一种风机基础和塔架结构检测方法技术

本发明专利技术涉及一种风机基础和塔架结构检测方法，通过检测系统采集位移、倾角、振动三种信号，基于采集的三种信号采用时域和频域分析方法提取与风机健康状态相关的特征参数，进而提出基于支持向量机训练模型的综合检测方法，该方法基于风机运行参数正负特征样本进行模型训练，训练后的支持向量机模型包含风机故障信息、健康信息以及特征参数对故障的敏感程度信息，基于所有训练模型形成风机基础和塔架检测模式。本发明专利技术方法采集三种信号对风机结构状态进行检测，提取的特征参数作为模式输入，可以有效检测风机基础螺栓松动、塔架螺栓松动、风机基础沉降、塔架倾斜，实现对风机基础和塔架结构的状态评估。

【技术实现步骤摘要】
一种风机基础和塔架结构检测方法
本专利技术涉及大型设备结构运行状态检测与诊断
，具体涉及一种风机基础和塔架结构的状态检测方法。
技术介绍
随着风电装机容量的攀升及机组运行时间的增长，如何降低设备故障率，提高风机的利用率，降低设备运维成本，进而提升风电场的收益，成为风电场运维工作的主要目标。国内外风机毁坏倒塌案例众多，多数风机是由于自然灾害、安装不合理、老化维护不及时导致，而风机基础和塔架健康检查多为人工定期检查，耗时耗力，无法及时检测风机基础和塔架结构健康状态，多为经验判断，无数据支撑判断，无法及时发现故障。因此对风机基础和塔架进行结构检测，评估其工作健康状态，并对潜在故障进行识别和预警非常有必要。目前对风机基础和塔架结构检测方法方面，更多是采用单种传感器识别单种故障，或者采用多种传感器组合通过阈值设定，以一些风机设计标准值作为阈值进行故障检测与识别，忽略了风机这个系统长时间运行下状态指标的变化，以及没有对多种信号进行信息融合实现更加准确的诊断分析，因此提出一种基于多类型信号的风机基础和塔架信号融合检测方法是非常有必要的。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于针对上述现有技术存在的不足，提供一种风机基础和塔架结构检测方法，该方法基于多类型信号综合分析方法，基于支持向量机算法训练模型形成风机基础和塔架结构检测模式，能够可靠对风机基础和塔架结构健康状态进行评估，实现风机的故障识别，可以用于风力发电基础和塔架日常检修和维护。本专利技术为解决上述提出的技术问题所采用的技术方案为：一种风机基础和塔架结构检测方法，该方法的检测对象为风机结构，所述风机结构包括风机基础、风机塔架、风机基础固定螺栓、风机塔架螺栓；该方法采用的检测系统包括位移传感器、双向倾角传感器、双向振动传感器，分别用于采用位移信号、倾角信号、振动信号；该检测方法包括以下步骤：S1、通过所述检测系统采集所述风机结构的位移信号、倾角信号和振动信号，三种信号采集用于形成风机运行状态的正常运行的正样本数据和故障状态下负样本数据；风机运行状态的正样本数据为检测系统历史采集的风机正常状态数据，风机运行状态的负样本数据为检测系统历史采集的风机倾斜、基础沉降和螺栓松动工况下的数据，以及人为对风机基础和风机塔架模拟螺栓松动的实验工况下的数据。S2、基于采集的三种信号采用时域和频域分析方法，提取振动信号、位移信号和倾角信号的特征参数；振动信号特征参数提取振动固有频率、振动频率方差、振动峰峰值、振动加速度、特征频率区间、特征频率区间能量值、特征频率区间峰值、峭度因子、裕度因子；位移和倾角信号特征参数提取均值、均方值、峰值、方差、峭度因子、裕度因子。这些特征参数与风机结构状态密切相关，包含着风机基础沉降、螺栓松动和塔架倾斜故障特征信息。S3、基于正负样本提取的特征参数集，采用支持向量机算法训练出风机基础和塔架结构检测数学模型；训练模型用于分析新采集的信号，用于风机基础和塔架结构故障检测。参数集之间每两子集之间采用支持向量机算法，具有n个子集的集合将形成n(n-1)/2支持向量机子训练模型，所有训练模型组合形成风机基础和塔架检测模式，支持向量机训练模型检测识别输出结果出现次数最多的结果作为整个检测模式输出。上述方法中，所述位移传感器有4个，4个位移传感器采用固定支架进行安装，所述固定支架固定在所述风机基础上，位移传感器探头与风机基础保持平行，位移传感器探头端面平行于所述风机塔架内壁，根据位移传感器安装间隙要求进行固定安装；4个位移传感器用于采集风机塔架底部与塔筒的四个方向的相对位移信号，其中一对位移方向为主风力方向，另外一对位移方向垂直于主风力方向。上述方法中，所述双向倾角传感器有1个，固定在所述风机塔架中下部，双向倾角传感器探头平行于风机基础，同时探头端面垂直风机塔架内壁固定安装；1个双向倾角传感器用于采集风机塔架中部两个方向倾角信号，一个方向为主风力方向，另一个方向垂直主风力方向。上述方法中，所述双向振动传感器有1个，安装在所述风机塔架中上部，通过胶粘剂或吸铁磁固定在凸台平面上，与风机基础保持平行；1个双向振动传感器用于采集风机塔架上部两个方向振动信号，一个方向为主风力方向，另一个方向垂直主风力方向。本专利技术的有益效果在于：本专利技术风机基础和塔架结构检测方法基于多信号类型形成支持向量机训练模型，该训练模型包括风机正常状态信息、故障状态信息以及特征参数对故障灵敏度程度，训练模型组合形成风机基础和塔架检测模式，该方法可用于评估风机基础和塔架结构健康状态，对风机基础沉降、风机螺栓松动和塔架倾斜等结构性故障进行可靠有效识别，实现故障预警预报。训练集由于包含正常状态数据，这将不需要去设置阈值作为故障诊断标准，而是将全部信息进入训练模型，模型将会自动将需要识别样本数据与模型训练好的样本进行回归分析实现故障检测，而不是单独某个参数设置阈值，这样整体信息作为评价指标考虑到多种信号之间的耦合关系。相比于常规采用单一种信号诊断一种故障来说，可靠性更高。附图说明下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：图1是本专利技术方法的检测对象与检测系统的结构图；图2是本专利技术方法中风机基础和塔架结构检测模式形成图；图3是本专利技术风机基础和塔架结构检测方法实施图。图中：10、风机结构；11、风机基础；12、风机塔架；13、风机基础固定螺栓；14、风机塔架螺栓；21、位移传感器；22、双向倾角传感器；23、双向振动传感器；24、综合采集系统；25、电脑客户端。具体实施方式为了对本专利技术的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本专利技术的具体实施方式。本专利技术提供了一种风机基础和塔架结构检测方法，如图1所示，该方法的检测对象为风机结构10，风机结构10包括风机基础11、风机塔架12、风机基础固定螺栓13、风机塔架螺栓14。该方法采用的检测系统包括位移传感器21、双向倾角传感器22、双向振动传感器23，分别用于采用位移信号、倾角信号、振动信号，各个传感器通过信号线连接综合采集系统24，综合采集系统24传输数据给电脑客户端25的检测系统软件(包含采集分析程序)。位移传感器有4个，4个位移传感器采用固定支架进行安装，固定支架固定在风机基础上，位移传感器探头与风机基础保持平行，位移传感器探头端面平行于风机塔架内壁，根据位移传感器安装间隙要求进行固定安装；4个位移传感器用于采集风机塔架底部与塔筒的四个方向的相对位移信号，其中一对位移方向为主风力方向，另外一对位移方向垂直于主风力方向。双向倾角传感器有1个，固定在风机塔架中下部，双向倾角传感器探头平行于风机基础，同时探头端面垂直风机塔架内壁固定安装；1个双向倾角传感器用于采集风机塔架中部两个方向倾角信号，一个方向为主风力方向，另一个方向垂直主风力方向。双向振动传感器有1个，安装在风机塔架中上部，通过胶粘剂固定在凸台平面上，与风机基础保持平行；1个双向振动传感器用于采集风机塔架上部两个方向振动信号，一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种风机基础和塔架结构检测方法，其特征在于，/n该方法的检测对象为风机结构，所述风机结构包括风机基础、风机塔架、风机基础固定螺栓、风机塔架螺栓；/n该方法采用的检测系统包括位移传感器、双向倾角传感器、双向振动传感器，分别用于采用位移信号、倾角信号、振动信号；/n该检测方法包括以下步骤：/nS1、通过所述检测系统采集所述风机结构的位移信号、倾角信号和振动信号，三种信号采集用于形成风机运行状态的正常运行的正样本数据和故障状态下负样本数据；风机运行状态的正样本数据为检测系统历史采集的风机正常状态数据，风机运行状态的负样本数据为检测系统历史采集的风机倾斜、基础沉降和螺栓松动工况下的数据，以及人为对风机基础和风机塔架模拟螺栓松动的实验工况下的数据；/nS2、基于采集的三种信号采用时域和频域分析方法，提取振动信号、位移信号和倾角信号的特征参数；/nS3、基于正负样本提取的特征参数集，采用支持向量机算法训练出风机基础和塔架结构检测数学模型；训练模型用于分析新采集的信号，用于风机基础和塔架结构故障检测。/n

