[发明专利]一种风电机组故障诊断和健康监测系统

权利要求书

1.一种风电机组故障诊断和健康监测系统，其特征在于，包括数据采集单元、数据处理单元、故障诊断单元、健康监测单元和终端传输单元；

所述数据采集单元用于采集风电机组的实时运行数据；

所述数据处理单元用于对风电机组的实时运行数据进行预处理，生成风电机组样本集；

所述故障诊断单元用于构建风电机组故障诊断模型，并将风电机组样本集作为风电机组故障诊断模型的输入，进行故障诊断，生成诊断结果；

所述健康监测单元用于获取风电机组的历史运行数据，并根据风电机组的实时运行数据和历史运行数据生成风电机组的运行状态，其中，所述运行状态包括临界预警状态和正常运行状态；

所述终端传输单元用于将故障诊断单元生成的诊断结果和健康监测单元生成的运行状态传输至终端，进行可视化展示。

2.根据权利要求1所述的风电机组故障诊断和健康监测系统，其特征在于，所述数据采集单元采集的实时运行数据包括风电机组的叶片实时振动信号、叶片实时转速信号和实时运行温度；

其中，通过安装在风电机组叶片上的加速度传感器采集叶片实时振动信号；通过安装在风电机组叶片上的转速传感器采集叶片实时转速信号；通过安装在风电机组叶片上的温度传感器采集实时运行温度。

3.根据权利要求2所述的风电机组故障诊断和健康监测系统，其特征在于，所述数据处理单元对叶片实时振动信号进行预处理包括以下步骤：

对叶片实时振动信号进行小波降噪处理；

分别提取小波降噪处理前和小波降噪处理后叶片实时振动信号的单边功率谱，并计算小波降噪处理前和小波降噪处理后叶片实时振动信号的功率谱熵；

将小波降噪处理前叶片实时振动信号的功率谱熵与小波降噪处理后叶片实时振动信号的功率谱熵的比值作为叶片振动强度，并将叶片振动强度作为风电机组样本集的子集。

4.根据权利要求2所述的风电机组故障诊断和健康监测系统，其特征在于，所述数据处理单元对叶片实时转速信号进行预处理包括以下步骤：

对叶片实时转速信号进行加窗处理，得到一个窗口的加窗转速信号；

对加窗转速信号依次进行小波降噪处理、带通滤波处理和傅里叶变换，得到优化转速信号；

生成优化转速信号对应的转速曲线，并根据转速曲线确定叶片频率；

根据叶片频率确定叶片转速，并将叶片转速作为风电机组样本集的子集。

5.根据权利要求2所述的风电机组故障诊断和健康监测系统，其特征在于，所述数据处理单元对实时运行温度进行预处理的方法具体为：对实时运行温度进行归一化处理，并剔除归一化处理后实时运行温度中的离群值，得到待更新运行温度；若待更新运行温度大于设定运行温度阈值，则将该待更新运行温度作为风电机组样本集的子集；若待更新运行温度小于或等于设定运行温度阈值，则剔除该待更新运行温度；

其中，设定运行温度阈值t_i的计算公式为：

式中，T表示采集实时运行温度的时长，t_max表示各个时刻中实时运行温度的最大值，t_min表示各个时刻中实时运行温度的最小值，t_ave表示所有时刻实时运行温度的平均值。

6.根据权利要求1所述的风电机组故障诊断和健康监测系统，其特征在于，所述故障诊断单元包括依次连接的样本输入层、隐藏层、激活层和诊断结果输出层；

所述样本输入层用于将风电机组样本集输入至故障诊断单元中；

所述隐藏层用于根据风电机组样本集生成低维风电机组样本向量；

所述激活层用于将低维风电机组样本向量转换为高维风电机组样本向量；

所述诊断结果输出层用于根据高维风电机组样本向量生成诊断结果，并将诊断结果传输至终端传输单元。