一种风力发电机组叶片故障诊断的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种风力发电机组叶片故障诊断的方法和装置，该方法包括：采集风力发电机组各叶片的噪音信号；获得各叶片的噪音信号的频谱特征；根据各叶片的噪音信号的频谱特征判断是否存在发生故障的叶片。上述可知，本发明专利技术提供的技术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各叶片的噪音信号的采集、处理和分析，实时监测叶片状态，能够及时、准确地对叶片的各种异常状态或故障状态做出诊断，进而能够针对所诊断出的故障制定相应的应对措施，降低由于突发事故产生的不必要损失及停机维护检修带来的发电损失，减少叶片的维修维护成本，提高风力发电机组的整体可靠性、稳定性与综合效益。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及风力发电领域，尤其涉及一种风力发电机组叶片故障诊断的方法和装置。
技术介绍
叶片是风力发电机组的关键部件之一，在工作过程中受到强风负荷、砂粒冲刷、大气氧化与潮湿空气腐蚀、雷击等因素的影响，不可避免会出现气孔、裂缝、磨损、腐蚀等问题，如不及时进行处理会导致叶片断裂，轻则造成停机，重则烧坏机组，影响正常供电，造成不可挽回的损失。因此，如何在不影响风力发电机组正常运行的前提下，实时监测风力发电机组叶片状态，及时、准确地对叶片的各种异常状态或故障状态做出诊断，对于风力发电机组的安全运行具有十分重要的意义。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术提供了一种风力发电机组叶片故障诊断的方法和装置，以解决上述问题或者至少部分地解决上述问题。依据本专利技术的一个方面，提供了一种风力发电机组叶片故障诊断的方法，该方法包括:采集风力发电机组各叶片的噪音信号；获得各叶片的噪音信号的频谱特征；根据各叶片的噪音信号的频谱特征判断是否存在发生故障的叶片。可选地，所述根据各叶片的噪音信号的频谱特征判断是否存在发生故障的叶片包括:实时分析不同叶片的噪音信号的频谱特征之间的差异；对于每个叶片，如本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种风力发电机组叶片故障诊断的方法，其特征在于，该方法包括：采集风力发电机组各叶片的噪音信号；获得各叶片的噪音信号的频谱特征；根据各叶片的噪音信号的频谱特征判断是否存在发生故障的叶片。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张彪，岳宁，刘张辉，刘晓枫，
申请(专利权)人：北京汉能华科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11