[发明专利]一种风电机组故障诊断和健康监测系统

说明书

本发明提供了一种风电机组故障诊断和健康监测系统，涉及风电机组监测技术领域，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；数据采集单元用于采集风电机组的实时运行数据；数据处理单元用于生成风电机组样本集；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，生成诊断结果；健康监测单元生成风电机组的运行状态；终端传输单元用于进行可视化展示。该风电机组故障诊断和健康监测系统通过在叶片上安装传感器，全面采集叶片的运行工况参数，通过对叶片实时振动信号、叶片实时转速信号和实时运行温度的深入分析，从而发现风电机组可能存在的故障。

技术领域

本发明涉及风电机组监测技术领域，具体而言，涉及一种风电机组故障诊断和健康监测系统。

背景技术

风电机组是将风能转换成电能的装置，风电机组运行的周边运行环境恶劣，且风电机组在运行时，由于外界的环境的影响以及自身的影响，风电机组一直在不停的振动，因此会影响到风电机组的安全运行，而且不同的振动情况也可反映风电机组是否出现异常状态，因此准确的监测风电机组的振动状态成为一种需求。另外，风电机组在运行时温度也会随之上升，过高的温度会对风电机组的正常运行以及零部件造成不可逆伤害，因此准确的监测风电机组的运行温度也很必要。

传统监测方法主要是通过在风电机组上部署叶片状态监测系统，采集叶片的参数，以此确定叶片状态。叶片状态监测系统在数据采集完成后，仅通过对传感器数据的简单处理来确定风电机组运行状态，无法准确且全面地识别异常数据，存在风电机组正常运行状态划分较为模糊、数据混杂而无法准确反映风电机组正常发电性能等问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种风电机组故障诊断和健康监测系统，其在叶片上安装传感器，全面采集叶片的运行工况参数，通过对叶片实时振动信号、叶片实时转速信号和实时运行温度的深入分析，从而发现风电机组可能存在的故障。

本发明的实施例通过以下技术方案实现：

一种风电机组故障诊断和健康监测系统包括数据采集单元、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；

数据采集单元用于采集风电机组的实时运行数据；

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；

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；

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，运行状态包括临界预警状态和正常运行状态；

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。

进一步地，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。

进一步地，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。