【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于在线监测和故障诊断
，尤其是一种基于多传感器信号融合技术的风电机组叶片故障诊断的方法。
技术介绍
近年来，由于资源的短缺和环境的恶化使世界各国开始重视开发和利用可再生且无排放的能源。风力资源作为一种绿色、环保的资源，已越来越得到人们的重视。在全球范围内，大量的风电机组的投产使得风电机组的安全稳定运行引起人们的高度关注。由于风电机组长期工作在野外、暴晒和雷雨等恶劣环境中，风场风况复杂多变，极易引发各种故障，因此，风电机组的在线监测和故障诊断已经成为必不可少的环节。风电机组的叶片故障类型包括叶片质量不平衡故障、叶片气动不平衡、偏航和断叶片等，由于风电机组叶片价格 昂贵，损坏后维护困难，因此对叶片的状态监测和故障诊断显得尤为重要。在叶片故障出现的初期及时发现故障，在问题恶化影响机组运行之前及时处理，可以大大降低叶片维护、保养费用和难度。在风电机组叶片故障诊断的过程中，处理的数据都是通过传感器采集得到的。由于诊断对象运行工况复杂，影响因素众多，同一种故障往往有不同的表现，同一种症状又常常是几种故障共同作用的结果，严格说来，检测量与故障特征之间，故障特...
【技术保护点】
一种基于多传感器信号融合技术的风电机组叶片故障诊断方法，其特征在于：在风电机组上安装多传感器，采用分类器对每个传感器采集的信息进行初步诊断，确定待诊断故障隶属于不同故障的可能性，在充分考虑各个分类器与不同故障类型的关联程度的基础上，采用模糊积分融合方法进行决策融合诊断，其诊断方法的具体步骤为：（1）通过安装在风电机组主轴座水平方向和垂直方向的加速度传感器测量叶片在正常和典型故障类型下的振动信号，每个加速度传感器对应一个分类器；（2）利用经验模态分解分别对采集的水平方向和垂直方向上的振动信号进行分解，将不同的故障特征反应到不同的本征模函数；（3）计算前若干个本征模函数的能量，...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：张建忠，杭俊，
申请(专利权)人：南京匹瑞电气科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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