[发明专利]一种变桨系统故障预警逻辑识别算法

说明书

一种变桨系统故障预警逻辑识别算法，包括对变桨控制系统内部子系统故障的预判和对被变桨系统驱动的相关子系统的预判；其中对变桨控制系统内部子系统故障的预判具体包括：对变桨驱动电机温度传感器的预判，对变桨电机冷却系统的预判，对变桨系统编码器的故障进行判断和对滑环通讯的健康质量进行预判；对被变桨系统驱动的相关子系统的预判具体包括对传动系统的减速机及旋转支持进行预判、对叶片确认叶片是否安装正确，结合以上两部分的数据，可以精准定位哪个桨叶出现了问题，并提前告知运维人员，本发明克服了现有技术的不足，通过大数据平台对整体的运算分析，可以有效的提示运维人员对风场的特定风机进行专项定检及预防处理。

技术领域

本发明涉及变桨系统故障预警技术领域，具体涉及一种变桨系统故障预警逻辑识别算法。

背景技术

随着风能在我国接近20年的高速发展，已经出现大量在役的风力发电设备。据不完全统计，目前并网运行采用变频变桨方式的兆瓦级风机超过11万台。而在多年的发展过程中，所有的厂家及设备供应商都在关注设备本身的技术发展以及经济性上的迭代研究。以控制风机功率调节，涉及到整机安全性的变桨系统为例，原先各个厂家侧重开发驱动能力更强、控制精度更加搞的变桨系统，并且在保证设备性能的基础上，让设备成本可以合理的降低。但是随着原有设备长时间运行，设备的可靠性给风机的安全性及发电小时数的影响就日益突出，目前这方面的研究仍然较少。

对于风力发电机组的实际运营者来说在长达20年的生命周期中，更加需要关注的是风机系统的可靠运行，然后现在故障检测系统都是提示已发生的故障，对设备存在的潜在故障没有一个预警的提示。正因为这样的方式，导致业主无法实现预防性的维护工作，或者提前准备相应的维修物料，使得因为故障停机导致的发电量损失增大。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种变桨系统故障预警逻辑识别算法，克服了现有技术的不足，通过大数据平台对整体的运算分析，可以有效的提示运维人员对风场的特定风机进行专项定检及预防处理。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种变桨系统故障预警逻辑识别算法，包括对变桨控制系统内部子系统故障的预判和对被变桨系统驱动的相关子系统的预判；其中，

对变桨控制系统内部子系统故障的预判具体包括以下步骤：

步骤S11：对变桨驱动电机温度传感器的预判，分析秒级数据时，发现24小时内，出现X₁次间隔1秒的温度数据差值大于X₂度，则判断温度传感器或者线缆存在异常，导致变桨电机采集温度异常；其中，X₁的取值范围为1-10次，X₂的取值范围为0-10度；

步骤S12：对变桨电机冷却系统的预判，分析秒级数据时，对比3个桨叶的1秒数据查看温度并监视风扇开启情况，当风扇开启后，温度出现类似正弦波动方式时，判断风扇正常；当有一个驱动轴温度偏差值大于X₃时，且在24小时内同一个轴重复出现类似的情况时，判断当前电机出现了故障；

步骤S13：对变桨系统编码器的故障进行判断；通过对运行数据的分析，通过计算主控命令桨角和A/B编码器反馈的位置，进行对比，以判断编码器是否正常；

步骤S14：对滑环通讯的健康质量进行预判，通过对比发送数据，和应答数据的内容，计算出一个数据正确的比例来识别出，滑环是否需要准备维护；

对被变桨系统驱动的相关子系统的预判具体包括以下步骤：

步骤S21：对传动系统的减速机及旋转支持进行预判，通过从变桨速度、转矩、启动时间、叶片温度这4个维度来分析传动链是否已经出现异常；

步骤S22：对叶片确认叶片是否安装正确；

步骤S23：从重合的桨叶范围中确定有问题的桨叶。