【技术实现步骤摘要】
一种风电机组轴承故障诊断方法及系统
[0001]本专利技术属于轴承故障诊断
，具体涉及一种基于风电机组轴承故障诊断方法及系统。
技术介绍
[0002]风电机组运行环境较为恶劣，长期以来风电机组按照定期检修和故障后维修方式进行，在20年的设计寿命周期，一旦发生故障，需要停机维修。由于风电机组的特殊性，定期检修选择在小风时停机，对风电机组进行简单维护或更换耗材，无法发现大部件故障隐患。国内外风电机组的故障统计数据表明，发生故障次数较多的部件主要是变流器、齿轮箱、变桨系统等，对于大部件如果仅采用故障后被动的维修方式，容易造成缺陷扩大，维修时间延长，长期停机，加剧经济损失。根据部分风电场的运行数据统计，故障诊断、检修以及风电机组受累停运时间占故障损失运行时间的79％，而定期维护时间仅占12％。尤其是海上风电快速发展的今天，海上运输、吊装、维修成本则更加高昂，风电机组关键部件故障不仅危害机组安全、造成大量电量损失，也严重影响了供电可靠性。
[0003]轴承作为旋转设备的核心零部件，广泛应用于风电机组齿轮箱、发电机、变桨系...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种风电机组轴承故障诊断方法，其特征在于，包括：通过最大重叠离散小波包分解方法对风电机组轴承中目标信号进行分解，获取变换数据集；基于所述变换数据集，对分解后各层中信号的小波分量的二阶循环平稳特性进行量化，得到每层局部最大循环相干性数值，并获取最优解调分量；根据每层局部最大循环相干性数值的小波分量，获取联合平方包络谱图和权重联合平方包络谱图；根据目标轴承的转速与故障特征阶次计算轴承故障特征频率，根据所述轴承故障特征频率在所述权重联合平方包络谱图中进行故障识别。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过最大重叠离散小波包分解方法对风电机组轴承中目标信号进行分解，获取变换数据集，包括：通过最大重叠离散小波包分解方法对风电机组轴承中目标信号在预设分解阶数内进行分解，获取分解后每一层信号的小波分量；根据所述信号的小波分量，生成信号数据集，并对所述信号数据集中的每一层的信号的小波分量进行离散傅里叶变换，获取变换数据集。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述变换数据集，对分解后各层中信号的小波分量的二阶循环平稳特性进行量化，得到每层局部最大循环相干性数值，并获取最优解调分量，包括：将所述变换数据集除以所述变换数据集中首行信号的小波分量，得到每个信号的小波分量对应的谱相干性数值；根据每个所述小波分量对应的谱相干性数值，绘制每个信号对应的循环调制谱；将每个小波分量对应的谱相干性数值沿着循环频率轴方向进行累加，获取谱相干性数值累加和；并以频率作为横轴，层数作为纵轴，将谱相干性数值累加和绘制为二维谱图，得到联合循环调制谱；从循环调制谱中获得所有小波分量对应的循环相干性数值，并确定每层的局部最大循环相干性数值，并通过所述局部最大循环相干性数值选取最优解调分量；其中，所述最优解调分量为循环相干性数值最大的多个小波分量。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每层局部最大循环相干性数值的小波分量，获取联合平方包络谱图和权重联合平方包络谱图，包括：提取各层中所有大于预设阈值分量的循环相干性数值的小波分量，并以所述谱相干性数值为权重将所述小波分量进行横向合并，将合并结果取平方包络谱，并以频率作为横轴，层数作为纵轴，将所述平方包络谱绘制为二维谱图，得到联合平方包络谱图；对横向合并后的小波分量进行归一化处理；在所述归一化处理之后并以循环相干性数值的累加和为权重进行纵向合并，将合并结果取平方包络谱，并以频率作为横轴，幅值作为纵轴，将所述平方包络谱绘制为二维谱图，得到权重联合平方包络谱图。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标轴承的转速与故障特征阶次计算轴承故障特征频率，根据所述轴承故障特征频率在所述权重联合平方包络谱图中进行故
障识别，包括：根据目标轴承的转速与故障特征阶次计算轴承故障特征频率；根据所述最优解调分量，确定所述权重联合平方包络...
【专利技术属性】
技术研发人员：毕然，薛扬，王懿铭，钱鹏，张大海，徐婷，陈晨，龚利策，周传迪，贾海坤，付德义，倪达，
申请(专利权)人：浙江大学国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：
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