海上风力发电机的定子监测方法和监测系统与流程

本技术涉及监测，具体而言，涉及一种海上风力发电机的定子监测方法和监测系统。

背景技术：

1、发电机的定子是发电机中的关键部件之一，它承担着产生电能的重要任务。发电机定子主要由铁芯、机座、线圈、槽楔等部件组成。其中，铁芯是定子的主要磁路，也是定子绕组的安装和固定部件；机座则用来固定铁芯，并承受定子的扭矩，将其传至基础；线圈则形成发电机的电路，是产生电能的关键部分。发电机定子槽楔，简称槽楔，是一种安装在发电机定子槽内的六边形塑料零件，与线圈一起构成电机的固定部分。

2、发电机机组振动、机运行和停运时的冷热交替、定子线棒的质量问题以及安装过程中的紧固不足等都有可能出现槽楔松动。槽楔松动后，会损害定子线棒主绝缘、堵塞定子通风孔、划损转子绝缘和定子绝缘、对防晕层和绝缘黏合造成影响等。

3、目前，对于槽楔松动的监测方法中，会采用声音来判断槽楔是否存在异常。但是，因为背景噪声的原因，目前采用声音对槽楔检测的实用性不高。在发现槽楔振动时，实际上槽楔已经过于松动，无法起到监测作用。

技术实现思路

1、本技术的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本技术的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

2、作为本技术的第一个方面，为了解决无法及时发现发电机运行故障的技术问题，本技术的提供了一种海上风力发电机的定子监测方法，包括如下步骤：

3、步骤1：在每个与定子的槽楔相互对应的位置分别布置一个信号接收器，实时获取发电机在工作时的声音信号；

4、步骤2：将各信号接收器收集的声音信号进行特征提取，得到各信号接收器的音频特征；

5、步骤3：将各信号收集器收集到的音频特征进行对比，从中选取出与其余音频特征区别最大的音频特征，得到匹配特征；

6、步骤4：预先构建包括各类与槽楔松动相关的音频特征的音频信号数据库，将匹配特征与音频信号数据库中的音频特征进行对比，以判断槽楔是否存在松动。

7、本技术方案中，判断槽楔是否松动时，无需停止发电机工作。通过在槽楔对应位置设置信号接收器，捕获发电机工作时的振动信号，并从中提取音频特征。可以预见的是，在槽楔稳固的情况下，各信号接收器捕获的声音信号将基本一致。然而，若槽楔出现松动，由于各槽楔与信号接收器的距离不同，各接收器接收到的音频信号将存在差异。其中，差异最大的信号通常来自于靠近松动槽楔的接收器。通过与音频信号数据库中的特征进行匹配，能够准确判断槽楔是否真的松动。因此，本技术所提供的技术方案，能够在存在繁复的背景噪声的情况下，利用各信号接收器接收到的音频信号的差异，进而及时的发现槽楔是否松动，如此能够在槽楔刚出现轻微松动时，就发出报警，增加了对槽楔监测的及时性和实用性。

8、在发电机工作过程中，虽然定子本身不会发生转动，但它也会产生振动。因此，在定子周围布置的信号接收器不仅会捕获到因槽楔松动而产生的声音信号，还会接收到其他零部件振动所产生的信号。这导致信号接收器收到的噪声信号可能会淹没掉表征槽楔振动的信号，使得准确识别和提取与槽楔振动相关的声音信号变得困难。为了解决这一问题，本技术提出了以下技术方案：

9、进一步的，步骤1包括如下步骤：

10、步骤11：在定子的固定座上根据各槽楔的位置确定若干个固定位，每个固定位于对应槽楔的中心点距离相等；

11、步骤12：在每个固定位上安装一个信号接收器i，i表示信号接收器的索引，i为大于零的整数；

12、步骤13：定子工作时，各信号接收器i实时接收振动信息得到声音信号i（t），声音信号i（t）表示信号接收器i接收到的声音信号。

13、本技术所提供的技术方案中，每个信号接收器都精确地安装在对应槽楔的位置上，且与对应槽楔保持相同的距离。这样，当定子在运行过程中产生各种类型的震动信号时，这些信号到达各个接收器的距离是基本相同的。因此，各信号接收器捕获到的槽楔震动信号也基本相同，这大大便利了震动信号的识别和提取工作，有效避免了槽楔的震动信号被其他噪声所淹没。

14、在发电机转动过程中，会伴随产生多种噪声信号。槽楔振动时产生的信号与这些噪声信号相比，无论是在能量还是在整体信号中的占比都相对较小。因此，从长序列的声音信号中完整地提取出槽楔振动信号，其难度会显著增加。同时，若对这类长序列声音信号进行分帧处理，又很容易在分段时将槽楔的振动信号切断，这进一步加大了与槽楔振动相关的信号的分离难度。针对这一问题，本技术提供了如下技术方案：

