风力发电机组的故障诊断方法和设备技术

本发明专利技术提供一种风力发电机组的故障诊断方法和设备，所述故障诊断方法包括：确定风力发电机组的待诊断功能系统的系统结构；在所述系统结构的部件中确定待定监测部件；根据所述系统结构中各个待定监测部件之间的信息流方向建立故障与测试相关性矩阵模型；根据所述故障与测试相关性矩阵模型确定所述待诊断功能系统的故障检测用测试点；检测所述故障检测用测试点的测试信号，并根据检测到的测试信号确定待诊断功能系统的故障。根据本发明专利技术的实施例的风力发电机组的故障诊断方法和设备，可根据故障与测试相关性矩阵模型来确定故障检测用测试点，从而可通过检测故障检测用测试点的测试信号来快速确定待诊断功能系统的故障。

【技术实现步骤摘要】
风力发电机组的故障诊断方法和设备
本专利技术涉及领域风力发电的
更具体地讲，涉及风力发电机组的故障诊断方法和设备。
技术介绍
风能作为一种清洁的可再生能源，越来越受到重视。风力发电机组的装机量逐年上升，风力发电所占的比例越来越大，风能已逐渐成为了一种常规能源。随着风力发电机组数量的增加以及使用累计时间的增加，风力发电机组本身的故障率也相应增多，这些故障分布在机组内各个功能系统之中。一个故障的发生会产生系列安全动作，因此，提高判断机组故障、迅速排查机组隐患的效率直接决定了机组的利用率，甚至影响到整个风力发电厂的发电量。而在现有技术，风力发电机组在发生故障后，需要人工排查和诊断故障，不能快速地判断出机组故障，从而不能迅速地排查机组隐患。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种可快速诊断待诊断功能系统是否发生故障的对风力发电机组的故障诊断方法和设备。本专利技术的一方面提供一种风力发电机组的故障诊断方法，所述故障诊断方法包括：确定风力发电机组的待诊断功能系统的系统结构；在所述系统结构的部件中确定待定监测部件；根据所述系统结构中各个待定监测部件之间的信息流方向建立故障与测试相关性矩阵模型；根据所述故障与测试相关性矩阵模型确定所述待诊断功能系统的故障检测用测试点；检测所述故障检测用测试点的测试信号，并根据检测到的测试信号确定待诊断功能系统的故障。本专利技术的另一方面提供一种风力发电机组的故障诊断设备，故障诊断设备包括：系统结构确定程序模块，确定风力发电机组的待诊断功能系统的系统结构；元件确定程序模块，在所述系统结构的部件中确定待定监测部件；模型建立程序模块，根据所述系统结构中各个待定监测部件之间的信息流方向建立故障与测试相关性矩阵模型；检测用测试点确定程序模块，根据所述故障与测试相关性矩阵模型确定所述待诊断功能系统的故障检测用测试点；检测程序模块，检测所述故障检测用测试点的测试信号，并根据检测到的测试信号确定待诊断功能系统的故障。本专利技术的另一方面提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被配置为使计算机的处理器执行上述的故障诊断方法。本专利技术的另一方面提供一种包括上述的计算机可读存储介质计算机。根据本专利技术的实施例的风力发电机组的故障诊断方法和设备，可根据故障与测试相关性矩阵模型来确定故障检测用测试点，从而可通过检测故障检测用测试点的测试信号来快速确定待诊断功能系统的故障。此外，根据本专利技术的实施例的风力发电机组的故障诊断方法和设备，可根据故障与测试相关性矩阵模型来确定故障隔离用测试点，从而可通过检测故障隔离用测试点的测试信号来对待诊断功能系统已发生的故障进行快速定位。将在接下来的描述中部分阐述本专利技术另外的方面和/或优点，还有一部分通过描述将是清楚的，或者可以经过本专利技术的实施而得知。附图说明通过下面结合附图进行的详细描述，本专利技术的上述和其它目的、特点和优点将会变得更加清楚，其中：图1是示出根据本专利技术的实施例的风力发电机组的故障诊断方法；图2示出了根据本专利技术的实施例的信息流模型的示例；图3示出根据图2所示的信息流模型建立的故障与测试相关性矩阵模型；图4示出根据本专利技术的实施例的确定故障检测用测试点的步骤的流程图；图5示出根据本专利技术的实施例的确定故障隔离用测试点的步骤的流程图；图6是示出根据本专利技术的实施例的风力发电机组的故障诊断设备的框图。