本发明专利技术涉及风力发电机叶片监测技术领域，具体涉及一种风力发电机组叶片的监测装置及方法。方法包括：获取历史运行时间段内目标叶片对应的历史振动频率序列、当前运行时刻目标叶片对应的当前振动频率以及叶片运行状态对应的振动频率区间；根据历史振动频率序列，得到历史振动频率的最近邻历史振动频率；根据最近邻历史振动频率，得到各历史振动频率子序列；根据历史振动频率和叶片运行状态对应的振动频率区间，得到各历史振动频率子序列对应的目标振动频率阈值；根据当前振动频率和目标振动频率阈值，判断当前运行时刻目标叶片是否异常。本发明专利技术能够较准确的对及风力发电机叶片进行异常监测。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风力发电机叶片监测，具体涉及一种风力发电机组叶片的监测装置及方法。
技术介绍
1、风力发电是指把风的动能转为电能，由于风能是一种清洁的可再生能源，因此越来越受到重视。风力发电所需要的装置，称作风力发电机组。风力发电机组包括风轮、发电机，风轮中含叶片、轮毂、加固件等组成，发电机设置在机舱内，叶片受风力旋转发电，所以叶片是风力发电的过程的核心部件。但是叶片在长期运行后可能出现异常现象，而当叶片出现异常时将会严重影响风力发电机组的正常运行，因此对风力发电机组的叶片进行异常监测至关重要。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提供一种风力发电机组叶片的监测装置及方法，所采用的技术方案具体如下：
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种风力发电机组叶片的监测方法包括以下步骤：
3、获取历史运行时间段内目标叶片对应的历史振动频率序列、当前运行时刻目标叶片对应的当前振动频率以及叶片运行状态对应的振动频率区间；
4、根据所述历史振动频率序列中的各历史振动频率，得到所述历史振动频率序列中各历史振动频率的最近邻历史振动频率；
5、根据所述最近邻历史振动频率，得到各历史振动频率子序列；
6、根据所述各历史振动频率子序列中的历史振动频率和所述叶片运行状态对应的振动频率区间，得到各历史振动频率子序列对应的目标振动频率阈值；
7、根据所述当前振动频率和所述目标振动频率阈值，判断当前运行时刻目标叶片是否异常。
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p>8、第二方面，本专利技术提供了一种风力发电机组叶片的监测装置，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现上述一种风力发电机组叶片的监测方法。9、优选的，得到所述历史振动频率序列中各历史振动频率的最近邻历史振动频率的方法，包括：
10、根据所述各历史振动频率和历史振动频率序列中位于各历史振动频率前面连续预设数量的历史振动频率，构建得到所述各历史振动频率对应的局部振动频率序列；
11、根据各历史振动频率在历史振动频率序列中的位置，对历史振动频率序列中的各历史振动频率进行标记，得到历史振动频率序列中各历史振动频率的标记值；
12、对于历史振动频率序列中的第i个历史振动频率和第j个历史振动频率：
13、根据所述第i个历史振动频率、所述第j个历史振动频率以及第i个历史振动频率和第j个历史振动频率之间的所有历史振动频率，得到所述第i个历史振动频率和第j个历史振动频率对应的特征序列中各历史振动频率对应的目标序列；
14、对所述目标序列中的所有历史振动频率进行求和之后求均值，并记为对应目标序列的均值；
15、根据所述特征序列中各历史振动频率对应的局部振动频率序列，得到历史振动频率序列中第i个历史振动频率和第j个历史振动频率对应的特征序列中各历史振动频率对应的局部变化指标值；
16、根据所述第i个历史振动频率和第j个历史振动频率之间的标记值差值的绝对值、所述目标序列的均值以及所述局部变化指标值，得到历史振动频率序列中第i个历史振动频率和第j个历史振动频率之间的近邻优化因子；
17、将历史振动频率序列中位于各历史振动频率后面的所有历史振动频率记为对应历史振动频率对应的待确定振动频率；
18、根据历史振动频率序列中各历史振动频率对应的局部振动频率序列中的各历史振动频率以及历史振动频率序列中各历史振动频率与其对应的各待确定振动频率之间的近邻优化因子，得到历史振动频率序列中各历史振动频率与其对应的各待确定振动频率之间的目标差异值；
19、对于所述历史振动频率序列中的任一历史振动频率，将该历史振动频率与该历史振动频率对应的各待确定振动频率之间的最小目标差异值对应的待确定振动频率记为该历史振动频率的最近邻历史振动频率。
20、优选的，得到所述第i个历史振动频率和第j个历史振动频率对应的特征序列中各历史振动频率对应的目标序列的方法，包括：
21、将所述第i个历史振动频率和第j个历史振动频率之间的所有历史振动频率以及第j个历史振动频率构建的序列，记为历史振动频率序列中第i个历史振动频率和第j个历史振动频率对应的特征序列；
22、对于所述特征序列中的第g个历史振动频率，将所述第i个历史振动频率、所述特征序列中的第g个历史振动频率以及所述特征序列中第g个历史振动频率前面的所有历史振动频率构建的序列，记为所述特征序列中第g个历史振动频率对应的目标序列。
23、优选的，得到历史振动频率序列中第i个历史振动频率和第j个历史振动频率之间的近邻优化因子的方法，包括：
24、对于所述特征序列中各历史振动频率对应的局部振动频率序列中的任一历史振动频率：
