一種風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警方法及系統(tǒng)，所述方法包括以下步驟：A.數(shù)據(jù)采集，采集機組的實時瞬態(tài)振動數(shù)據(jù)；B.數(shù)據(jù)預(yù)處理，對采集數(shù)據(jù)進行預(yù)處理獲取計算樣本；C.振動特征提取，對所述計算樣本進行橢圓擬合并提取擬合出的橢圓的特征值；D.振動狀態(tài)評估，根據(jù)比較所述特征值與設(shè)定的報警閾值評估機組的振動狀態(tài)。本發(fā)明的風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警方法及系統(tǒng)，用于分析機組的振動狀態(tài)，檢測振動特征，建立預(yù)警機制，利于及早發(fā)現(xiàn)機組隱患，減少機組帶病運行的時間，從而為關(guān)鍵部件的修復(fù)或更換提供判斷依據(jù)，降低部件損壞風險，減少機組停機時間和備件消耗成本。
【專利說明】—種風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警方法及系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及風電【技術(shù)領(lǐng)域】，特別是涉及一種風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警方法及系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002]大功率永磁直驅(qū)型風力發(fā)電機組，主要部件包括永磁直驅(qū)發(fā)電機、葉片、塔筒、輪轂、變流器。機組的主要機械部件均有各自的振動模態(tài)，由于機組使用壽命的變化和運行功率的不同，導(dǎo)致機組出現(xiàn)不同情況的振動特征。振動是機組運行特征的一個重要體現(xiàn)。
[0003]目前機組振動保護主要針對大能量大振幅的保護，而實際運行中，機組的關(guān)鍵機械設(shè)備(發(fā)電機、葉片等)的損壞或異常，使機組“帶病”運行，會誘發(fā)的機組振動變化，而且在損壞早期，這種振動變化往往幅值不大，很難檢測到。最終會導(dǎo)致關(guān)鍵部件的不可逆轉(zhuǎn)的損壞，使機組長時間停機，帶來較大的經(jīng)濟損失。
[0004]由此可見，創(chuàng)設(shè)一種可靠、有效、能夠檢測到小振幅異常振動尤其是損壞早期的異常振動的風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警方法及系統(tǒng)，實屬當前重要研發(fā)課題之一。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的一個目的是提供一種可靠、有效的風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警方法，能夠檢測到小振幅異常振動尤其是損壞早期的異常振動，利于及早發(fā)現(xiàn)機組隱患，提前預(yù)警，減少機組帶病運行的時間，從而為機組關(guān)鍵部件的修復(fù)或更換提供判斷依據(jù)，降低部件損壞風險，減少機組停機時間和備件消耗成本。
[0006]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案:
[0007]—種風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警方法，包括以下步驟:A.數(shù)據(jù)采集，采集機組的實時瞬態(tài)振動數(shù)據(jù)；B.數(shù)據(jù)預(yù)處理，對采集數(shù)據(jù)進行預(yù)處理獲取計算樣本；C.振動特征提取，對所述計算樣本進行橢圓擬合并提取擬合出的橢圓的特征值；D.振動狀態(tài)評估，根據(jù)比較所述特征值與設(shè)定的報警閾值評估機組的振動狀態(tài)。
[0008]進一步地，所述振動數(shù)據(jù)包括沿機組發(fā)電機主軸軸向的機艙加速度Ax、沿機組發(fā)電機主軸徑向的機艙加速度ay和機組機艙加速度有效值ae，且滿足4' = V4+4 。
[0009]進一步地，所述步驟B數(shù)據(jù)預(yù)處理包括以下步驟:a.對采集的振動數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，剔除噪聲數(shù)據(jù)；b.對清洗后的數(shù)據(jù)所在的坐標系進行笛卡爾網(wǎng)格化，計算每一網(wǎng)格及其周圍8個網(wǎng)格的樣本密度；c.遍歷并提取樣本密度不為O、而其周圍8個網(wǎng)格樣本密度至少一個為O的網(wǎng)格作為邊緣網(wǎng)格，提取所述邊緣網(wǎng)格內(nèi)的樣本作為橢圓擬合計算的樣本。
[0010]進一步地，所述步驟C中的橢圓擬合采用最小二乘法橢圓擬合。
[0011]進一步地，所述步驟C中擬合出的橢圓的特征值包括橢圓的長半軸、短半軸、橢圓中心坐標以及橢圓傾角。
