[发明专利]一种风力发电机组故障判断方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及大型风力发电机组故障诊断领域，尤其涉及一种风力发电机组故障判断方法及装置。 

背景技术

伴随着科技的进步和现代工业的快速发展要求，大型风力发电机组的结构日趋复杂，这样使得其故障发生的可能性也大大增加。而设备的故障特征和故障模式表现出很强的耦合性、随机性和含糊性，同时还表现出故障的渐变性。所谓故障耦合，就是故障特征和故障模式存在着错综复杂的对应关系，通常表现为一种故障模式可以表现出多种故障特征，同一故障特征可能是由不同的故障引起的。 

目前，对于风力发电机组的故障诊断的研究，主要有神经网络法、模糊专家系统、传统DS证据理论的方法。而神经网络需要大量的先验数据，模糊专家系统的人为主观性比较大，传统DS证据理论不能处理高冲突证据，同时BPA很难获取。 

由于大型风力发电机组故障信息复杂性、不确定性难以处理的问题，提出了基于随机集的置信测度和似真测度的含糊化方法。因此，设计一种提早发现风力发电机组可能出现的故障，有效降低了风力发电机的故障风险的风力发电机组故障判断方法及装置十分必要，是大型风力发电机组故障诊断领域目前急待解决的问题之一。 

发明内容

本发明实施例提供一种风力发电机组故障判断方法及装置，获取故障模式 信息并进行计算，通过融合得到含糊证据，并依据预先设置的判断规则对含糊证据进行处理，依据含糊证据输出其对应的故障类型，进而实现提早发现风力发电机组可能出现的故障，有效降低了风力发电机的故障风险，有效保障风力发电机持续高效运行。 

本发明实施例提供以下技术方案： 

一种风力发电机组故障判断方法，包括： 

步骤一、获取故障模式信息并进行计算，通过融合得到含糊证据； 

步骤二、依据预先设置的判断规则对含糊证据进行处理； 

步骤三、依据含糊证据输出其对应的故障类型。 

优选的，上述步骤一中，获取故障模式信息为利用传感器连续采集，并将采集结果进行分组。 

优选的，对获取的每一组数据，分别计算其平均值和方差。M_ij，σ_ij，i＝1，2，L，j＝1，2，L 

平均值计算公式：Mij=Σkxijk/n]]>

方差计算公式：σij=Σk(xijk-Mij)2/n]]>

n表示单传感器每一组的观测次数。对于第i组传感器j的第k次测量，记为x_ijk。 

优选的，根据M_ij，σ_ij分别构造样本模式的真隶属度t_F(x)和假隶属度f_F(x)：