專利名稱：基于故障數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障識(shí)別方法和系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于故障數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障識(shí)別方法和系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
隨著能源的日益枯竭以及污染的日益加劇，可再生能源和清潔能源越來越受到重視。風(fēng)能發(fā)電或稱風(fēng)力發(fā)電是一種清潔的可再生能源，且風(fēng)力機(jī)組的運(yùn)行成本低，因此風(fēng)電技術(shù)裝備是風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，也是風(fēng)電產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)和保障。風(fēng)電雖然具有清潔、可再生、成本低等優(yōu)點(diǎn)，但是同樣具有對(duì)地理要求高、設(shè)備需要布置在野外等缺陷，因此如何對(duì)風(fēng)電設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集并進(jìn)行處理是自動(dòng)化管理、數(shù)據(jù)監(jiān)控的基礎(chǔ)?，F(xiàn)有技術(shù)中只是簡(jiǎn)單的記錄風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，而無法提前進(jìn)行預(yù)警。這樣導(dǎo)致只有在風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)才去維修，對(duì)于設(shè)備的正常運(yùn)行影響很大。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是本發(fā)明提出一種更為可靠的基于故障數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)早期故障識(shí)別方法和系統(tǒng)。為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的實(shí)施例提供一種基于故障數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障識(shí)別方法，包括步驟1、根據(jù)風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，生成風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的多個(gè)故障狀態(tài)模型；步驟2、根據(jù)所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)生成當(dāng)前狀態(tài)模型，并根據(jù)所述當(dāng)前狀態(tài)模型與所述故障狀態(tài)模型的相似度以對(duì)所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障進(jìn)行預(yù)估。作為上述技術(shù)方案的優(yōu)選，所述步驟I具體包括:步驟11、獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前的不同時(shí)間段的狀態(tài)參數(shù)；步驟12、針對(duì)每一時(shí)間段內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合作為該時(shí)間段內(nèi)的故障狀態(tài)模型。作為上述技術(shù)方案的優(yōu)選，所述步驟I具體包括:步驟11、獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前一周內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)，并將所述狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合以建立第一故障狀態(tài)模型；步驟12、獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前兩周內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)，并將所述狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合以建立第二故障狀態(tài)模型；步驟13、獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前兩周內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)，并將所述狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合以建立第三故障狀態(tài)模型。作為上述技術(shù)方案的優(yōu)選，所述步驟2具體包括:
步驟21、獲取所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，并生成當(dāng)前狀態(tài)模型；步驟22、將所述當(dāng)前狀態(tài)模型與所述多個(gè)故障狀態(tài)模型分別進(jìn)行對(duì)比以獲得所述當(dāng)前狀態(tài)模型與每一故障狀態(tài)模型的相似度；步驟23、根據(jù)所述相似度以對(duì)所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障進(jìn)行預(yù)估。作為上述技術(shù)方案的優(yōu)選，所述步驟I中針對(duì)每一不同類型故障都分別生成多個(gè)故障狀態(tài)模型。為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的實(shí)施例還提供一種基于故障數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障識(shí)別系統(tǒng)，包括:故障模型建模模塊，用于根據(jù)風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，生成風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的多個(gè)故障狀態(tài)模型；預(yù)估模塊，用于根據(jù)所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)生成當(dāng)前狀態(tài)模型，并根據(jù)所述當(dāng)前狀態(tài)模型與所述故障狀態(tài)模型的相似度以對(duì)所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障進(jìn)行預(yù)估。作為上述技術(shù)方案的優(yōu)選，所述故障模型建模模塊具體包括:獲取單元，用于獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前的不同時(shí)間段的狀態(tài)參數(shù)；建模單元，用于針對(duì)每一時(shí)間段內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合作為該時(shí)間段內(nèi)的故障狀態(tài)模型。作為上述技術(shù)方案的優(yōu)選，所述故障模型建模模塊具體包括:第一建模單元，用于獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前一周內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)，并將所述狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合以建立第一故障狀態(tài)模型；第二建模單元，用于獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中，所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前兩周內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)，并將所述狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合以建立第二故障狀態(tài)模型；第三建模單元，用于獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中，所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前兩周內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)，并將所述狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合以建立第三故障狀態(tài)模型。