[0012]進一步地，所述步驟D振動狀態(tài)評估包括根據(jù)所述橢圓的長半軸、短半軸對機組振動幅值大小的評估以及根據(jù)所述橢圓中心坐標和橢圓傾角對機組振動偏心度的評估。
[0013]進一步地，所述步驟D中報警閾值通過對故障機組的歷史異常振動數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析獲得。
[0014]本發(fā)明的另一個目的是提供一種應(yīng)用上述風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警方法的風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警系統(tǒng)，包括:數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集機組的實時瞬態(tài)振動數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對采集數(shù)據(jù)進行預(yù)處理獲取計算樣本；振動特征提取模塊，用于對所述計算樣本進行橢圓擬合并提取擬合出的橢圓的特征值；振動狀態(tài)評估模塊，用于根據(jù)比較所述特征值與設(shè)定的報警閾值評估機組的振動狀態(tài)。
[0015]進一步地，還包括閾值設(shè)定模塊。
[0016]進一步地，還包括報警模塊。
[0017]由于采用上述技術(shù)方案，本發(fā)明至少具有以下優(yōu)點:
[0018]本發(fā)明的風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警方法及系統(tǒng)，用于分析機組的振動狀態(tài)，檢測振動特征，尋找異常振動數(shù)據(jù)，能夠檢測到小振幅異常振動尤其是損壞早期的異常振動，有利于及早發(fā)現(xiàn)機組隱患，減少機組帶病運行的時間，通過建立預(yù)警機制可為關(guān)鍵部件的修復(fù)或更換提供判斷依據(jù)，降低部件徹底損壞的風險，減少機組停機時間和備件消耗成本。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0019]上述僅是本發(fā)明技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技術(shù)手段，以下結(jié)合附圖與【具體實施方式】對本發(fā)明作進一步的詳細說明。
[0020]圖1是本發(fā)明的風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警方法的流程圖。
[0021]圖2是擬合出的橢圓的二維平面示意圖。

【具體實施方式】
[0022]請參閱圖1所述，本發(fā)明的風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警方法主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、振動特征提取、振動狀態(tài)評估等步驟。
[0023]1.數(shù)據(jù)采集
[0024]對機組的實時瞬態(tài)振動數(shù)據(jù)進行采集處理。振動數(shù)據(jù)包括機組沿發(fā)電機主軸的軸向方向的機艙加速度Ax、沿發(fā)電機主軸徑向方向的機艙加速度Ay和整個機組機艙加速度有效值A(chǔ)e,且滿足為j = +Ay。
[0025]2.數(shù)據(jù)預(yù)處理
[0026]I)首先進行數(shù)據(jù)清洗，剔除噪聲數(shù)據(jù)，噪聲數(shù)據(jù)包括數(shù)據(jù)序列中的錯誤數(shù)據(jù)、不完整或不一致數(shù)據(jù)等；
[0027]2)其次對坐標系根據(jù)一定尺度進行笛卡爾網(wǎng)格化，并對每一網(wǎng)格設(shè)置唯一編號，統(tǒng)計計算各個網(wǎng)格內(nèi)樣本數(shù)量，代表該網(wǎng)格樣本密度，計算每一網(wǎng)格及其周圍8個網(wǎng)格的樣本密度；
[0028]3)最后提取邊緣網(wǎng)格。遍歷所有該網(wǎng)格樣本密度不為O、且其周圍8個網(wǎng)格樣本密度中至少有一個為O的網(wǎng)格，并提取該網(wǎng)格作為邊緣網(wǎng)格。提取邊緣網(wǎng)格內(nèi)樣本作為擬合樣本。
[0029]3.振動特征提取
[0030]建立機組振動數(shù)據(jù)在X-Y振動平面上的散點分布，然后采用橢圓擬合方法計算出機組的振動邊界，提取機組的振動特征。
[0031]橢圓擬合方法優(yōu)選采用較常用的最小二乘法橢圓擬合，最小二乘法是在隨機誤差為正態(tài)分布時，由最大似然法推出的一種最優(yōu)估計技術(shù)，它可以使測量誤差的平方和最小，因此也被視為從一組測量值中求出一組未知量的最可信賴的方法之一。用最小二乘法確定被測要素的原理是:假定有一理想要素使得被測要素的各點到該理想要素的距離的平方和為最小，那么該理想要素的特征參數(shù)即為所要求的被測要素的特征參數(shù)。用最小二乘法確定的被測要素具有“唯一性”。本發(fā)明中用最小二乘法進行橢圓擬合并提取機組的振動特征基于如下步驟:
