[发明专利]风力发电机组振动特征提取与差异性判别的方法

权利要求书

1.风力发电机组振动特征提取与差异性判别的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、数据采集，采集正常振动机组、异常振动机组、需要检验的样本机组运行产生的二维振动数据；

步骤2、数据存储，将步骤1采集的数据进行存储；

步骤3、判断数据采集周期是否结束，如果是、转下一步，如果否、转步骤1；

步骤4、二维振动数据向图像灰度转化；

步骤5、二维振动数据的灰度特征提取分析；

步骤6、通过K-S检验，确定差异性显著的特征量以及确定样本机组振动是否异常；

步骤7、输出差异性判别结果；

步骤5所述的二维振动数据的灰度特征提取分析的具体方法是：利用图像识别灰度直方图与灰度共生矩阵两种方法对二维振动转化的图像进行特征提取；

所述的利用图像识别灰度直方图法的具体步骤如下：

根据阶数的不同，常用的灰度直方图特征有均值、方差、偏斜度、峰度，假定图像被量化为L个灰度级，p(i)表示归一化的灰度为i发生概率，计算方法和参数如下：

均值

方差

偏斜度

峰度

所述的利用图像识别灰度共生矩阵法的具体步骤如下：

灰度共生矩阵用Pd(i,j)(i,j＝0,1,2,…L-1)表示，当两像素间的位置关系d选定后，就生成一定关系d下的灰度共生矩阵，具体算法如下：

将各个元素Pd(i,j)除以各元素之和S，得到各元素都小于1的归一化值由此得到归一化共生矩阵；

采用下面五个特征来提取图像的纹理特征：

1)角二阶矩

2)对比度

3)相关

4)熵

5)反差分矩

2.根据权利要求1所述的风力发电机组振动特征提取与差异性判别的方法，其特征在于，步骤2所述的数据存储的具体方法是：获取风力发电机组的二维振动数据并通过以太网方式利用104通信规约传输至数据中心进行存储。

3.根据权利要求2所述的风力发电机组振动特征提取与差异性判别的方法，其特征在于，所述的风力发电机组的二维振动数据采集频率需要在0.2Hz至1Hz，振动方向分别为机组驱动方向与与之垂直的非驱动方向，即振动X方向、Y方向，并且采集到的数据两振动量时间戳一致。

4.根据权利要求3所述的风力发电机组振动特征提取与差异性判别的方法，其特征在于，步骤4所述的二维振动数据向图像灰度转化的具体方法是：

通过对X、Y坐标进行分割，每一分割范围为一个边长为a的正方形，定义为像素点；计算正方形内样本数量，并对整个坐标系内的所有正方形样本数量进行归一化处理，以此定义像素点灰度；灰度级别是样本量的函数，设定为1至L等级。

5.根据权利要求1－4任一项所述的风力发电机组振动特征提取与差异性判别的方法，其特征在于，步骤6所述的通过K-S检验确定差异性显著的特征量以及确定样本机组振动是否异常的具体方法是：

通过特征提取分别得到正常机组和异常机组的振动纹理特征组，用K-S检验的方法证明哪些特征量在这两组样本之间有显著性差异，并作为对振动情况定量分析的数据支持；然后将新样本振动数据，按照相同的特征提取方法进行特征提取，再与正常机组振动特征进行假设检验，然后判断出存在显著差异的特征量，并且与异常机组振动特征进行对比，特征差异性检验一致的属于同一种异常机组特征。