具体实施方式现在，将参照附图更充分地描述不同的示例实施例。图1是示出根据本专利技术的实施例的风力发电机组的故障诊断方法。图1所示的故障诊断方法可适用于诊断风力发电机组的功能系统是否发生故障。所述风力发电机组包括多个功能系统，例如：偏航系统、变桨系统和变流系统等。风力发电机组中的每个功能系统包括与实现该功能系统的功能相关的部件。参照图1，在步骤S10，确定风力发电机组的待诊断功能系统的系统结构。所述待诊断功能系统是指待诊断是否发生故障的功能系统。所述待诊断功能系统的系统结构是指与实现待诊断功能系统的功能相关的部件组成的系统结构，该部件包括机械部件和电气元件。在步骤S20，在所述系统结构的部件中确定待定监测部件。所述待定监测部件是指可能导致待诊断功能系统发生故障的部件。可以理解，对于具有多个触点的电气部件，例如，接触器可包括主触点和辅助触点，在本专利技术的实施例中，可将参与了所述系统结构的电气控制的每个触点视为一个部件。这里，可将所述系统结构的部件中的全部部件或部分部件确定为待定监测部件。例如，在系统结构较为简单时，可将所述系统结构的部件中的全部部件确定为待定监测部件。在所述系统结构较为复杂时，可根据各种故障分析方法将所述系统结构的部件中的部分部件确定为待定监测部件，以减少后续步骤的计算量。优选地，在步骤S20，可结合故障树分析法来在所述系统结构的部件中确定待定监测部件。具体地，在所述系统结构的部件中，根据所述系统结构所述待诊断功能系统进行故障树分析以确定能够导致所述待诊断功能系统发生故障的故障相关部件；在所述故障相关部件中确定待定监测部件。这里，可将所述故障相关部件中的全部部件或部分部件确定为待定监测部件。例如，在系统结构较为简单时，可将所述故障相关部件中的全部部件确定为待定监测部件。在所述系统结构较为复杂时，可根据各种分析方法来将所述故障相关部件中的部分部件确定为待定监测部件，以减少后续步骤的计算量。优选地，在步骤S20，还可通过以下步骤来将所述故障相关部件中的部分部件确定为待定监测部件：获取所述待诊断功能系统的历史故障数据；根据所述历史故障数据确定每个故障相关部件的故障发生比例，其中，每个故障相关部件的故障发生比例为由所述每个故障相关部件导致的所述待诊断功能系统的历史故障次数与历史故障总次数的比例；将所述故障相关部件中的故障发生比例大于预定值的故障相关部件作为待定监测部件。在步骤S30，根据所述系统结构中各个待定监测部件之间的信息流方向建立故障与测试相关性矩阵模型。这里，可先根据所述系统结构中各个待定监测部件之间的信息流方向建立所述系统结构的信息流模型，再根据该信息流模型来建立故障与测试相关性矩阵模型。该信息流模型体现了各个待定监测部件之间的信息流方向。图2示出了根据本专利技术的实施例的信息流模型的示例。如图2所示，方框内的符号(如F1、F2、F3和F4)表示待定监测部件，箭头表示信息流方向。所述故障与测试相关性矩阵模型是指反映故障源与测试点之间的相关性逻辑关系的布尔矩阵。具体说来，在该布尔矩阵中，所有元素均为逻辑值(如0或1)。在该布尔矩阵中，行对应于故障源，列对应于测试点。该布尔矩阵中的元素表示该元素所在行对应的故障源发生故障时，该元素所在的列对应的测试点是否能测试到该故障源的故障信息。该元素为0时表示该测试点不能测试到该故障源的故障信息，该元素为1时表示该测试点能测试到该故障源的故障信息。在本专利技术的实施例中，所述故障与测试相关性矩阵模型的故障源包括所述各个待定监测部件，所述故障与测试相关性矩阵模型中的测试点用于测试与各个待定监测部件相关的输出信号。这里，与各个待定监测部件相关的输出信号是指可体现各个待定监测部件是否发生故障的信号。