The utility model discloses a leaf state monitoring system of wind turbine blade based on sound processing, monitoring system including the tower, fixed on the tower on the cabin and arranged in the cabin on the fan, the fan blades are connected, the status monitoring the system also includes a sound analysis system; the utility model adopts the indirect scheme, not installed directly to the blade position sensor, but the long distance running state through non-contact method in monitoring of blade, to avoid the limitation of blade construction at the same time, also has the advantages of convenient maintenance, simple signal transmission, can provide security guarantee for effective fan operation.
【技术实现步骤摘要】
一种基于声音处理的风力发电机组的叶片状态监测系统
本技术属于风力发电机检测领域,具体地,涉及一种基于声音处理的风力发电机组的叶片状态监测系统。
技术介绍
风力发电机组的叶片状态监测一直是业内的一个难点问题,目前通用的做法是在叶片上加装振动传感器,此类技术最大的优点在于无需对被测物体进行破坏性检测。缺点也很明显,在信号除噪、滤波、定标和模式识别上还有很大的不足,同时在已经安装完成的风力发电机组上再次进行叶片振动传感器的安装会非常困难。因此,提供一种能够避免在叶片上施工的限制,且能够准确、有效的对叶片进行监测的风力发电机组的叶片状态监测系统是本技术亟需解决的问题。
技术实现思路
本技术的目的是提供一种风力发电机组的叶片状态监测系统,解决了普通的叶片监测系统需要在叶片上加装振动传感器,此种监测系统受叶片安装的限制,而且在信号除噪、滤波、定标和模式识别上还有很大的不足的问题。为了实现上述目的,本技术提供了一种基于声音处理的风力发电机组的叶片状态监测系统,包括塔筒、固定在所述塔筒上的机舱和设置在所述机舱上的风机,所述风机上连接有叶片,所述叶片状态监测系统还包括声音分析系统和/或图像分析系统;其中,所述声音分析系统包括风机杂音采集模块、风机音频分析模块和特征频率分析模块,所述风机杂音采集模块用来采集风机产生的声音信号,所述风机音频分析模块用来截取特征频率,所述特征频率分析模块用来将特征频率进行对比处理并发出警报;所述图像分析系统包括视频采集模块、视频分析模块和特征信号分析模块;所述视频采集模块用来采集叶片的图像信号,所述视频分析模块用来截取特征信号,所述特征信号分析模块用来将 ...
【技术保护点】
一种基于声音处理的风力发电机组的叶片状态监测系统,包括塔筒(1)、固定在所述塔筒(1)上的机舱(2)和设置在所述机舱(2)上的风机,所述风机上连接有叶片(3),其特征在于,所述叶片状态监测系统还包括声音分析系统;其中,所述声音分析系统包括风机杂音采集模块、风机音频分析模块和特征频率分析模块,所述风机杂音采集模块用来采集风机产生的声音信号,所述风机音频分析模块用来截取特征频率,所述特征频率分析模块用来将特征频率进行对比处理并发出警报。
【技术特征摘要】
1.一种基于声音处理的风力发电机组的叶片状态监测系统,包括塔筒(1)、固定在所述塔筒(1)上的机舱(2)和设置在所述机舱(2)上的风机,所述风机上连接有叶片(3),其特征在于,所述叶片状态监测系统还包括声音分析系统;其中,所述声音分析系统包括风机杂音采集模块、风机音频分析模块和特征频率分析模块,所述风机杂音采集模块用来采集风机产生的声音信号,所述风机音频分析模块用来截取特征频率,所述特征频率分析模块用来将特征频率进行对比处理并发出警报。2.根据权利要求1所述的叶片状态监测系统,其特征在于,所述风机杂音采集模块至少包括声音信号采集器(4);所述风机音频分析模块包括截频模块、调制模块、时域/频域转换模块和滤波模块;所述特征频率分析模块至少包括第一报警模块。3.根据权利要求1或2所述的叶片状态监测系统,其特征在于;还包括图像分析系统;图像分析系统包括视频采集模...
【专利技术属性】
技术研发人员:李永新,马诚,毛冲云,向再喜,王耀伟,徐国庆,
申请(专利权)人:上海绿孚科技有限公司,
类型:新型
国别省市:上海,31
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