风电机组的异常振动监测方法及装置制造方法及图纸

提供了一种风电机组的异常振动监测方法及装置

【技术实现步骤摘要】
风电机组的异常振动监测方法及装置


[0001]本公开总体说来涉及电力
，更具体地讲，涉及一种风电机组的异常振动监测方法及装置
。

技术介绍

[0002]风力发电机组的发展在不断朝着大型化
、
大容量
、
海上方向发展
。
对于经常遭遇不均衡风浪和塔基冲刷的海上风力发电机组，监测异常振动尤为重要，以在监测到机组异常振动时，及时对机组进行核查和维护
。
[0003]现有技术中，通常直接使用机组的机舱加速度幅值来监测机组异常振动，监测的准确性还有待进一步提高
。

技术实现思路

[0004]本公开的示例性实施例在于提供一种风电机组的异常振动监测方法及装置，其能够有效
、
准确地监测机组异常振动
。
[0005]根据本公开实施例的第一方面，提供一种风电机组的异常振动监测方法，包括：获取风电机组在预设时长内的运行数据；基于所述运行数据，确定所述风电机组的振动能量趋势和
/
或低频段振幅趋势；基于所述振动能量趋势和
/
或所述低频段振幅趋势，确定所述风电机组的振动是否异常，其中，所述低频段为所述风电机组的固有频率所处的频率段
。
[0006]可选地，基于所述运行数据，确定所述风电机组的振动能量趋势的步骤包括：基于所述预设时长内各个采样时间点的振动最大值或振动有效值，确定所述风电机组在所述各个采样时间点的振动能量；基于所述各个采样时间点的振动能量，计算所述预设时长内的振动能量的趋向类指标，其中，振动最大值为
x
方向振动数据和
y
方向振动数据之中的最大值，振动有效值为
x
方向振动数据和
y
方向振动数据的平方和的算数平方根
。
[0007]可选地，基于所述预设时长内各个采样时间点的振动最大值或振动有效值，确定所述风电机组在所述各个采样时间点的振动能量的步骤包括：基于所述各个采样时间点的环境风速值和空气密度值
、
以及振动最大值或振动有效值，计算所述各个采样时间点的振动能量；基于所述各个采样时间点的桨叶角和
/
或对风角度，对计算得到的振动能量进行滤波处理，得到滤波后的各个采样时间点的振动能量
。
[0008]可选地，基于所述振动能量趋势和
/
或所述低频段振幅趋势，确定所述风电机组的振动是否异常的步骤包括：当所述趋向类指标处于对应的预设范围内
、
且振动能量超过预设阈值的采样时间点的数量超过第一预设数量时，确定所述风电机组的振动异常
。
[0009]可选地，所述趋向类指标的类型包括以下项之中的至少一项：平滑异同平均线
、
指数平滑移动平均线
、
移动平均线
。
[0010]可选地，基于所述运行数据，确定所述风电机组的低频段振幅趋势的步骤包括：对所述预设时长中各个时间间隔内的振动数据进行快速傅立叶变换，以获得所述各个时间间隔在所述低频段的振幅数据；针对所述低频段中的每个频率区间，基于所述各个时间间隔
在该频率区间的振幅数据，确定振幅在该频率区间的增幅是否超过预设增幅；确定增幅超过预设增幅的频率区间的数量
。
[0011]可选地，基于所述振动能量趋势和
/
或所述低频段振幅趋势，确定所述风电机组的振动是否异常的步骤包括：当增幅超过预设增幅的频率区间的数量超过第二预设数量时，确定所述风电机组的振动异常
。
[0012]可选地，所述异常振动监测方法还包括：显示监测结果，其中，所述监测结果用于表示所述风电机组的振动是否异常，和
/
或，所述风电机组的振动能量趋势和
/
或低频段振幅趋势
。
[0013]可选地，所述风电机组为海上风电机组，其中，所述异常振动监测方法还包括：当确定所述海上风电机组的振动异常时，对所述海上风电机组的塔基稳定性进行检测
。
[0014]根据本公开实施例的第二方面，提供一种风电机组的异常振动监测装置，包括：数据获取单元，被配置为获取风电机组在预设时长内的运行数据；趋势确定单元，被配置为基于所述运行数据，确定所述风电机组的振动能量趋势和
/
或低频段振幅趋势；异常判断单元，被配置为基于所述振动能量趋势和
/
或所述低频段振幅趋势，确定所述风电机组的振动是否异常，其中，所述低频段为所述风电机组的固有频率所处的频率段
。
