[发明专利]基于风力发电机组振动的叶片故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于风力发电机组振动的叶片故障诊断方法，其特征在于：该诊断方法的步骤为：

(1)通过设置在风力发电机组机舱内的振动传感器和数据采集仪采集风力发电机组运行状态下频率范围f≤1000Hz的振动响应信号，对振动响应信号作功率谱；通过滤波方法从风力发电机组的功率谱中提取对应风力发电机组叶片前M阶低频功率谱，3≤M≤50；

(2)对风力发电机组叶片前M阶低频功率谱用关联维数或者长度分形维数或者盒维数或者频率平移距离法获取风力发电机组叶片运行状态特征值；

(3)将风力发电机组叶片运行状态特征值与风力发电机组叶片正常状态特征值进行比较得到风力发电机组叶片故障诊断结果。

2.根据权利要求1所述的基于风力发电机组振动的叶片故障诊断方法，其特征在于：风力发电机组叶片正常状态特征值获取方法为：

①通过振动传感器和数据采集仪对风力发电机组进行模态试验分析和动力学有限元计算，获得风力发电机组的模态和固有频率，从中提取风力发电机组叶片的前M阶模态和固有频率，3≤M≤50；

②通过设置在风力发电机组机舱内的振动传感器和数据采集仪采集正常运行状态下风力发电机组频率范围f≤1000Hz的振动响应信号作功率谱，通过步骤①中获得的风力发电机组叶片的前M阶模态和固有频率，采用滤波方法从风力发电机组的功率谱中提取对应风力发电机组叶片前M阶低频功率谱；

③对风力发电机组叶片前M阶低频功率谱用关联维数或者长度分形维数或者盒维数或者频率平移距离法获取风力发电机组叶片正常状态特征值。

3.根据权利要求1所述的基于风力发电机组振动的叶片故障诊断方法，其特征在于：得到风力发电机组叶片故障诊断结果后，还包括获取风力发电机组叶片故障状态特征值，该故障状态特征值获取的方法为：

①通过设置在风力发电机组机舱内的振动传感器和数据采集仪采集故障状态下风力发电机组频率范围f≤1000Hz的振动响应信号制作功率谱，通过滤波方法从风力发电机组的功率谱中提取对应风力发电机组叶片前M阶低频功率谱，3≤M≤50；

②对风力发电机组叶片前M阶低频功率谱用关联维数或者长度分形维数或者盒维数或者频率平移距离法获取风力发电机组叶片故障状态特征值。

4.根据权利要求3所述的基于风力发电机组振动的叶片故障诊断方法，其特征在于：风力发电机组叶片故障状态特征值为叶片末端加偏心质量块故障状态特征值或者叶片根部螺栓松动故障状态特征值或者叶片裂纹和末端加偏心质量块故障状态特征值。