[发明专利]考虑运行工况和信息简化的风电机组传动链状态监测方法

权利要求书

1.考虑运行工况和信息简化的风电机组传动链状态监测方法，其特征在于，包括：

S1、对采集到的时域数据进行时域与频域分析，分别确定各数据时域内及频域内的故障敏感指标；

S2、计算步骤S1确定的时域内故障敏感指标以及频域内故障敏感指标的均值和均方差；

S3、对步骤S1的故障敏感指标进行筛选，具体为：根据3σ原理剔除μ±3σ以外的异常数据；

其中，μ为均值；σ为均方差；

S4、根据实际工况对转速进行分组，对每一组数据的故障敏感指标采用PCA降维得到若干主成分指标；

S5、在步骤S4得到各组数据的主成分指标中选出有功功率大于零的指标；

S6、根据3σ原理确定每组数据由步骤S4得到的主成分指标的散点阈值分布圆；

S7、若新输入的监测数据的主成分指标分布与该组数据对应转速范围的散点阈值分布圆差别较大，则表示风电机组传动链异常；否则风电机组传动链正常。

2.根据权利要求1所述的考虑运行工况和信息简化的风电机组传动链状态监测方法，其特征在于，步骤S1所述各数据的时域内的故障敏感指标和频域内的故障敏感指标均包括：峰峰值指标、平均值指标、平均幅值指标、最大值指标、均方根值指标、标准差指标、偏斜度指标、峭度指标、峰值指标、波形指标、脉冲指标以及能量指标。

3.根据权利要求1所述的考虑运行工况和信息简化的风电机组传动链状态监测方法，其特征在于，步骤S4所述PCA降维具体为：求解得到当前组数据的协方差矩阵，然后计算该组数据协方差矩阵的特征向量和特征值，特征值大小与贡献率大小成正比；按贡献率从高到低 对特征向量排序，选取前N个特征向量；进而将N个特征向量与该组数据对应的故障敏感指标相乘，得到N个主成分指标。

4.根据权利要求1所述的考虑运行工况和信息简化的风电机组传动链状态监测方法，其特征在于，步骤S6所述散点阈值分布圆的确定过程为：设圆的圆心为(x,y)，半径为R，散点集为(x_i,y_i)，散点数目为n，圆心(x,y)通过下式获得：

将半径R由0逐渐递增，直到半径R的值满足：在以(x,y)为圆心，半径为R的圆内散点数目达到总数目的99.7％，从而得到散点阈值分布圆，i＝1,2,...,n。