一种风电机组异常在线振动信号识别方法及系统技术方案

发明专利技术公开了一种风电机组异常在线振动信号识别方法及系统，该方法利用在线监测系统对风电机组进行网络通讯测试及硬件测试，采集风电机组运行过程中的所有传动链部件的在线振动信号，并将在线振动信号回传到在线监测系统中，在线监测系统对在线振动信号进行特征提取，快速筛选出异常在线振动信号，能够及时剔除异常在线振动信号，并生成异常振动信号报告传输到预设的设备及风电现场中，完成对在线振动信号的识别；本发明专利技术通过对异常在线振动信号的识别，生成异常振动信号报告，确保数据质量，提高风电机组运行状态分析准确性；同时确保在线振动信号数据的连续性，确保风电机组全寿命周期、失效分析到位，降低分析人工成本，提高风电机组监测效率。电机组监测效率。电机组监测效率。

【技术实现步骤摘要】
一种风电机组异常在线振动信号识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及风电机组在线振动监测的
，尤其是指一种风电机组异常在线振动信号识别方法及系统。

技术介绍

[0002]由于风电机组安装在高山、荒野、海滩、海岛等风口处，受无规律的变向变负荷的风力作用以及强阵风的冲击，常年经受酷暑严寒和极端温差的影响，使得风电机组故障频发。近年对风电机组主要部件的故障统计：由齿轮箱、发电机、叶片引起的故障是风电机组故障的主要原因，其中齿轮箱的故障发生率在逐年增高，故障百分比已超过60％，是机组中故障发生率最高的部件。若机组陆续出现故障而导致机组停止运行，则会严重影响发电量，造成经济损失。
[0003]风电机组传动链主要机械设备由主轴承、变速箱、联轴器、发电机及其支撑结构组成，需要对传动链中的振动值超标的监测位置及时发出报警，并通过软件对振动数据进行分析，及时发现传动链机械部件存在的故障及其类型，故障部位和严重程度；目前，对传动链振动数据分析常需要逐条数据分析判定风电机组部件运行状态，该过程中还需辨别一些异常振动信号，需要耗费大量的时间进行筛选，提高了人工成本，影响风电机组监测效率。

