生故障的叶片；

监测风力发电机组的主轴轴承的振动状态，根据主轴轴承的振动状态判断主轴是否发生故障；

监测风力发电机组的齿轮箱的振动状态，根据齿轮箱的振动状态判断齿轮箱是否发生故障；

监测风力发电机组的齿轮箱中的润滑油的油液状态，根据齿轮箱中的润滑油的油液状态判断齿轮箱中的润滑油、机械部件和机械结构是否存在问题；

监测风力发电机组的发电机的转子轴承的振动状态，根据发电机的转子轴承的振动状态判断发电机是否发生故障；

监测风力发电机组机舱内部噪声，或特定观察部位的噪声情况；

监测风力发电机组的塔筒的振动状态，根据塔筒的振动状态判断塔筒是否发生非正常晃动；

监测风力发电机组的塔筒的倾斜状态，根据塔筒的倾斜状态判断塔筒所处的地基是否发生非正常沉降。

7.如权利要求6所述的终端设备，其特征在于，所述监测处理模块，用于采集各叶片的噪音信号，获得各叶片的噪音信号的频域特征；根据各叶片的噪音信号的频域特征判断是否存在发生故障的叶片；

其中，所述监测处理模块，用于执行以下一种或多种故障判断过程：

分析不同叶片的噪音信号的频域特征之间的差异，对于每个叶片，如果该叶片与其他各叶片的当前噪音信号的频域特征之间的差异均出现异常，则确定该叶片发生故障；其中，该叶片与其他任一叶片的噪音信号的频域特征之间的差异出现异常包括：二者的当前噪音信号的频域特征之间的差异超出正常范围；

如果一个叶片的噪音信号的频域范围达到啸叫频率范围，则确定该叶片发生故障；

对于每个叶片，比较该叶片的当前噪音信号的频域特征与当前转速下标准噪音信号的频域特征，如果存在异常，则确定该叶片发生故障。

8.如权利要求6所述的终端设备，其特征在于，

所述监测处理模块，用于采集齿轮箱中的润滑油的粘度、温度、密度、水分、颗粒数和颗粒度中的一个或多个，如果齿轮箱中的润滑油的粘度、温度、密度、水分、颗粒数和颗粒度中的一个或多个偏离正常范围，则确定齿轮箱中的润滑油的质量存在问题。

9.如权利要求6所述的终端设备，其特征在于，

所述监测处理模块，用于采集塔筒的振动信号，获得振动信号的时域特征和频域特征，如果塔筒的振动信号的时域特征和/或频域特征的幅值和频率超出正常范围，则确定塔筒发生非正常晃动；和/或，用于采集塔筒的倾角，如果塔筒的倾角超出正常范围，则确定塔筒所处的地基发生非正常沉降。

10.一种应用于风力发电场的通信系统，其特征在于，所述通信系统包括：中控设备和多个如权利要求1-9中任一项所述的终端设备；各终端设备分别安装于风力发电场的各风机上；

其中，中控设备和终端设备之间，以及终端设备和终端设备之间通过光纤链路连接。