[发明专利]用于对风涡轮机的部件进行计算机实现的监测的方法在审

专利信息
申请号: 202080041564.3 申请日: 2020-06-02
公开(公告)号: CN113994088A 公开(公告)日: 2022-01-28
发明(设计)人: N·L·彼得森 申请(专利权)人: 西门子歌美飒可再生能源公司
主分类号: F03D17/00 分类号: F03D17/00;F03D7/02;G05B23/02
代理公司: 中国专利代理(香港)有限公司 72001 代理人: 申屠伟进;吕传奇
地址: 丹麦*** 国省代码: 暂无信息
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摘要: 一种用于对风涡轮机的部件进行计算机实现的监测的方法。本发明涉及一种用于对风涡轮机的部件进行计算机实现的监测的方法,其中所述风涡轮机是第一风涡轮机(1)并且所述部件是第一部件(6,7,8),并且其中所述方法访问已训练机器学习模型(ML),所述已训练机器学习模型(ML)已被训练用于一个或多个第二风涡轮机(1')的相同类型的一个或多个第二部件(6',7',8')。所述已训练机器学习模型(ML)被配置为通过处理在第二风涡轮机(1')的操作期间在第二部件(6',7',8')附近测量的、预定域中的振动信号(VS')来提供指代发生在第二风涡轮机(1')的第二部件(6',7',8')处的预定故障(FT)的输出(OU)。在步骤i)中,提供在第一风涡轮机(1)的操作期间在第一部件(6,7,8)附近测量的、所述预定域中的振动信号(VS)。在步骤ii)中,基于第一部件(6,7,8)的一个或多个给定运动学参数(KP1)和第二部件(6',7',8')的一个或多个给定运动学参数(KP2),振动信号(VS)被映射到对第二部件(6',7',8')有效的对应振动信号(VS')。在步骤iii)中,机器学习模型(ML)被应用于对第二部件(6',7',8')有效的振动信号(VS'),导致指代发生在第一部件(6,7,8)处的所述预定故障(FT)的输出(OU)。
搜索关键词: 用于 涡轮机 部件 进行 计算机 实现 监测 方法
【主权项】:
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