作為上述技術(shù)方案的優(yōu)選，所述預(yù)估模塊具體包括:當(dāng)前狀態(tài)模型單元，用于獲取所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，并生成當(dāng)前狀態(tài)模型；對(duì)比單元，用于將所述當(dāng)前狀態(tài)模型與所述多個(gè)故障狀態(tài)模型分別進(jìn)行對(duì)比以獲得所述當(dāng)前狀態(tài)模型與每一故障狀態(tài)模型的相似度；預(yù)估單元，用于根據(jù)所述相似度以對(duì)所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障進(jìn)行預(yù)估。作為上述技術(shù)方案的優(yōu)選，所述故障模型建模模塊針對(duì)每一不同類型故障都分別生成多個(gè)故障狀態(tài)模型。本發(fā)明的上述技術(shù)方案的有益效果如下:本發(fā)明實(shí)施例能夠通過風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的故障狀態(tài)模型和當(dāng)前風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)模型來進(jìn)行對(duì)比，以根據(jù)它們的相似程度來識(shí)別并判斷系統(tǒng)的早期故障的發(fā)展趨勢(shì)，防患于未然。
圖1為本發(fā)明實(shí)施例的基于故障數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障識(shí)別方法的流程示意圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例的基于故障數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障識(shí)別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式為使本發(fā)明要解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖及具體實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)描述。本發(fā)明的實(shí)施例提供一種基于故障數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障識(shí)別方法，其流程如圖1所示的，包括:步驟1、根據(jù)風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，生成風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的多個(gè)故障狀態(tài)模型；步驟2、根據(jù)所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)生成當(dāng)前狀態(tài)模型，并根據(jù)所述當(dāng)前狀態(tài)模型與所述故障狀態(tài)模型的相似度以對(duì)所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障進(jìn)行預(yù)估。上述方法中，是采用當(dāng)前狀態(tài)模型與根據(jù)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)生成的多個(gè)故障狀態(tài)模型來進(jìn)行對(duì)比，以根據(jù)與故障狀態(tài)模型的相似度對(duì)故障進(jìn)行預(yù)估。這種方式可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)來預(yù)估風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)是否會(huì)發(fā)生故障，防患于未然，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。具體的，由于風(fēng)電機(jī)組的傳動(dòng)系統(tǒng)可能會(huì)包括多種，因此可以對(duì)每一種故障都分別生成一個(gè)或多個(gè)故障狀態(tài)模型。這樣可以將獲取的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)生成一個(gè)當(dāng)前狀態(tài)模型，然后將當(dāng)前狀態(tài)模型與每一故障狀態(tài)模型分別進(jìn)行對(duì)比以確定相似度。如果與某一個(gè)故障狀態(tài)模型相似度比較高，則可以認(rèn)為該風(fēng)電機(jī)組可能會(huì)發(fā)生該故障。在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，采用如下方法來生成風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的故障狀態(tài)模型。即所述步驟I具體包括:步驟11、獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前的不同時(shí)間段的狀態(tài)參數(shù)；步驟12、針對(duì)每一時(shí)間段內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合作為該時(shí)間段內(nèi)的故障狀態(tài)模型。在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，具體的可以采用獲取故障發(fā)生前的一周、兩周、一個(gè)月內(nèi)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，分別生成三個(gè)故障狀態(tài)模型。即所述步驟I具體包括:步驟11、獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前一周內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)，并將所述狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合以建立第一故障狀態(tài)模型；步驟12、獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前兩周內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)，并將所述狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合以建立第二故障狀態(tài)模型；步驟13、獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前兩周內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)，并將所述狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合以建立第三故障狀態(tài)模型。這樣可以利用實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)與多個(gè)時(shí)間段的故障狀態(tài)模型分別進(jìn)行對(duì)比，這樣可以通過故障發(fā)生過程中的模型來確定是否存在故障隱患。
