【技术实现步骤摘要】
检测风力发电机组的叶片故障的方法和设备
本专利技术涉及风力发电领域。更具体地讲，涉及一种检测风力发电机组的叶片故障的方法和设备。
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，装机量也不断增加。随着风力发电技术的不断发展，风力发电机组的各种研究也日益深入。风力发电机组的叶片是风力发电机组的关键部件之一，叶片的故障的检测对于风力发电机组的正常运行具有重大的影响。当前的叶片的故障检测更多的是采用人工巡检、无人机巡检、在叶片上加装监测装置来实现，需要较高的设备成本和人力成本。因此需要一种方便准确地检测风力发电机组的叶片故障的技术。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种检测风力发电机组的叶片故障的方法和设备。本专利技术的一方面提供一种检测风力发电机组的叶片故障的方法，所述方法包括：获取风力发电机组的机舱的预定时间段内的多个时间点的加速度数据；基于获取的加速度数据估计叶片承受的冲击性振动能量，其中，叶片承受的冲击性振动能量表示叶片受到冲击性振动时对叶片所产生的影响，冲击性振动表示叶片瞬间受到冲击载荷的作用引起振动加速度发生的突变；基于估计的冲击性振动能量确定叶片故障。可选地，通过加速度数据的峰标比来表示叶片承受的冲击性振动能量，其中，加速度数据的峰标比为获取的加速度数据的峰度与获取的加速度数据的标准差的比值。可选地，叶片承受的冲击性振动能量为对多个方向的冲击性振动能量进行合并的融合结果。可选地，叶片受到外部的载荷越大的方向，对融合结果的...
【技术保护点】
1.一种检测风力发电机组的叶片故障的方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取风力发电机组的机舱的预定时间段内的多个时间点的加速度数据；/n基于获取的加速度数据估计叶片承受的冲击性振动能量，其中，叶片承受的冲击性振动能量表示叶片受到冲击性振动时对叶片所产生的影响，冲击性振动表示叶片瞬间受到冲击载荷的作用引起振动加速度发生的突变；/n基于估计的冲击性振动能量确定叶片故障。/n
【技术特征摘要】
1.一种检测风力发电机组的叶片故障的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取风力发电机组的机舱的预定时间段内的多个时间点的加速度数据；
基于获取的加速度数据估计叶片承受的冲击性振动能量，其中，叶片承受的冲击性振动能量表示叶片受到冲击性振动时对叶片所产生的影响，冲击性振动表示叶片瞬间受到冲击载荷的作用引起振动加速度发生的突变；
基于估计的冲击性振动能量确定叶片故障。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过加速度数据的峰标比来表示叶片承受的冲击性振动能量，其中，加速度数据的峰标比为获取的加速度数据的峰度与获取的加速度数据的标准差的比值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，叶片承受的冲击性振动能量为对多个方向的冲击性振动能量进行合并的融合结果。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述融合结果为多个方向的冲击性振动能量的平方和的平方根。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，叶片受到外部的载荷越大的方向，对融合结果的影响越大，其中，在融合结果中，对融合结果的影响大的方向的冲击性振动能量相对于对融合结果的影响小的方向的冲击性振动能量被放大。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过对各个方向的冲击性振动能量的各自的特定数学表达形式进行合并运算，进行所述合并，其中，对融合结果的影响大的方向的冲击性振动能量通过自己的特定数学表达形式相对于对融合结果的影响小的方向的冲击性振动能量通过自己的特定数学表达形式被放大。
7.根据权利要求3或5所述的方法，其特征在于，所述多个方向包括第一方向和第二方向，机舱的加速度数据包括作为机舱在第一方向的加速度的第一加速度和作为在第二方向的加速度的第二加速度，
基于获取的加速度数据估计叶片承受的冲击性振动能量的步骤包括：
计算叶片承受的第一方向的冲击性振动能量作为第一冲击性振动能量，计算叶片承受的第二方向的冲击性振动能量作为第二冲击性振动能量，其中，第一冲击性振动能量为第一加速度的峰标比，第二冲击性振动能量为第二加速度的峰标比；
对第一冲击性振动能量和第二冲击性振动能量进行合并，将合并得到的融合结果作为冲击性振动能量，其中，第二冲击性振动能量在所述融合结果中的影响大于第一冲击性振动能量在所述融合结果中的影响。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，风力发电机组处于运行状态时的第一冲击性振动能量在所述融合结果中的影响比风力发电机组处于非运行状态时的第一冲击性振动能量在所述融合结果中的影响小。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，冲击性振动能量越大表示叶片出现故障的概率越高。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，机舱的加速度数据包括作为机舱在第一方向的加速度的第一加速度和作为在第二方向的加速度的第二加速度，
基于估计的冲击性振动能量确定叶片故障的步骤包括：当满足下述条件之一时，确定叶片发生开裂：
第一高冲击加速度的数量大于第一预定数量并且小于预定时间间隔的采集时间相邻的第一高冲击加速度之间的采集时间间隔的数量大于第二预定数量，叶片承受的第二方向的冲击性振动能量大于第一预定能量阈值，第二加速度的峰度大于预定峰度阈值，其中，第一高冲击加速度表示第一加速度中的位于第一预定范围内的加速度；和
冲击性振动能量大于第二预定能量阈值，并且第二加速度的标准差大于预定标准差阈值。
11.根据权利要求7或10所述的方法，其特征在于，第一方向为风力发电机组的叶轮主轴的轴向方向，第二方向为水平面上的与第一方向垂直的方向。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于估计的冲击性振动能量确定叶片故障的步骤包括：基于冲击性振动能量确定叶片出现故障的概率；或者基于冲击性振动能量确定叶片故障的等级，其中，叶片故障包括多个等级，每个等级对应于一个冲击性振动能量区间，等级越高表示叶片出现故障的概率越高。
13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：从获取的加速度数据中剔除不在第二预定范围内的加速度数据作为获取的加速度数据。
14.根据权利要求1或13所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：检测加速度数据的数据质量，其中，当满足下述条件时确定加速度数据的数据质量满足要求：获取的加速度数据中的唯一加速度数据的数量大于第三预定数量，在所述预定时间段期间获取的风速的唯一风速的最大值大于风力发电机组的切入风速，在风速大于切入风速时获取的加速度数据的数量大于第四预定数量，并且在风速大于预定风速阈值时获取的加速度数据的数量大于第五预定数量，其中，切入风速小于预定风速阈值，第四预定数量大于第五预定数量，
其中，当加速度数据的数据质量满足要求时，基于获取的加速度数据估计叶片承受的冲击性振动能量。
15.一种检测风力发电机组的叶片故障的设备，其特征在于，所述设备包括：
数据获取单元，获取风力发电机组的机舱的预定时间段内的多个时间点的加速度数据；
能量估计单元，基于获取的加速度数据估计叶片承受的...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶月光，
申请(专利权)人：北京金风慧能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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