[发明专利]一种风力发电机组的全状态监测方法和系统

摘要

本发明公开了一种风力发电机组的全状态监测方法和系统，该方法包括：实时监测风力发电机组的多个部件的状态；对于每个部件，根据其状态判断该部件是否发生故障；当判断出风力发电机组的一个或多个部件发生故障时，发送报警信息。本发明针对风力发电机组的运行要求，提出了一种更先进、更全面、更准确的状态监测与故障诊断方案，该方案在不影响风力发电机组正常运行的前提下，通过对风力发电机组的多个部件的状态监控、故障诊断以及报警处理，可以实现工作人员对风力发电机组运行状态的全面、实时远程监控，提高了对风力发电机组故障响应的及时性、有效性和准确性，在保证机组可靠稳定运行、降低机组维护成本等方面具有重要的意义。

主权项

1.一种风力发电机组的全状态监测方法，其特征在于，该方法包括：实时监测风力发电机组的多个部件的状态；对于每个部件，根据其状态判断该部件是否发生故障；当判断出风力发电机组的一个或多个部件发生故障时，发送报警信息；所述实时监测风力发电机组的多个部件的状态，对于每个部件，根据其状态判断该部件是否发生故障包括：监测风力发电机组的各叶片的振动状态，根据各叶片的振动状态判断是否存在发生故障的叶片；监测风力发电机组的各叶片的振动状态，根据各叶片的振动状态判断是否存在发生故障的叶片包括：采集各叶片的噪音信号，获得各叶片的噪音信号的频域特征；根据各叶片的噪音信号的频域特征判断是否存在发生故障的叶片；所述噪音信号的频域特征包括：噪音信号的频域幅值、噪音信号的频域幅值的平均值、噪音信号的频域幅值的均方根值以及噪音信号的频域范围分布；并且，根据各叶片的当前噪音信号的周期获得当前转速；对于每个叶片，比较该叶片的当前噪音信号的频域特征与当前转速下标准噪音信号的频域特征，如果存在异常，则确定该叶片发生故障。