风力发电机组的故障诊断方法和装置制造方法及图纸

本申请提供一种风力发电机组的故障诊断方法和装置，所述方法包括：获取风力发电机组的电流信号和振动数据；根据电流信号，确定风力发电机组的发电机的角位移；根据角位移和振动数据，确定风力发电机组的第一阶次谱，第一阶次谱的第一坐标轴用于表征角位移，第一阶次谱的第二坐标轴用于表征振动数据，角位移包括多个单位角位移；对第一阶次谱进行插值处理，使得每一单位角位移对应的振动数据的数量满足预设条件，获得第二阶次谱；采用故障诊断算法对第二阶次谱进行分析。无转速阶次跟踪方式更加准确、稳定，并降低了系统成本，插值处理提升了故障诊断的精度和清晰度。升了故障诊断的精度和清晰度。升了故障诊断的精度和清晰度。

【技术实现步骤摘要】
风力发电机组的故障诊断方法和装置


[0001]本申请涉及故障诊断领域，尤其涉及一种风力发电机组的故障诊断方法和装置。

技术介绍

[0002]目前，可以根据采集的风力发电机组的转速对风力发电机组的故障进行预测，避免风力发电机组停机所造成的损失。对于风力发电机组，匀速下的轴承振动和发电机故障诊断技术相对来说是比较成熟的，基本的FFT分析、包络分析、小波分析、谱分析等都能满足基本的分析需求。然而实际情况下，发电机处于变转速的状态较多。一般来说，获取转速主要是通过转速传感器来完成的，并进行振动数据和转速的同步采集，从过往的研究效果来看，转速传感器的存在让系统安装变得更加复杂，转速信号采集并不方便，且转速信号采集存在不稳定和不准确的问题，导致故障诊断精度低。

技术实现思路

[0003]本申请提供一种风力发电机组的故障诊断方法和装置。
[0004]具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：
[0005]本申请实施例的第一方面提供一种风力发电机组的故障诊断方法，包括：
[0006]获取所述风力发电机组的电流信号和振动数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【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：获取所述风力发电机组的电流信号和振动数据；根据所述电流信号，确定所述风力发电机组的发电机的角位移；根据所述角位移和所述振动数据，确定所述风力发电机组的第一阶次谱，所述第一阶次谱的第一坐标轴用于表征所述角位移，所述第一阶次谱的第二坐标轴用于表征所述振动数据，所述角位移包括多个单位角位移；对所述第一阶次谱进行插值处理，使得每一单位角位移对应的振动数据的数量满足预设条件，获得第二阶次谱；采用故障诊断算法对所述第二阶次谱进行分析。2.根据权利要求1所述的风力发电机组的故障诊断方法，其特征在于，所述每一单位角位移对应的振动数据的数量满足预设条件，包括：每一单位角位移对应的振动数据的数量均达到多个所述单位角位移对应的振动数据的数量中的最大数量；或者，每一单位角位移对应的振动数据的数量均达到预设数量阈值。3.根据权利要求1或2所述的风力发电机组的故障诊断方法，其特征在于，所述对所述第一阶次谱进行插值处理，使得每一单位角位移对应的振动数据的数量满足预设条件，获得第二阶次谱，包括：采用多样式插值算法对所述第一阶次谱进行插值处理，使得每一单位角位移对应的振动数据的数量满足预设条件，获得第二阶次谱。4.根据权利要求1所述的风力发电机组的故障诊断方法，其特征在于，所述根据所述电流信号，确定所述风力发电机组的发电机的角位移，包括：根据所述电流信号，确定所述发电机的旋转角速度；根据所述旋转角速度，确定所述发电机的角位移。5.根据权利要求4所述的风力发电机组的故障诊断方法，其特征在于，所述根据所述电...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭和平，成骁彬，
申请(专利权)人：上海电气风电集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：