[0032]I)對計算樣本集進行橢圓擬合，通過基于最小二乘法的橢圓擬合方法，來確定振動空間以及相關(guān)特征。
[0033]假設(shè)橢圓的一般形式為Ax2+Bxy+Cy2+Dx+Ey+F = 0，其中為避免系數(shù)的倍數(shù)導(dǎo)致多個表述，可以假設(shè)A+C= I進行約束。對計算樣本進行最小二乘處理得到，求目標函數(shù)

【權(quán)利要求】
1.一種風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警方法，其特征在于，包括以下步驟: A.數(shù)據(jù)采集，采集機組的實時瞬態(tài)振動數(shù)據(jù)； B.數(shù)據(jù)預(yù)處理，對采集數(shù)據(jù)進行預(yù)處理獲取計算樣本； C.振動特征提取，對所述計算樣本進行橢圓擬合并提取擬合出的橢圓的特征值； D.振動狀態(tài)評估，根據(jù)比較所述特征值與設(shè)定的報警閾值評估機組的振動狀態(tài)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警方法，其特征在于，所述振動數(shù)據(jù)包括沿機組發(fā)電機主軸軸向的機艙加速度Ax、沿機組發(fā)電機主軸徑向的機艙加速度Ay和機組機艙加速度有效值ae，且滿足Ae 二 V4 + 4"。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警方法，其特征在于，所述步驟B數(shù)據(jù)預(yù)處理包括以下步驟: a.對采集的振動數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，剔除噪聲數(shù)據(jù)； b.對清洗后的數(shù)據(jù)所在的坐標系進行笛卡爾網(wǎng)格化，計算每一網(wǎng)格及其周圍8個網(wǎng)格的樣本密度； c.遍歷并提取樣本密度不為O、而其周圍8個網(wǎng)格樣本密度至少一個為O的網(wǎng)格作為邊緣網(wǎng)格，提取所述邊緣網(wǎng)格內(nèi)的樣本作為橢圓擬合計算的樣本。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警方法，其特征在于，所述步驟C中的橢圓擬合采用最小二乘法橢圓擬合。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警方法，其特征在于，所述步驟C中擬合出的橢圓的特征值包括橢圓的長半軸、短半軸、橢圓中心坐標以及橢圓傾角。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警方法，其特征在于，所述步驟D振動狀態(tài)評估包括根據(jù)所述橢圓的長半軸、短半軸對機組振動幅值大小的評估以及根據(jù)所述橢圓中心坐標和橢圓傾角對機組振動偏心度的評估。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警方法，其特征在于，所述步驟D中報警閾值通過對故障機組的歷史異常振動數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析獲得。
8.一種應(yīng)用權(quán)利要求1-7中任一項所述的風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警方法的風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，包括: 數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集機組的實時瞬態(tài)振動數(shù)據(jù)； 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對采集數(shù)據(jù)進行預(yù)處理獲取計算樣本； 振動特征提取模塊，用于對所述計算樣本進行橢圓擬合并提取擬合出的橢圓的特征值； 振動狀態(tài)評估模塊，用于根據(jù)比較所述特征值與設(shè)定的報警閾值評估機組的振動狀態(tài)。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，還包括閾值設(shè)定模塊。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的風力發(fā)電機組異常振動的預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，還包括報警模塊。
【文檔編號】G01M7/02GK104198138SQ201410432488
【公開日】2014年12月10日 申請日期:2014年8月28日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月28日
【發(fā)明者】隨德光, 王貞, 葉月光 申請人:北京天源科創(chuàng)風電技術(shù)有限責任公司