[发明专利]一种风电机组传动链监测数据处理方法

说明书

本发明涉及一种风电机组传动链监测数据处理方法，包括：获取风电机组部件的实时监测信号，监测信号包括振动信号和转速信号；对振动信号进行时域特征和频域特征计算，得到时域特征数据和频域特征数据，对转速信号进行转速计算得到转速数据；根据预设的阈值对时域特征数据、频域特征数据和转速数据进行分析，判断风电机组部件的运行状态。本发明的方法通过检测风电机组部件的振动信号和转速信号，对振动信号进行时域分析和频域分析，得到能反映风电机组部件的运行状态的时域特征值和频域特征值，通过与预设的阈值进行比较来判断风电机组部件是否发生了衰退，能够实时监测风电机组传动链的状态，保证风电机组正常运行。

技术领域

本发明属于风机监测技术领域，具体涉及一种风电机组传动链监测数据处理方法。

背景技术

风能是太阳辐射对地球表面加热不均匀而形成的，是一种绿色能源，风力发电能够有效地利用风能，在获取能量的同时不破坏自然环境。风力发电机组的特点是结构相对简单，但各部件造价和维修昂贵。一旦发生较大故障，将导致电能供给不足。随着风力发电机组投运规模的扩大和运行时间的增加，对风力发电机组进行故障诊断和预防，已成为业界比较关注的问题。

风力发电机组是由叶轮迎风转动带动发电机转动，将风能转换为机械能，再转换为电能的设备。其中，主轴承、主轴、齿轮箱和发电机等作为风力发电机组传动链中的关键部件，在风力发电机组运行中，由于应力作用会使其产生裂痕、剥落、点蚀、裂纹等问题，这些问题是引发安全隐患及损失风电场效益的主要原因，可能会导致风电机组停机。

目前，风电机组一般采用计划维护与事后维修方式，当监测装置从主轴承上完成原始数据采集工作之后，通过人工分析来进行故障识别分析。采用人工方式分析，是在监测装置采集到原始数据之后，数据分析交由第三方分析团队进行人工分析，人工分析耗时较长，并且由于分析团队水平不同，分析结果也会有一定的差异或不统一，这会给使用方造成困扰，需再次进行人工检查确认，分析方法费时费力。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种风电机组传动链监测数据处理方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

本发明提供了一种风电机组传动链监测数据处理方法，包括：

获取风电机组部件的实时监测信号，所述监测信号包括振动信号和转速信号；

对所述振动信号进行时域特征和频域特征计算，得到时域特征数据和频域特征数据，对所述转速信号进行转速计算得到转速数据；

根据预设的阈值对所述时域特征数据、所述频域特征数据和所述转速数据进行分析，判断所述风电机组部件的运行状态。

在本发明的一个实施例中，所述风电机组部件包括风电机的主轴承、主轴、齿轮箱和发电机。

在本发明的一个实施例中，获取风电机组部件的实时监测信号之后还包括：

对所述振动信号进行归一化、滤波和模数转换处理，对所述转速信号的波形进行光耦隔离和信号整形处理。

在本发明的一个实施例中，所述时域特征数据包括所述振动信号的峰值、有效值、方差和峭度，所述频域特征数据包括所述振动信号的FFT谱特征、包络谱和小波能量。

在本发明的一个实施例中，还包括：根据判断出的所述风电机组部件的运行状态，发出告警信号。

在本发明的一个实施例中，对所述振动信号进行时域特征和频域特征计算，得到时域特征数据和频域特征数据，对所述转速信号进行转速计算得到转速数据，之前还包括：根据采集的背景噪声信号对所述监测信号进行清洗处理，去除干扰数据。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：