[发明专利]风力发电机组变桨异常的识别方法及装置

权利要求书

1.一种风力发电机组变桨异常的识别方法，其特征在于，包括：

获取每个桨叶的桨距角信号；

根据每个桨叶的所述桨距角信号确定是否发生变桨异常，所述变桨异常包括桨距角跳变或桨距角不同步；

其中，桨距角跳变为有至少一个桨叶的桨距角信号在一个以上采样周期内与其他桨叶的桨距角信号之间存在差异；桨距角不同步为在所有采样周期内相邻两个桨叶的桨距角信号之间存在差异；

其中，所述变桨异常包括桨距角跳变，所述根据每个桨叶的所述桨距角信号确定是否发生变桨异常，具体包括：

计算所有桨叶的所述桨距角信号的全局均值和窗口均值序列；

确定所述全局均值分别和窗口均值序列中每个窗口均值的最大值，形成最大值序列；

根据任意相邻两个桨叶的桨距角信号之间的差值及所述最大值序列计算每个跳变特征序列；

根据所有跳变特征序列及跳变阈值识别桨距角信号是否发生桨距角跳变。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取每个桨叶的桨距角信号，具体包括：

读取风力发电机组故障记录参数；

从所述故障记录参数中获取风力发电机组发生故障之前的预设时间段内的桨距角信号。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据每个桨叶的所述桨距角信号确定是否发生变桨异常，具体包括：

对每个桨叶是否发生桨距角跳变和/或桨距角不同步进行同步检测。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所有跳变特征序列及跳变阈值识别桨距角信号是否发生桨距角跳变，具体包括：

若三个跳变特征序列的其中两个跳变特征序列在同一采样时刻的跳变特征值均大于跳变阈值，且另一个跳变特征序列的跳变特征值小于跳变阈值，则确定桨距角信号发生桨距角跳变。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算所有桨叶的所述桨距角信号的全局均值，具体包括：

计算每个桨距角信号的绝对值的中位数；

计算所有桨距角信号绝对值的中位数的均值；

将所述均值和预设数值中的最大值确定为所述全局均值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述计算所有桨叶的所述桨距角信号的窗口均值序列，具体包括：

计算同一采样时刻所有桨叶的桨距角信号的均值序列；

在所述预设时间段内设置多个第一窗口，计算每个所述第一窗口内的均值序列的均值；

基于所有第一窗口内的均值序列的均值形成所述窗口均值序列。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据任意相邻两个桨叶的桨距角信号之间的差值及所述最大值序列计算每个跳变特征序列，具体包括：

在所述预设时间段内，将每个采样时刻的第二桨叶的桨距角信号和第三桨叶的桨距角信号的差值与所述最大值序列的比值所构成的序列作为第一跳变特征序列；

在所述预设时间段内，将每个采样时刻的第一桨叶的桨距角信号和第三桨叶的桨距角信号的差值与所述最大值序列的比值所构成的序列作为第二跳变特征序列；

在所述预设时间段内，将每个采样时刻的第一桨叶的桨距角信号和第二桨叶的桨距角信号的差值与所述最大值序列的比值所构成的序列作为第三跳变特征序列。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所有跳变特征序列及跳变阈值识别桨距角信号是否发生桨距角跳变之前，还包括：

计算三个跳变特征序列的标准差和预设分位点；

根据所述标准差和所述预设分位点确定跳变阈值。