技术实现思路

[0004]本专利技术目的在于为为解决现有技术中的不足，提供了一种风电机组异常在线振动信号识别方法及系统，利用在线监测系统对在线振动信号进行特征提取，筛选出异常在线振动信号，能够及时剔除异常在线振动信号，并生成异常振动信号报告，提高风电机组振动监测效率。
[0005]为实现上述目的，本专利技术所提供的技术方案为：一种风电机组异常在线振动信号识别方法，包括以下步骤：
[0006]S1、运用集成在风电现场的一级服务器内的在线监测系统对风电机组进行网络通讯测试及硬件测试，若网络通讯测试和硬件测试均合格，则执行步骤S2，若网络通讯测试和硬件测试任意一项不合格，则进行检修，直至网络通讯测试和硬件测试合格；
[0007]S2、采集风电机组运行过程中的所有传动链部件的在线振动信号，并将在线振动信号回传到在线监测系统中；
[0008]S3、在线监测系统对在线振动信号进行特征提取，筛选出异常在线振动信号；
[0009]S4、剔除异常在线振动信号，生成异常振动信号报告，并将异常振动信号报告自动传输到预设的设备及风电现场中，完成异常在线振动信号的识别。
[0010]进一步，在步骤S1中，具体执行以下操作：
[0011]操作在线监测系统的软件端，在回传数据前点击软件端内的网络测试按钮，使一级服务器与风电机组环网连接，点击网络测试按钮后，弹出各风电机组现场pin IP界面，若显示网络正常及数据回传正常，则网络通讯测试合格；同时，通过点击软件端的硬件测试按
钮，设定一个20Hz正弦波信号，测试所有风电机组的测点数据，若所有测点数据能够正常采集且为有效数据，则硬件测试合格。
[0012]进一步，在步骤S2，具体执行以下操作：
[0013]在风电机组的各个传动链机械设备的轴承和齿轮位置安装振动加速度传感器，利用部署在风电机组的机舱内的在线振动监测核心数据采集器采集风电机组运行过程中的所有传动链部件的在线振动信号，并将在线振动信号回传到集成在风电现场的一级服务器内的在线监测系统。
[0014]进一步，所述传动链部件包括转轴、轴承、齿轮、联轴器和连接基础。
[0015]进一步，在步骤S3，具体执行以下操作：
[0016]在线监测系统根据预设的偏执电压筛选出不满足该偏执电压的在线振动信号为异常在线振动信号；
[0017]在线监测系统根据在线振动信号的数据日期，对在线振动信号进行筛选，筛选出不是最新自然月的在线振动信号为异常在线振动信号，若所有在线振动信号的数据日期均不是最新自然月，则判定为无信号回传、风电机组未运行或CMS通讯异常状态，对风电机组进行检修；
[0018]在线监测系统根据风电机组的额定转速，筛选出转速为0rpm或大于风电机组的超速保护转速的异常在线振动信号；
[0019]在线监测系统根据在线振动信号的波形，筛选出具有趋势项、方波、直角波、偏离0刻度或超量程波形的异常在线振动信号；
[0020]在线监测系统根据在线振动信号的频谱，筛选出具有伴随高次谐波的50Hz交流电频率的异常在线振动信号，或通过低通滤波识别0
‑
100Hz区间内出现背景噪声或滑冰坡的异常在线振动信号；
[0021]在线监测系统通过软件指令给定预设的特征频率及幅值，筛选出异常风电机组硬件及该异常风电机组硬件生成的异常在线振动信号，并筛选出在线振动信号的异常回传状态以及该异常回传状态生成的异常在线振动信号。
[0022]本专利技术所提供的一种基于上述风电机组异常在线振动信号识别方法的识别系统，包括振动加速度传感器、在线振动监测核心数据采集器以及在线监测系统；所述振动加速度传感器安装在风电机组的各个传动链机械设备的轴承和齿轮位置，所述在线振动监测核心数据采集器安装在风电机组的机舱内，并与振动加速度传感器通讯连接，用于采集风电机组运行过程中的所有传动链部件的在线振动信号，所述在线监测系统集成在风电现场的一级服务器内，并与在线振动监测核心数据采集器通讯连接，用于监测风电机组及识别风电机组的异常在线振动信号。
[0023]进一步，所述在线监测系统，具体执行以下操作：
[0024]对风电机组进行网络通讯测试及硬件测试，使用在线监测系统的软件端令一级服务器与风电机组环网连接，点击网络测试按钮后，弹出各风电机组现场pin IP界面，若显示网络正常及数据回传正常，则网络通讯测试合格；同时，通过点击软件端的硬件测试按钮，设定一个20Hz正弦波信号，测试所有风电机组的测点数据，若所有测点数据能够正常采集且为有效数据，则硬件测试合格；
[0025]根据预设的偏执电压筛选出不满足该偏执电压的在线振动信号为异常在线振动
信号；
[0026]根据在线振动信号的数据日期，对在线振动信号进行筛选，筛选出不是最新自然月的在线振动信号为异常在线振动信号，若所有在线振动信号的数据日期均不是最新自然月，则判定为无信号回传、风电机组未运行或CMS通讯异常状态；
[0027]根据风电机组的额定转速，筛选出转速为0rpm或大于风电机组的超速保护转速的异常在线振动信号；
[0028]根据在线振动信号的波形，筛选出具有趋势项、方波、直角波、偏离0刻度或超量程波形的异常在线振动信号；
[0029]根据在线振动信号的频谱，筛选出具有伴随高次谐波的50Hz交流电频率的异常在线振动信号，或通过低通滤波识别0
‑
100Hz区间内出现背景噪声或滑冰坡的异常在线振动信号；
[0030]通过软件指令给定预设的特征频率及幅值，筛选出异常风电机组硬件及该异常风电机组硬件生成的异常在线振动信号，并筛选出在线振动信号的异常回传状态以及该异常回传状态生成的异常在线振动信号。
[0031]本专利技术与现有技术相比，具有如下优点与有益效果本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风电机组异常在线振动信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、运用集成在风电现场的一级服务器内的在线监测系统对风电机组进行网络通讯测试及硬件测试，若网络通讯测试和硬件测试均合格，则执行步骤S2，若网络通讯测试和硬件测试任意一项不合格，则进行检修，直至网络通讯测试和硬件测试合格；S2、采集风电机组运行过程中的所有传动链部件的在线振动信号，并将在线振动信号回传到在线监测系统中；S3、在线监测系统对在线振动信号进行特征提取，筛选出异常在线振动信号；S4、剔除异常在线振动信号，生成异常振动信号报告，并将异常振动信号报告自动传输到预设的设备及风电现场中，完成异常在线振动信号的识别。2.根据权利要求1所述的一种风电机组异常在线振动信号识别方法，其特征在于，在步骤S1中，具体执行以下操作：操作在线监测系统的软件端，在回传数据前点击软件端内的网络测试按钮，使一级服务器与风电机组环网连接，点击网络测试按钮后，弹出各风电机组现场pinIP界面，若显示网络正常及数据回传正常，则网络通讯测试合格；同时，通过点击软件端的硬件测试按钮，设定一个20Hz正弦波信号，测试所有风电机组的测点数据，若所有测点数据能够正常采集且为有效数据，则硬件测试合格。3.根据权利要求1所述的一种风电机组异常在线振动信号识别方法，其特征在于，在步骤S2，具体执行以下操作：在风电机组的各个传动链机械设备的轴承和齿轮位置安装振动加速度传感器，利用部署在风电机组的机舱内的在线振动监测核心数据采集器采集风电机组运行过程中的所有传动链部件的在线振动信号，并将在线振动信号回传到集成在风电现场的一级服务器内的在线监测系统。4.根据权利要求3所述的一种风电机组异常在线振动信号识别方法，其特征在于：所述传动链部件包括转轴、轴承、齿轮、联轴器和连接基础。5.根据权利要求1所述的一种风电机组异常在线振动信号识别方法，其特征在于，在步骤S3，具体执行以下操作：在线监测系统根据预设的偏执电压筛选出不满足该偏执电压的在线振动信号为异常在线振动信号；在线监测系统根据在线振动信号的数据日期，对在线振动信号进行筛选，筛选出不是最新自然月的在线振动信号为异常在线振动信号，若所有在线振动信号的数据日期均不是最新自然月，则判定为无信号回传、风电机组未运行或CMS通讯异常状态，对风电机组进行检修；在线监测系统根据风电机组的额定转速，筛选出转速为0rpm或大于风电机组的超速保护转速的异常在线振动信号；在线监测系统根据在线振动信号的波形，筛选出具有趋势项、方波、直角波、偏离0刻度或超量程波形的异常在线振动信号；在线监测系统根据在线振动信号的频谱，筛选出具有伴随高次...

【专利技术属性】
技术研发人员：王子顺，王亭，郑震霆，
申请(专利权)人：明阳智慧能源集团股份公司，
类型：发明
国别省市：