公开(公告)号：CN103411774A

公开(公告)日：2013-11-27

申请号：CN201310300988.9

申请日：2013-07-17

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 顾煜炯 ,  宋磊 ,  任玉亭 ,  吴冠宇 ,  苏璐玮

IPC: G01M15/00 ,  G01M13/02 ,  G01M13/04

Abstract: 本发明公开了属于旋转机械安全运行早期潜在隐患的预知判别技术领域的一种波动工况下的风电机组在线预警方法。针对风电机组制定合理的振动监测方案，并分析振动监测测点中包含的频率成分；将等时间间隔采集的振动时域信号转化为对应的等时间间隔采集角域信号，确定等角度采样的采样点数，即转子每转需要采集的振动数据量；最后利用线性插值算法将非平稳的时域振动信号转化为具有平稳特性的角域振动信号，保证了振动信号的整周期特性；本发明构建了对于早期故障较为敏感的并能够准确反映机组变工况特性下故障的无量纲幅域参数，实现机组传动链早期故障特征的准确提取；实现渐变性故障模式的等级化预警和突变性故障模式预知性预警。

公开(公告)号：CN103411774B

公开(公告)日：2016-12-28

申请号：CN201310300988.9

申请日：2013-07-17

Applicant: 华北电力大学 ,  华能集团技术创新中心

Inventor： 顾煜炯 ,  宋磊 ,  任玉亭 ,  吴冠宇 ,  苏璐玮

IPC: G01M15/00 ,  G01M13/02 ,  G01M13/04

Abstract: 本发明公开了属于旋转机械安全运行早期潜在隐患的预知判别技术领域的一种波动工况下的风电机组在线预警方法。针对风电机组制定合理的振动监测方案，并分析振动监测测点中包含的频率成分；将等时间间隔采集的振动时域信号转化为对应的等时间间隔采集角域信号，确定等角度采样的采样点数，即转子每转需要采集的振动数据量；最后利用线性插值算法将非平稳的时域振动信号转化为具有平稳特性的角域振动信号，保证了振动信号的整周期特性；本发明构建了对于早期故障较为敏感的并能够准确反映机组变工况特性下故障的无量纲幅域参数，实现机组传动链早期故障特征的准确提取；实现渐变性故障模式的等级化预警和突变性故障模式预知性预警。