对于待定监测部件是电气元件的情况，该输出信号是指电气元件本身的输出信号；对于待定监测部件是机械部件的情况，该输出信号是指用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种风力发电机组的故障诊断方法，其特征在于，包括：确定风力发电机组的待诊断功能系统的系统结构；在所述系统结构的部件中确定待定监测部件；根据所述系统结构中各个待定监测部件之间的信息流方向建立故障与测试相关性矩阵模型；根据所述故障与测试相关性矩阵模型确定所述待诊断功能系统的故障检测用测试点；检测所述故障检测用测试点的测试信号，并根据检测到的测试信号确定待诊断功能系统的故障。

【技术特征摘要】
1.一种风力发电机组的故障诊断方法，其特征在于，包括：确定风力发电机组的待诊断功能系统的系统结构；在所述系统结构的部件中确定待定监测部件；根据所述系统结构中各个待定监测部件之间的信息流方向建立故障与测试相关性矩阵模型；根据所述故障与测试相关性矩阵模型确定所述待诊断功能系统的故障检测用测试点；检测所述故障检测用测试点的测试信号，并根据检测到的测试信号确定待诊断功能系统的故障。2.根据权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述故障与测试相关性矩阵模型的故障源包括所述各个待定监测部件，所述故障与测试相关性矩阵模型中的测试点用于测试与各个待定监测部件相关的输出信号。3.根据权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，在根据检测到的测试信号确定待诊断功能系统的故障的步骤中，当所述故障检测用测试点中的至少一个的测试信号不正常时，确定待诊断功能系统发生故障。4.根据权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，还包括：根据所述故障与测试相关性矩阵模型确定所述待诊断功能系统的故障隔离用测试点；当所述待诊断功能系统存在故障时，检测所述故障隔离用测试点的测试信号，根据所述故障隔离用测试点的测试信号来在待定监测部件中确定故障部件。5.根据权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，在所述系统结构的部件中确定待定监测部件的步骤包括：在所述系统结构的部件中，根据所述系统结构的结构对所述待诊断功能系统进行故障树分析以确定能够导致所述待诊断功能系统发生故障的故障相关部件；在所述故障相关部件中确定待定监测部件。6.根据权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，在所述故障相关部件中确定待定监测部件步骤包括：获取所述待诊断功能系统的历史故障数据；根据所述历史故障数据确定每个故障相关部件的故障发生比例，其中，每个故障相关部件的故障发生比例为由所述每个故障相关部件导致的所述待诊断功能系统的历史故障次数与历史故障总次数的比例；将所述故障相关部件中的故障发生比例大于预定值的故障相关部件作为待定监测部件。7.根据权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，在确定所述待诊断功能系统的故障检测用测试点之前还包括：简化所述故障与测试相关性矩阵模型。8.根据权利要求7所述的故障诊断方法，其特征在于，简化所述故障与测试相关性矩阵模型的步骤包括：将所述故障与测试相关性矩阵模型中的所有与其他任意一列的列数据相同的列数据进行删除；和/或，将所述故障与测试相关性矩阵模型中的所有与其他任意一行的行数据相同的行数据，与所述其他任意一行的行数据进行合并。9.一种风力发电机组的故障诊断设备，其特征在于，包括：系统结构确定程序模块，确定风力发电机组的待诊断功能系统的系统结构...

【专利技术属性】
技术研发人员：马晓丽，
申请(专利权)人：北京金风科创风电设备有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11