[发明专利]一种风机发电机轴承故障的预警方法

权利要求书

1.一种风机发电机轴承故障的预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：在设定时间段内，获取若干台风机的功率类数据和发电机轴承温度类数据；

步骤二：将所述时间段进行分段处理，将所述功率类数据和发电机轴承温度类数据与对应的时间分段进行匹配，得到对应时间分段内的功率类数据和发电机轴承温度类数据；

步骤三：按时间分段的先后顺序，在每个时间分段内重复执行以下操作：

a：根据当前时间分段内采集的功率类数据和发电机轴承温度类数据，对风机进行聚类，获取发电机轴承温度数据的预警值；

b：将所述发电机轴承温度类数据与所述预警值比较，若发电机轴承温度数据大于所述预警值，则需要对发电机轴承温度数据对应的发电机进行预警。

2.根据权利要求1所述的一种风机发电机轴承故障的预警方法，其特征在于，

所述步骤一具体包括：

在设定时间段内，采集若干台风机的功率类数据和发电机轴承温度类数据，其中，每台风机的数据采集时间段保持一致，然后对所述功率类数据和发电机轴承温度类数据进行预处理，获取若干台风机的功率类数据和发电机轴承温度类数据。

3.根据权利要求1所述的一种风机发电机轴承故障的预警方法，其特征在于，所述a包括：

S1：根据当前时间分段内采集的功率类数据和发电机轴承温度类数据，采用自适应模糊C均值算法对风机进行聚类；

S2：根据风机聚类结果，得到发电机轴承温度数据的预警值。

4.根据权利要求3所述的一种风机发电机轴承故障的预警方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：

T1：将聚类风机的所述发电机轴承温度数据进行比较，选取基准线；

T2：将所述基准线与允许偏差值加和，得到发电机轴承温度数据的预警值。

5.根据权利要求4所述的一种风机发电机轴承故障的预警方法，其特征在于，允许偏差值的确定需要考虑包括正常加油因素和正常安装偏差因素对发电机轴承温度的影响。

6.根据权利要求1或2所述的一种基于自适应模糊聚类算法对风机发电机轴承故障预警的方法，其特征在于，所述步骤一中，所述功率类数据包括变频器功率和机组功率，所述发电机轴承温度类数据包括风机发电机前轴的温度和风机发电机后轴的温度。

7.根据权利要求1所述的风机发电机轴承故障的预警方法，其特征在于，所述步骤二中，采集每台风机数据的时间段为任意长时间段但必须为同一时间段。

8.根据权利要求4所述的风机发电机轴承故障的预警方法，其特征在于，所述步骤T1中，选取发电机轴承温度数据的最低值作为基准线。

9.根据权利要求2所述的风机发电机轴承故障的预警方法，其特征在于，对所述功率类数据和发电机轴承温度类数据进行预处理具体包括：

P1：对所述功率类数据和发电机轴承温度类数据中的异常数据进行过滤，获取过滤后的功率类数据和发电机轴承温度类数据；

P2：将所述过滤后的功率类数据和发电机轴承温度类数据按采集时间的先后进行排序，并将采集时间进行分区，获取每个时间分区的功率类数据和发电机轴承温度类数据的均值；

P3：统计各个时间分区内的均值，作为获取的若干台风机的功率类数据和预处理的发电机轴承温度类数据。

10.根据权利要求9所述的风机发电机轴承故障的预警方法，其特征在于，所述时间分区的区间为十分钟。