考虑运行工况和信息简化的风电机组传动链状态监测方法技术

本发明专利技术公开一种考虑运行工况和信息简化的风电机组传动链状态监测方法，应用于状态监测与故障诊断领域，首先通过对风电机组传动链的振动数据进行分析，得到时域与频域内的24个故障敏感指标；然后通过计算各组数据的24个故障敏感指标的均值和均方差，由3σ原理剔除异常数据；再对剩下的每组数据的24个指标采用PCA降维，得到2‑3个主成分指标，筛选出主成分指标中有功功率大于零的指标；从而计算剩下的各组数据有功功率大于零的指标的散点分布阈值圆；若是新输入的监测数据主成分指标分布与对应的阈值圆范围差别较大，则判断为风电机组传动链异常；以此实现风电机组传动链状态监测和故障诊断；并且本申请的方法简便，可视化程度高。

Transmission chain state monitoring method of wind turbines considering operating conditions and information simplification

The present invention discloses a kind of operating conditions and information considered the wind turbine drive train condition monitoring method is applied to condition monitoring and fault diagnosis field, analyzed by vibration data of wind turbine drive chain, get the time domain and frequency domain in 24 fault sensitive index; then the data were calculated by mean of 24 a fault sensitive index and variance, by the 3 Sigma principle to eliminate the abnormal data; then 24 indexes of each group of data left by PCA reduction, 2 3 principal component index, selected indicators of active power from zero principal component index; scatter data to calculate the remaining active power groups the distribution of the index is greater than zero threshold threshold range of circle circle; if the principal component index distribution and the corresponding monitoring data input of the difference, it was judged as the wind turbine transmission chain anomaly In order to realize the condition monitoring and fault diagnosis of the transmission chain of the wind turbine, the method of this application is simple and the degree of visualization is high.

【技术实现步骤摘要】
考虑运行工况和信息简化的风电机组传动链状态监测方法
本专利技术属于状态监测与故障诊断领域，特别涉及一种风电机组传动链状态监测技术。
技术介绍
在人类面临能源危机和环境污染双重挑战的今天，风能作为一种可再生的清洁能源具有巨大的环保效益和商业潜力。随着各国对风能利用的重视和风力发电技术的提高，风电在电力市场中的占有比例不断上升，风电机组单机容量也稳步增加。但是风电机组高额的运行维护成本影响了风电机组的经济效益。风电机组一般地处偏远、环境恶劣，并且机舱位于50-80m的高空，给机组维护维修工作造成困难，增加了机组的运行维护成本。一旦风电机组故障停机，将对电网安全和国民经济造成巨大影响。因此，无论是从降低风电机组的运行风险，还是减少运行成本的角度考虑，都需要大力提高风电设备的状态监测和故障诊断能力。特别是当前海量风电机组运行状态数据已经存在，如何充分利用现有监测数据就成为一个刻不容缓的研究课题。在已投产的风电机组中，其传动链结构比较复杂，一直是风电机组故障的多发区。振动信号作为传动链故障特征信息的载体，能够有效地反映风电机组传动链绝大部分的故障信息。但是，目前风电监测的振动数据动辄十余处，而本文档来自技高网...

【技术保护点】
考虑运行工况和信息简化的风电机组传动链状态监测方法，其特征在于，包括：S1、对采集到的时域数据进行时域与频域分析，分别确定各数据时域内及频域内的故障敏感指标；S2、计算步骤S1确定的时域内故障敏感指标以及频域内故障敏感指标的均值和均方差；S3、对步骤S1的故障敏感指标进行筛选，具体为：根据3σ原理剔除μ±3σ以外的异常数据；其中，μ为均值；σ为均方差；S4、根据实际工况对转速进行分组，对每一组数据的故障敏感指标采用PCA降维得到若干主成分指标；S5、在步骤S4得到各组数据的主成分指标中选出有功功率大于零的指标；S6、根据3σ原理确定每组数据由步骤S4得到的主成分指标的散点阈值分布圆；S7、若新...

【技术特征摘要】
1.考虑运行工况和信息简化的风电机组传动链状态监测方法，其特征在于，包括：S1、对采集到的时域数据进行时域与频域分析，分别确定各数据时域内及频域内的故障敏感指标；S2、计算步骤S1确定的时域内故障敏感指标以及频域内故障敏感指标的均值和均方差；S3、对步骤S1的故障敏感指标进行筛选，具体为：根据3σ原理剔除μ±3σ以外的异常数据；其中，μ为均值；σ为均方差；S4、根据实际工况对转速进行分组，对每一组数据的故障敏感指标采用PCA降维得到若干主成分指标；S5、在步骤S4得到各组数据的主成分指标中选出有功功率大于零的指标；S6、根据3σ原理确定每组数据由步骤S4得到的主成分指标的散点阈值分布圆；S7、若新输入的监测数据的主成分指标分布与该组数据对应转速范围的阈值分布圆差别较大，则表示风电机组传动链异常；否则风电机组传动链正常。2.根据权利要求1所述的考虑运行工况和信息简化的风电机组传动链状态监测方法，其特征在于，步骤S1所述各数据的时域内的故障敏感指标和频域内的故障敏感指标均包括：峰峰值指标、平均值指标、平均幅值指标、最大值...

【专利技术属性】
技术研发人员：张柯，王科盛，倪清，杨滨源，王小康，王玉，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51