[发明专利]用于监测至少一个风力涡轮机的状态的方法和设备和计算机程序产品

权利要求书

1.一种用于监测至少一个风力涡轮机的状态的方法，包括：

经由一个或更多个传感器检测第一测量信号，其中，所述第一测量信号提供与正常状态下的所述至少一个风力涡轮机的至少一个转子叶片相关的一个或更多个参数；

基于所述正常状态的所述第一测量信号训练可训练算法；

经由所述一个或更多个传感器检测第二测量信号；和

如果基于所述第二测量信号确定的风力涡轮机的当前状态偏离所述正常状态，则经由在所述正常状态下训练的可训练算法识别未确定的异常。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，使用所述第一测量信号描绘所述正常状态，并且使用所述第二测量信号描绘所述当前状态，并且其中，通过将所述正常状态与所述当前状态进行比较来识别所述未确定的异常。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所训练的可训练算法不包括任何预定的异常。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，还包括：利用所识别的未确定的异常来完成所述可训练算法。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，在重复出现基本相同的未确定的异常时，所述可训练算法再次识别所述未确定的异常。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，在所述风力涡轮机的未损坏状态下执行对所述可训练算法的训练。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，所述第一测量信号和所述第二测量信号是光信号。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，当所述当前状态与所述正常状态的偏离大于参考偏离时，识别出所述未确定的异常。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，当所述当前状态与所述正常状态的偏离小于所述参考偏离时，未识别出未确定的异常。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中，所述可训练算法由神经网络提供。

11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，还包括：

输出与所识别的未确定的异常相关的消息。

12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，还包括：

对所识别的未确定异常进行合理性检查。

13.根据权利要求1至12中任一项所述的方法，其中，所述一个或更多个参数选自：所述转子叶片的自然频率、转子速度、提供的能量、温度、所述转子叶片的迎角、俯仰角和入射速度。

14.根据权利要求1至13中任一项所述的方法，其中，所述至少一个风力涡轮机是多个风力涡轮机。

15.一种用于监测至少一个风力涡轮机的状态的设备，包括：

一个或更多个传感器，其用于检测第一测量信号，其中，所述第一测量信号指示与正常状态下的风力涡轮机的至少一个转子叶片相关的一个或更多个参数；以及

电子设备，其包括可训练算法并且被配置为

基于所述正常状态的所述第一测量信号训练可训练算法，

接收经由所述一个或更多个传感器检测到的第二测量信号；和

如果基于所述第二测量信号确定的风力涡轮机的当前状态偏离所述正常状态，则识别未确定的异常。

16.一种计算机程序产品，包括可训练算法，所述可训练算法被设置为基于风力涡轮机的正常状态的第一测量信号进行训练，并且如果基于第二测量信号确定的当前状态偏离所述正常状态，则识别未确定的异常。