[发明专利]一种用于检测风力发电机异常工作的报警系统有效
申请号: | 201811221233.9 | 申请日: | 2018-10-19 |
公开(公告)号: | CN109236587B | 公开(公告)日: | 2020-04-21 |
发明(设计)人: | 曹欣;谭建鑫;梅春晓;陈小芹 | 申请(专利权)人: | 河北建投新能源有限公司 |
主分类号: | F03D17/00 | 分类号: | F03D17/00;F03D80/00;G08B21/24 |
代理公司: | 北京成实知识产权代理有限公司 11724 | 代理人: | 陈永虔 |
地址: | 050051 河北省石家*** | 国省代码: | 河北;13 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 用于 检测 风力发电机 异常 工作 报警 系统 | ||
1.一种用于检测风力发电机异常工作的报警系统,其特征在于,包括声音采集模块、声信号处理模块、故障诊断模块和预警模块;
所述声音采集模块用于感知和监测风力发电机工作时叶片发出的声信号;
所述声信号处理模块用于对采集到的声信号进行处理,提取声信号的特征参数;
所述故障诊断模块设有特征参数数据库,其中特征参数数据库存储有已训练好的风力发电机正常工作时叶片发出的声信号特征参数,所述故障诊断模块用于对比声信号的特征参数和特征参数数据库中已训练好的特征参数,判断风力发电机工作状态,若发现风力发电机工作异常,则将工作异常的诊断结果发送给预警模块;
所述预警模块用于发出预警信息,提醒维护人员进行检修;
所述声信号处理模块包括去噪单元、声信号提取单元和特征参数提取单元;所述去噪单元用于对声信号进行去噪处理;所述声信号提取单元用于提取去噪后的声信号中有效声音段,所述特征参数提取单元用于从有效声音段中提取声信号的特征参数;
所述的对声信号进行去噪处理,具体包括:
(1)对采集到的声信号进行J层小波分解,得到各个分解层的小波系数;
(2)利用下列的新阈值函数对各个分解层的小波系数进行阈值处理,得到各个分解层的小波系数的估计值:
式中,为阈值处理后的第j层第k个小波系数的估计值,djk为第j层第k个小波系数,Thj为第j层小波系数的阈值,且σ为噪声标准方差,为第j层小波系数的方差,t为预设的参数因子,其满足t>1,M为采集的声信号的长度,Kj为第j层小波系数的个数,α为形状系数,其满足0<α<1;m为一比例系数,其满足m≥1,sgn(b)为符号函数,当b为正数时,取1,为负数时,取-1;
(3)对各个分解层的小波系数的估计值进行小波重构,得到阈值处理后的声信号,即为去噪后的声信号;
所述声信号提取单元包括预处理子单元和端点检测子单元;预处理子单元用于对去噪后的声信号进行分帧加窗和快速傅里叶变换;端点检测子单元用于根据经预处理子单元处理后的声信号,确定预处理后的声信号中有效声音段的起始帧和终止帧,得到有效声音段;
所述根据经预处理子单元处理后的声信号,确定预处理后的声信号中有效声音段的起始帧和终止帧,得到有效声音段,具体为:
(1)基于预处理后的声信号,确定预处理后的声信号的各个帧的端点检测评判值,其中,第n帧的端点检测评判值的计算公式为:
式中,γ(n)为第n帧的端点检测评判值,B为第n帧的频点个数,b表示第b个频点,ε(n,b)为预处理后的声信号中第n帧的先验信噪比,β(n,b)为预处理后的声信号中第n帧的后验信噪比;
后验信噪比β(n,b)公式为:
式中,|X|2为预处理的声信号的功率谱,χ(n-1,b)为预处理后的声信号中第n-1帧中噪声信号对应的噪声功率谱;
先验信噪比ε(n,b)公式为:
式中,ζ为权重系数,εmin为预设的最小先验信噪比;
(2)基于得到的端点检测评判值确定预处理后的声信号中有效声音段的起始帧和终止帧,得到有效声音段,具体地,若从第i帧开始,连续Q帧的端点检测评判值均大于设定的阈值,则第i帧就是有效声音段的起始帧;若从第p帧开始,连续Q帧的端点检测评判值均小于设定的阈值,则第p帧就是有效声音段的终止帧,其中p≥i+5N,N为预设的帧数;有效声音段指的是第i帧到第p帧之间的预处理后的声信号。
2.根据权利要求1所述的用于检测风力发电机异常工作的报警系统,其特征在于,所述声音采集模块为声学传感器。
3.根据权利要求1所述的用于检测风力发电机异常工作的报警系统,其特征在于,所述声音采集模块固定在支架上并放置在风力发电机叶片周围,且保证所述声音采集模块接收信号的部位朝向叶片位置。
4.根据权利要求1所述的用于检测风力发电机异常工作的报警系统,其特征在于,所述预警模块通过无线网络连接移动客户端。
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