【技术特征摘要】
1.一种风机基础和塔架结构检测方法，其特征在于，
该方法的检测对象为风机结构，所述风机结构包括风机基础、风机塔架、风机基础固定螺栓、风机塔架螺栓；
该方法采用的检测系统包括位移传感器、双向倾角传感器、双向振动传感器，分别用于采用位移信号、倾角信号、振动信号；
该检测方法包括以下步骤：
S1、通过所述检测系统采集所述风机结构的位移信号、倾角信号和振动信号，三种信号采集用于形成风机运行状态的正常运行的正样本数据和故障状态下负样本数据；风机运行状态的正样本数据为检测系统历史采集的风机正常状态数据，风机运行状态的负样本数据为检测系统历史采集的风机倾斜、基础沉降和螺栓松动工况下的数据，以及人为对风机基础和风机塔架模拟螺栓松动的实验工况下的数据；
S2、基于采集的三种信号采用时域和频域分析方法，提取振动信号、位移信号和倾角信号的特征参数；
S3、基于正负样本提取的特征参数集，采用支持向量机算法训练出风机基础和塔架结构检测数学模型；训练模型用于分析新采集的信号，用于风机基础和塔架结构故障检测。


2.根据权利要求1所述的风机基础和塔架结构检测方法，其特征在于，所述位移传感器有4个，4个位移传感器采用固定支架进行安装，所述固定支架固定在所述风机基础上，位移传感器探头与风机基础保持平行，位移传感器探头端面平行于所述风机塔架内壁，根据位移传感器安装间隙要求进行固定安装；4个位移传感器用于采集风机塔架底部与塔筒的四个方向的相对位移信号，其中一对位...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡磊，刘汉有，周振，欧顺华，章宁，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42