一种用于风力发电机变桨轴承异常状态监测方法与流程

本技术涉及变桨轴承监测，特别是涉及一种用于风力发电机变桨轴承异常状态监测方法。

背景技术：

1、变桨轴承是风力发电机的重要部件之一，其常见的失效形式一般有内外圈开裂、滚动体破裂、保持架损坏等。当其发生故障时，会使变桨动作卡阻、不能开桨或收桨，进而产生风轮不平衡甚至飞车的危害；变桨轴承内外圈开裂未能及时发现，严重时会发生叶片脱落、长期运行会进一步引发轮毂损坏、造成损坏范围扩大化

2、变桨轴承采用回转支撑轴承，是典型的低速重载、不完全旋转轴承，无法采集其周期信号、从而无法采用振动法对其做在线异常状态监测与分析；另外变桨轴承内部早期缺陷在低速下产生的冲击不足以引起被测设备产生足够探测得到的冲击信号或可传播出来的音频信号，且因转速低、其故障特征频率极其接近，冲击脉冲方法、声纹识别法也不易分辨其故障特征。

技术实现思路

1、本技术的目的是：为解决上述技术问题，本技术提供了一种用于风力发电机变桨轴承异常状态监测方法，旨在于实现对变桨轴承实时健康状态监测和异常故障预警，降低运维成本。

2、本技术的一些实施例中，通过设置多个监测点，利用声发射传感器采集变桨轴承在内部发生变形、裂纹、腐蚀及外部摩擦等发出应力波信号，并通过一级主机在现场对采集的数据进行边缘特征提取和数据分析，实现对风电机组健康状态的实时监测和故障预警。

3、本技术的一些实施例中，通过一级主机对变桨轴承的监控状态进行初始判断，中控主机根据一级诊断结果和网络情况对故障数据进行拉取分析，从而构建两级故障分析模型，实现对风电机组实时健康状态监测、异常预警和故障诊断，降低维护成本，提高设备可利用率。

