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公开(公告)号：CN117804763A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311872631.8
申请日：2023-12-29
Applicant: 东方电气风电股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于自动寻峰计算固有频率的风电叶片诊断方法，包括以下步骤：根据叶片正常状态和故障损伤状态的振动数据，对叶片出现故障前后的固有频率进行分析；采集正常叶片运行时的振动数据，对该数据进行分析获得该叶片的实际固有频率；设置叶片的预警阈值；实时采集叶片振动信号，进行计算得到功率谱信号；利用自动寻峰算法进行对功率谱信号自动寻峰计算获取叶片的当前固有频率；核对叶片的当前固有频率是否超限，当超限时进行报警。所有步骤中，均采用前三阶固有频率进行分析。克服了传统叶片振动监测的缺点，实现了风电叶片的全自动化实时监测，无需任何专业人士干预即可对叶片状态进行监测与判断。
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公开(公告)号：CN117708637A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311713966.5
申请日：2023-12-13
Applicant: 东方电气风电股份有限公司
IPC: G06F18/23213 , G01M13/00 , F03D17/00 , F03D80/40 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于改进k均值聚类分析的风电机组叶片故障诊断方法，该方法包括：利用正常叶片和故障叶片对叶片故障特征进行定性定量分析；根据振动信号采集策略，对叶片振动信号进行采集，求取当前采集到的振动信号的时域特征值并将特征值保存到数据库中；若时域特征值存在明显异常时，改变采集策略，给信号采集器下达增加采集频率的命令；当时域特征值不存在明显异常时，按照原信号采集策略进行采集；利用改进k均值聚类分析方法对数据库中的多组时域特征值进行二聚类分析，综合判断叶片是否出现故障。本发明能实现风电叶片的实时在线诊断，提高叶片诊断预警的精确度，降低误报率和漏报率。
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公开(公告)号：CN117703689A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311729542.8
申请日：2023-12-15
Applicant: 东方电气风电股份有限公司
IPC: F03D17/00 , G06F18/2131 , G01M13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于叶片频谱差异性的风电叶片故障诊断方法，该方法包括：将高频振动加速度传感器安装在风电叶片上，结合定时采集策略与定工况采集策略，对三支叶片运行过程中的振动信号进行高频振动数据同步实时采集，并采用插值采样的方法对高频振动信号进行降频，获得三支叶片的低频振动信号；分别计算三支叶片的高频振动信号和低频振动信号的频谱信号和功率谱信号；利用功率谱信号和频谱信号计算重心频率、均方根频率和频谱信号幅值的离散度；计算任意两支叶片之间重心频率、均方根频率和频谱的幅值离散度之间的曼哈顿距离；根据计算得到的曼哈顿距离判断叶片是否异常。本发明能实现风电叶片的自动在线故障诊断，且提高了诊断准确率。
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公开(公告)号：CN119062527A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411283173.9
申请日：2024-09-13
Applicant: 东方电气风电股份有限公司
IPC: F03D17/00
Abstract: 本发明公开了一种风电机组的发电机轴承温度异常识别方法及系统，所述方法包括如下步骤：S1：获取待检测机组历史数据；S2：针对历史数据进行数据预处理；S3：将待检测机组的发电机轴承温度与舱内温度做差，并依据对应时刻的功率划分到不同区间内；S4：对于每个功率区间内的时间序列数据进行离群点检测；S5：计算每个功率区间内的异常因子，判别区间内发电机轴承温度状态；S6：将所有功率区间内的轴承温度状态进行融合，判别最终的发电机轴承温度状态；S7：对发电机轴承温度异常的风电机组发送预警信息。本发明可快速识别发电机轴承温度异常情况，保护机组在允许的温度范围内可靠地运行，并有效减少发电量损失，提高风力发电机组利用率。
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