在獲取了多個(gè)故障狀態(tài)模型后，在步驟2中需要利用風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)當(dāng)前的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)生成當(dāng)前狀態(tài)模型。即所述步驟2具體包括:步驟21、獲取所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，并生成當(dāng)前狀態(tài)模型；步驟22、將所述當(dāng)前狀態(tài)模型與所述多個(gè)故障狀態(tài)模型分別進(jìn)行對(duì)比以獲得所述當(dāng)前狀態(tài)模型與每一故障狀態(tài)模型的相似度；步驟23、根據(jù)所述相似度以對(duì)所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障進(jìn)行預(yù)估。由于風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的故障可能是多種，因此可以針對(duì)每一中故障都執(zhí)行前述步驟。即對(duì)每一個(gè)故障都生成多個(gè)故障狀態(tài)模型，然后通過當(dāng)前狀態(tài)模型與每一故障狀態(tài)模型進(jìn)行對(duì)比。即所述步驟I中針對(duì)每一不同類型故障都分別生成多個(gè)故障狀態(tài)模型。本發(fā)明的實(shí)施例還提供一種基于故障數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障識(shí)別系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)如圖2所示的,包括:故障模型建模模塊，用于根據(jù)風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，生成風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的多個(gè)故障狀態(tài)模型；預(yù)估模塊，用于獲取所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，將所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)與所述故障狀態(tài)模型進(jìn)行對(duì)比以確定所述實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)與所述故障狀態(tài)模型的相似度以對(duì)所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障進(jìn)行預(yù)估。其中，所述故障模型建模模塊具體包括:獲取單元，用于獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前的不同時(shí)間段的狀態(tài)參數(shù)；建模單元，用于針對(duì)每一時(shí)間段內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合作為該時(shí)間段內(nèi)的故障狀態(tài)模型。其中，所述故障模型建模模塊具體包括:第一建模單元，用于獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前一周內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)，并將所述狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合以建立第一故障狀態(tài)模型；第二建模單元，用于獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中，所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前兩周內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)，并將所述狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合以建立第二故障狀態(tài)模型；第三建模單元，用于獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中，所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前兩周內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)，并將所述狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合以建立第三故障狀態(tài)模型。其中，所述預(yù)估模塊具體包括:當(dāng)前狀態(tài)模型單元，用于獲取所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，并生成當(dāng)前狀態(tài)模型；對(duì)比單元，用于將所述當(dāng)前狀態(tài)模型與所述多個(gè)故障狀態(tài)模型分別進(jìn)行對(duì)比以獲得所述當(dāng)前狀態(tài)模型與每一故障狀態(tài)模型的相似度；預(yù)估單元，用于根據(jù)所述相似度以對(duì)所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障進(jìn)行預(yù)估。其中，所述故障模型建模模塊針對(duì)每一不同類型故障都分別生成多個(gè)故障狀態(tài)模型。本發(fā)明實(shí)施例能夠通過風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的故障狀態(tài)模型和當(dāng)前風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)模型來進(jìn)行對(duì)比，以根據(jù)它們的相似程度來識(shí)別并判斷系統(tǒng)的早期故障的發(fā)展趨勢(shì)，防患于未然。以上所述是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明所述原理的前提下，還可以作出若干改進(jìn)和潤飾，這些改進(jìn)和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。
權(quán)利要求
1.基于故障數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障識(shí)別方法，其特征在于，包括: 步驟1、根據(jù)風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，生成風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的多個(gè)故障狀態(tài)模型； 步驟2、根據(jù)所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)生成當(dāng)前狀態(tài)模型，并根據(jù)所述當(dāng)前狀態(tài)模型與所述故障狀態(tài)模型的相似度以對(duì)所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障進(jìn)行預(yù)估。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于故障數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟I具體包括: 步驟11、獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前的不同時(shí)間段的狀態(tài)參數(shù)； 步驟12、針對(duì)每一時(shí)間段內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合作為該時(shí)間段內(nèi)的故障狀態(tài)模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于 故障數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟I具體包括: 步驟11、獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前一周內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)，并將所述狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合以建立第一故障狀態(tài)模型； 步驟12、獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前兩周內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)，并將所述狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合以建立第二故障狀態(tài)模型； 步驟13、獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前兩周內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)，并將所述狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合以建立第三故障狀態(tài)模型。