[0015]可选地，趋势确定单元被配置为：基于所述预设时长内各个采样时间点的振动最大值或振动有效值，确定所述风电机组在所述各个采样时间点的振动能量；并基于所述各个采样时间点的振动能量，计算所述预设时长内的振动能量的趋向类指标，其中，振动最大值为
x
方向振动数据和
y
方向振动数据之中的最大值，振动有效值为
x
方向振动数据和
y
方向振动数据的平方和的算数平方根
。
[0016]可选地，趋势确定单元被配置为：基于所述各个采样时间点的环境风速值和空气密度值
、
以及振动最大值或振动有效值，计算所述各个采样时间点的振动能量；并基于所述各个采样时间点的桨叶角和
/
或对风角度，对计算得到的振动能量进行滤波处理，得到滤波后的各个采样时间点的振动能量
。
[0017]可选地，异常判断单元被配置为：当所述趋向类指标处于对应的预设范围内
、
且振动能量超过预设阈值的采样时间点的数量超过第一预设数量时，确定所述风电机组的振动异常
。
[0018]可选地，所述趋向类指标的类型包括以下项之中的至少一项：平滑异同平均线
、
指数平滑移动平均线
、
移动平均线
。
[0019]可选地，趋势确定单元被配置为：对所述预设时长中各个时间间隔内的振动数据进行快速傅立叶变换，以获得所述各个时间间隔在所述低频段的振幅数据；针对所述低频段中的每个频率区间，基于所述各个时间间隔在该频率区间的振幅数据，确定振幅在该频率区间的增幅是否超过预设增幅；确定增幅超过预设增幅的频率区间的数量
。
[0020]可选地，异常判断单元被配置为：当增幅超过预设增幅的频率区间的数量超过第二预设数量时，确定所述风电机组的振动异常
。
[0021]可选地，所述异常振动监测装置还包括：结果显示单元，被配置为显示监测结果，其中，所述监测结果用于表示所述风电机组的振动是否异常，和
/
或，所述风电机组的振动能量趋势和
/
或低频段振幅趋势
。
[0022]可选地，所述风电机组为海上风电机组，其中，所述异常振动监测装置还包括：塔
基检测单元，被配置为当本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种风电机组的异常振动监测方法，其特征在于，包括：获取风电机组在预设时长内的运行数据；基于所述运行数据，确定所述风电机组的振动能量趋势和
/
或低频段振幅趋势；基于所述振动能量趋势和
/
或所述低频段振幅趋势，确定所述风电机组的振动是否异常，其中，所述低频段为所述风电机组的固有频率所处的频率段
。2.
根据权利要求1所述的异常振动监测方法，其特征在于，基于所述运行数据，确定所述风电机组的振动能量趋势的步骤包括：基于所述预设时长内各个采样时间点的振动最大值或振动有效值，确定所述风电机组在所述各个采样时间点的振动能量；基于所述各个采样时间点的振动能量，计算所述预设时长内的振动能量的趋向类指标，其中，振动最大值为
x
方向振动数据和
y
方向振动数据之中的最大值，振动有效值为
x
方向振动数据和
y
方向振动数据的平方和的算数平方根
。3.
根据权利要求2所述的异常振动监测方法，其特征在于，基于所述预设时长内各个采样时间点的振动最大值或振动有效值，确定所述风电机组在所述各个采样时间点的振动能量的步骤包括：基于所述各个采样时间点的环境风速值和空气密度值
、
以及振动最大值或振动有效值，计算所述各个采样时间点的振动能量；基于所述各个采样时间点的桨叶角和
/
或对风角度，对计算得到的振动能量进行滤波处理，得到滤波后的各个采样时间点的振动能量
。4.
根据权利要求2或3所述的异常振动监测方法，其特征在于，基于所述振动能量趋势和
/
或所述低频段振幅趋势，确定所述风电机组的振动是否异常的步骤包括：当所述趋向类指标处于对应的预设范围内
、
且振动能量超过预设阈值的采样时间点的数量超过第一预设数量时，确定所述风电机组的振动异常
。5.
根据权利要求2或3所述的异常振动监测方法，其特征在于，所述趋向类指标的类型包括以下项之中的至少一项：平滑异同平均线
、
指数平滑移动平均线
、
移动平均线
。6.
根据权利要求1所述的异常振动监...

【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：