25、当该历史振动频率与位于该历史振动频率前面的历史振动频率之间的差值大于0时，将该历史振动频率标记为上升数据点；当该历史振动频率与位于该历史振动频率前面的历史振动频率之间的差值小于0时，将该历史振动频率标记为下降数据点；
26、统计所述特征序列中各历史振动频率对应的局部振动频率序列中上升数据点的数量和下降数据点的数量；
27、对于所述特征序列中的任一历史振动频率：
28、当该历史振动频率对应的局部振动频率序列中上升数据点的数量大于下降数据点的数量时，将该历史振动频率对应的局部振动频率序列中上升数据点的数量记为该历史振动频率对应的局部变化指标值；
29、当该历史振动频率对应的局部振动频率序列中上升数据点的数量小于下降数据点的数量时，将该历史振动频率对应的局部振动频率序列中下降数据点的数量记为该历史振动频率对应的局部变化指标值；
30、当该历史振动频率对应的局部振动频率序列中上升数据点的数量等于下降数据点的数量时，将该历史振动频率对应的局部振动频率序列中上升数据点的数量记为该历史振动频率对应的局部变化指标值。
31、优选的，根据如下公式计算历史振动频率序列中第i个历史振动频率和第j个历史振动频率之间的近邻优化因子：
32、
33、其中，为历史振动频率序列中第i个历史振动频率和第j个历史振动频率之间的近邻优化因子，为历史振动频率序列中第i个历史振动频率和第j个历史振动频率之间的标记值差值的绝对值，为历史振动频率序列中第i个历史振动频率和第j个历史振动频率对应的特征序列中第g个历史振动频率对应的局部变化指标值，为历史振动频率序列中第i个历史振动频率和第j个历史振动频率对应的特征序列中第g个历史振动频率对应的局部振动频率序列中历史振动频率的数量，为历史振动频率序列中第i个历史振动频率和第j个历史振动频率对应的特征序列中第g个历史振动频率对应的目标序列的均值，为第i个历史振动频率和第j个历史振动频率对应的特征序列中第g-1个历史振动频率对应的目标序列的均值，norm（）为归一化函数。
34、优选的，对于历史振动频率序列中的本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种风力发电机组叶片的监测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种风力发电机组叶片的监测方法，其特征在于，得到所述历史振动频率序列中各历史振动频率的最近邻历史振动频率的方法，包括：
3.如权利要求2所述的一种风力发电机组叶片的监测方法，其特征在于，得到所述第i个历史振动频率和第j个历史振动频率对应的特征序列中各历史振动频率对应的目标序列的方法，包括：
4.如权利要求2所述的一种风力发电机组叶片的监测方法，其特征在于，得到历史振动频率序列中第i个历史振动频率和第j个历史振动频率之间的近邻优化因子的方法，包括：
5.如权利要求2所述的一种风力发电机组叶片的监测方法，其特征在于，根据如下公式计算历史振动频率序列中第i个历史振动频率和第j个历史振动频率之间的近邻优化因子：
6.如权利要求2所述的一种风力发电机组叶片的监测方法，其特征在于， 对于历史振动频率序列中的第t个历史振动频率，根据如下公式计算历史振动频率序列中第t个历史振动频率与第t个历史振动频率对应的各待确定振动频率之间的目标差异值：>
7.如权利要求1所述的一种风力发电机组叶片的监测方法，其特征在于，得到各历史振动频率子序列的方法，包括：
8.如权利要求1所述的一种风力发电机组叶片的监测方法，其特征在于，得到各历史振动频率子序列对应的目标振动频率阈值的方法，包括：
9.如权利要求2所述的一种风力发电机组叶片的监测方法，其特征在于，根据所述当前振动频率和所述目标振动频率阈值，判断当前运行时刻目标叶片是否异常的方法，包括：
10.一种风力发电机组叶片的监测装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如权利要求1-9任一项所述的一种风力发电机组叶片的监测方法。
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【技术特征摘要】
1.一种风力发电机组叶片的监测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种风力发电机组叶片的监测方法，其特征在于，得到所述历史振动频率序列中各历史振动频率的最近邻历史振动频率的方法，包括：
3.如权利要求2所述的一种风力发电机组叶片的监测方法，其特征在于，得到所述第i个历史振动频率和第j个历史振动频率对应的特征序列中各历史振动频率对应的目标序列的方法，包括：
4.如权利要求2所述的一种风力发电机组叶片的监测方法，其特征在于，得到历史振动频率序列中第i个历史振动频率和第j个历史振动频率之间的近邻优化因子的方法，包括：
5.如权利要求2所述的一种风力发电机组叶片的监测方法，其特征在于，根据如下公式计算历史振动频率序列中第i个历史振动频率和第j个历史振动频率之间的近邻优化因子：
6.如权利要求2所述的一种风力发电机组叶...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵振宁，张磊，姜禹含，马辉，贲星，白天虹，
申请(专利权)人：蒙东协合扎鲁特旗风力发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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