[发明专利]风机叶片故障诊断方法、装置、设备及计算机存储介质

说明书

本申请提供了一种风机叶片故障诊断方法、装置、设备及计算机存储介质。该风机叶片故障诊断方法，包括：获取风机叶片的叶片状态信息；将叶片状态信息输入故障诊断模型，输出故障诊断结果；其中，故障诊断模型是利用训练样本集对预设的神经网络结构进行模型训练得到的，训练样本集中的每个训练样本包括样本叶片状态信息和样本叶片状态信息的标签。根据本申请实施例，能够更加准确地进行风机叶片故障诊断。

技术领域

本申请属于风机叶片故障诊断技术领域，尤其涉及一种风机叶片故障诊断方法、装置、电子设备及计算机存储介质。

背景技术

我国的风力发电设备装机容量逐年增大，风机叶片工作环境也较恶劣容易导致风机叶片故障。目前的故障诊断方案包括离线方式以及在线方式，离线方式包括人工目视诊断的方式、采集叶片图片而对叶片裂纹进行诊断的方式、以及采用声压传感器采集进行故障诊断的方式。在线方式是利用在线监测仪进行故障诊断。

由于离线方式不能实时监测进行故障诊断，而在线方式又只能在控制室里监测进行故障诊断，故这两种方式均无法准确地进行风机叶片故障诊断。

因此，如何更加准确地进行风机叶片故障诊断是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例提供一种风机叶片故障诊断方法、装置、电子设备及计算机存储介质，能够更加准确地进行风机叶片故障诊断。

第一方面，本申请实施例提供一种风机叶片故障诊断方法，包括：

获取风机叶片的叶片状态信息；

将叶片状态信息输入故障诊断模型，输出故障诊断结果；其中，故障诊断模型是利用训练样本集对预设的神经网络结构进行模型训练得到的，训练样本集中的每个训练样本包括样本叶片状态信息和样本叶片状态信息的标签。

可选的，获取风机叶片的叶片状态信息，包括：

接收数据采集装置发送的叶片状态信息；其中，数据采集装置通过传感器采集叶片状态信息。

可选的，接收数据采集装置发送的叶片状态信息，包括：

接收数据采集装置通过数据处理装置发送的叶片状态信息；其中，数据处理装置对叶片状态信息进行滤波、特征提取和频段分解中的至少一种处理。

可选的，工控机通过WIFI或光纤向服务器发送叶片状态信息。

可选的，传感器包括声发射传感器、加速度传感器中的至少一种。

可选的，在将叶片状态信息输入故障诊断模型，输出故障诊断结果之前，包括：

获取至少两个的风机叶片不同时刻的样本初始叶片状态信息；

利用工控机依次对样本初始叶片状态信息进行滤波、特征提取和频段分解，并计算各频段内的能量占比；其中，能量占比包括声发射能量占比和加速度能量占比；

对声发射能量占比和加速度能量占比进行组合，得到二维信号或三维信号；

将二维信号或三维信号确定为样本叶片状态信息；

利用样本叶片状态信息和样本叶片状态信息的标签，对神经网络结构进行模型训练，得到故障诊断模型。

可选的，利用工控机对样本初始叶片状态信息进行频段分解，并计算各频段内的能量占比，包括：

采用小波包算法对样本初始叶片状态信息进行频段分解，计算各频段内的小波包系数；

将小波包系数确定为能量占比。

第二方面，本申请实施例提供了一种风机叶片故障诊断装置，包括：

第一获取模块，用于获取风机叶片的叶片状态信息；