4、本技术的一些实施例中，提供了一种用于风力发电机变桨轴承异常状态监测方法，包括：

5、根据变桨轴承设备参数设定多个监测点，所述监测点处设置有监测子模块；

6、一级主机根据预设监测时间节点获取各个监测子模块采集的声发射信号，并生成一级诊断结果和反馈数据包；

7、中控主机根据一级诊断结果生成反馈数据包的处理参数。

8、本技术的一些实施例中，根据处理结果生成一级诊断结果时，包括：

9、建立监测点数列a，a＝(a1，a2…an)，其中，ai为第i个监测点，n为监测点数量；

10、根据监测点数列a依次获取各个监测点的声发射信号；

11、预处理监测点的声发射信号，生成监测点的声发射特征数据；

12、根据声发射特征数据生成监测点的子反馈数据包：

13、建立子反馈数据包数列b，b＝(b1，b2…bn)，其中，bi为当前时间节点第i个监测点的子反馈数据包；

14、根据历史运行参数建立一级诊断模型；

15、根据一级诊断模型生成各个监测点的故障风险值，并建立故障风险值数列c，c＝(c1，c2…cn)，其中，ci为当前时间节点第i个监测点的故障风险值；

16、根据故障风险值数列c生成一级诊断结果。

17、本技术的一些实施例中，所述建立故障风险值数列时，包括：

18、根据历史参数建立特征评价指标标准值数列d，d＝(δd1，δd2，…δdm)，其中，δdi为第i个特征评价指标标准值，m为特征评价指标数量；

19、根据子反馈数据包数列b依次设bi为目标子反射数据包；

20、生成目标子反馈数据包的特征评价指标参考值数列d1，d1＝(d1，d2…dm)，其中，di为目标子反馈数据包中第i个特征评价指标的参考值；

21、生成目标子反馈数据包对应监测点的故障风险值c；

22、

23、其中，βi为第i个特征评价指标的影响因子，q为固定系数。

24、依次生成各个监测点的故障风险值。

25、本技术的一些实施例中，根据故障风险值数列c生成一级诊断结果时，包括：

26、预设第一故障风险值阈值c1和第二故障风险值阈值c2；

27、若c1＜ci≤c2，设定第i个监测点为一级异常监测点；

28、若ci＞c2，设定第i个监测点为二级异常监测点；

29、根据全部异常监测点生成预警评价值k；

30、预设第一预警评价值区间(k1，k2)和第二预警评价值区间(k2，k3)；

31、若预警评价值k处于预设第一预警评价值区间时，生成一级预警指令；

32、若预警评价值k处于预设第二预警评价值区间时，生成二级预警指令。

33、本技术的一些实施例中，根据全部异常监测点生成预警评价值k时，包括：

34、根据当前监测时间节点的一级异常监测点数量生成第一参考评价值h1；

35、根据当前监测时间节点的二级异常监测点数量生成第二参考评价值h2；

36、根据第一参考评价值h1和第二参考评价值h2生成监测时间节点的预警评价值k；

37、k＝e1＊h1+e2＊h2，其中，e1为预设第一权重系数，e2为预设第二权重系数。

38、本技术的一些实施例中，根据一级诊断结果设定反馈数据包的处理参数时，包括：

39、中控主机根据一级诊断结果获取预警指令；

40、若无预警指令，中控主机生成压缩指令并发送至一级主机；

41、当预警指令为一级预警指令时，中控主机获取当前监测时间节点的反馈数据包；

42、根据历史监测数据构建历史修正模型；

43、根据当前时间节点的反馈数据包和历史修正模型修正各个监测点的故障风险值；

44、根据修正结果生成一级检修计划；

45、当预警指令为二级预警指令时，中控主机获取当前监测时间节点的反馈数据包，并生成二级检修计划。

46、本技术的一些实施例中，构建历史修正模型时，包括：

47、设定当前监测时间节点和上一检修时间节点之间的时间间隔为历史修正周期；

48、生成故障风险平均值数列p，p＝(p1，p2…pn).其中，pi为第i个监测点的在历史修正周期内的故障风险平均值；

49、根据故障风险平均值数列p依次设定各个监测点的故障风险值的修正系数α。

50、本技术的一些实施例中，设定修正系数α时，包括：

51、预设第一故障风险平均值区间(p1，p2)，第一故障风险平均值区间(p2，p3)和第三故障风险平均值区间(p3，p4)；

52、若pi处于预设第一故障风险平均值区间时，设定第i个监测点的修正系数α为预设第一修正系数α1，即α＝α1；

53、若pi处于预设第二故障风险平均值区间时，设定第i个监测点的修正系数α为预设第二修正系数α1，即α＝α2；

54、若pi处于预设第三故障风险平均值区间时，设定第i个监测点的修正系数α为预设第三修正系数α3，即α＝α3；且1＜α1＜α2＜α3。

55、本技术的一些实施例中，根据一级诊断结果设定反馈数据包的处理参数时，还包括：

56、当中控主机获取当前反馈时间节点的反馈数据包时，根据故障风险值数列c设定各个子反馈数据包在中控主机中的一级储存时长t；

57、当子反馈数据包的储存时长大于预设的一级储存时长t时，生成子反馈数据包的压缩指令。

58、本技术实施例一种用于风力发电机变桨轴承异常状态监测方法与现有技术相比，其有益效果在于：

59、通过设置多个监测点，利用声发射传感器采集变桨轴承在内部发生变形、裂纹、腐蚀及外部摩擦等发出应力波信号，并通过一级主机在现场对采集的数据进行边缘特征提取和数据分析，实现对风电机组健康状态的实时监测和故障预警。

60、通过一级主机对变桨轴承的监控状态进行初始判断，中控主机根据一级诊断结果和网络情况对故障数据进行拉取分析，从而构建两级故障分析模型，实现对风电机组实时健康状态监测、异常预警和故障诊断，降低维护成本，提高设备可利用率。