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述的基于故障數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟2具體包括: 步驟21、獲取所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，并生成當(dāng)前狀態(tài)模型； 步驟22、將所述當(dāng)前狀態(tài)模型與所述多個(gè)故障狀態(tài)模型分別進(jìn)行對(duì)比以獲得所述當(dāng)前狀態(tài)模型與每一故障狀態(tài)模型的相似度； 步驟23、根據(jù)所述相似度以對(duì)所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障進(jìn)行預(yù)估。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于故障數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟I中針對(duì)每一不同類型故障都分別生成多個(gè)故障狀態(tài)模型。
6.一種基于故障數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，包括: 故障模型建模模塊，用于根據(jù)風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，生成風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的多個(gè)故障狀態(tài)模型； 預(yù)估模塊，用于根據(jù)所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)生成當(dāng)前狀態(tài)模型，并根據(jù)所述當(dāng)前狀態(tài)模型與所述故障狀態(tài)模型的相似度以對(duì)所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障進(jìn)行預(yù)估。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于故障數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，所述故障模型建模模塊具體包括: 獲取單元，用于獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前的不同時(shí)間段的狀態(tài)參數(shù)； 建模單元，用于針對(duì)每一時(shí)間段內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合作為該時(shí)間段內(nèi)的故障狀態(tài)模型。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于故障數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，所述故障模型建模模塊具體包括: 第一建模單元，用于獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前一周內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)，并將所述狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合以建立第一故障狀態(tài)模型； 第二建模單元，用于獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中，所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前兩周內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)，并將所述狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合以建立第二故障狀態(tài)模型； 第三建模單元，用于獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中，所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)在故障發(fā)生前兩周內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)，并將所述狀態(tài)參數(shù)形成的一個(gè)狀態(tài)參數(shù)集合以建立第三故障狀態(tài)模型。
9.根據(jù)權(quán)利 要求6或7或8所述的基于故障數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)估模塊具體包括: 當(dāng)前狀態(tài)模型單元，用于獲取所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，并生成當(dāng)前狀態(tài)模型； 對(duì)比單元，用于將所述當(dāng)前狀態(tài)模型與所述多個(gè)故障狀態(tài)模型分別進(jìn)行對(duì)比以獲得所述當(dāng)前狀態(tài)模型與每一故障狀態(tài)模型的相似度； 預(yù)估單元，用于根據(jù)所述相似度以對(duì)所述風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障進(jìn)行預(yù)估。
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于故障數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，所述故障模型建模模塊針對(duì)每一不同類型故障都分別生成多個(gè)故障狀態(tài)模型。
全文摘要
本發(fā)明提供一種基于故障數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障識(shí)別方法和系統(tǒng)，所述方法包括步驟1、根據(jù)風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，生成風(fēng)電機(jī)組的多個(gè)故障狀態(tài)模型；步驟2、根據(jù)所述風(fēng)電機(jī)組的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)生成當(dāng)前狀態(tài)模型，并根據(jù)所述當(dāng)前狀態(tài)模型與所述故障狀態(tài)模型的相似度以對(duì)所述風(fēng)電機(jī)組故障進(jìn)行預(yù)估。本發(fā)明實(shí)施例能夠通過風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障模型和當(dāng)前風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)狀態(tài)模型來進(jìn)行對(duì)比，以根據(jù)它們的相似程度來識(shí)別并判斷系統(tǒng)的早期故障的發(fā)展趨勢(shì)，防患于未然。
文檔編號(hào)G01M13/02GK103217286SQ201310095308
公開日2013年7月24日 申請(qǐng)日期2013年3月23日 優(yōu)先權(quán)日2013年3月23日
發(fā)明者呂庭彥, 李亞冬, 韓緒望, 蔣維, 呂東, 陳榮敏, 賈英韜, 李海波, 江濤, 劉江 申請(qǐng)人:中國水利電力物資有限公司, 北京中瑞泰科技有限公司