15、进一步的，步骤2包括如下步骤：

16、步骤21：实时获取与定子相对的转子的转动频率f，根据转动频率计算时间窗t，t=1/f；

17、步骤22：将各声音信号i（t）划分为若干个帧信号im（t），每个帧信号的长度与当前时间窗t的长度相等，im（t）表示声音信号i（t）中的第m个帧信号；

18、步骤23：对于每个帧信号im（t）基于傅里叶变换进行特征提取，得到声音信号i（t）的音频特征qi。

19、本技术所提供的技术方案中，对于长序列的声音信号，根据转子的转动频率来划分帧信号。这样做的好处是，每个帧信号都完整地包含了转子转动时对定子影响的一个完整周期。因此，各个帧信号之间的相似度能够达到最高，从而可以更简单、更准确地从复杂的声音信号中分离出与槽楔振动相关的信号。

20、在发电机运行过程中，除了受自身运转影响外，还会受到外接传动组件的干扰。这些外接传动组件在工作时会产生噪声，这些噪声会通过支架、传动杆等连接部件传递到信号接收器上。因此，信号接收器接收到的信号中混杂了许多无规律的噪声信号。同时，槽楔振动时产生的信号强度与这些噪声信号相比并不占优势，导致槽楔的振动信息容易被噪声信号所淹没。为了解决这一问题，本技术提出了以下技术方案：

21、步骤23包括如下步骤：

22、步骤231：对帧信号im（t）进行傅里叶变换，得到帧信号im（t）的频谱si,m（k）

23、；

24、其中，si,m（k）表示帧信号im（t）的线性频谱，k表示线性频谱中频率的索引；c表示im（t）中采样点的索引，用于遍历im（t）中的每一个采样点，c表示im（t）中傅里叶变换的点数，si,m（c）表示im（t）中第c个采样点的时域样本值，j表示虚数单位；

25、步骤232：计算频谱si,m（k）的能量ri,m（k）；

26、；

27、步骤233：将帧信号im（t）的能量ri,m（k）输入至预先配置的滤波器组，得到通过滤波器组的能量si,m（l），l表示滤波器组中滤波器的索引，si,m（l）表示帧信号im（t）的能量通过第l个滤波器滤波后的能量；

28、；

29、其中，hl（k）表示第l个滤波器在第k个频率点的响应；

30、步骤234：将各滤波器输出的能量si,m（l）取对数后做dct计算，得到倒谱系数ri,m（r）；

31、；

32、其中，ri,m（r）表示帧信号im（t）的第r个倒谱系数，l表示滤波器组的数量，表示帧信号im（t）经过滤波器组后的第l个滤波器的滤波后的能量；ln表示对数符号；

33、表示离散余弦变换（dct）的核函数；

34、表示一个归一化因子；

35、0≤l<l：表示l的取值范围，表示滤波器组的索引。

36、步骤235：基于倒谱系数提取帧信号im（t）的动态特征，得到声音信号i（t）的音频特征qi。

37、本技术所提供的技术方案中，通过提取倒谱系数，所以能够获取音频信号中周期性的变化特征。进而能够从繁杂的信号中，找到较为有规律的槽楔振动信号。并且，提取的频谱信息能够更好的捕捉到音频的动态变化，进而能够准确的提取到音频的动态特征，以便于从繁复的信号中，剥离出与转子转速相关性更强的槽楔振动信号。如此，本技术所提供的技术方案能够从复杂的噪声背景中更好的提取出与槽楔振动相关的音频特征。

38、进一步的，步骤235中动态特征的提取方式如下：

39、步骤2351：将倒谱系数ri,m（r）中的前u个作为特征向量；

40、步骤2352：对于前u个特征向量，计算相邻的帧信号im（t）之间特征向量的变化率，得到声音信号i（t）的短期特征δii,m（u）：

41、；

42、其中，δii,m（u）为声音信号i（t）的短期特征，δii,m（u）表示第m个帧信号的第u个特征向量的一阶差分值；ii,m（u）表示第m个帧信号im（t）提取的第u个特征向量；g（p）是加权函数，用于控制不同帧信号im（t）之间特征向量变化率的影响程度；u表示特征向量的索引；

43、步骤2353：对短期特征δii,m（u）进行差分运算得到声音信号i（t）的长期特征δ-δii,m（u）；将长期特征δ-δii,m（u）和短期特征δii,m（u）作为声音信号i（t）的音频特征qi；

44、；

45、其中，δii,m+p（u）表示第m+p个帧信号的第u个特征向量的一阶差分值，g（p）是加权函数，u表示特征向量的索引。

46、本方案中最终得到的音频特征包括了短期特征和长期特征，短期特征包括频率的变化、音强的起伏等，能够很好的从复杂的噪声背景中，将不同声源产生的声音剥离出来，进而能够分辨短期特征。长期特征是在短期特征的基础上再次进行差分计算，它反映了音频信号的更长期动态特性，如加速度变化等。如此，长期特征能够更好的捕捉音频信号的动态特性，对于与转子转动速率相关性强的槽楔振动声音，更容易从背景噪声中捕捉出来。

47、发电机的工作情况复杂，会在工作中产生大量的噪声，并且不同的频段内都存在特别多的背景噪声，所以在提取与槽楔松动相关的音频特征时，无论在什么频段内都会受到干扰，进而导致提取出来的特征相关性低。针对这一问题，本技术提供了如下技术方案：

48、进一步的，步骤233中，滤波器组中各滤波器的设计方式如下：

49、s1：预先获取槽楔在松动临界点出现振动时的最低频率flow和截止频率 fhig；将最低频率flow和截止频率 fhig分别转换成mel尺度的频率下限频率flow和上限频率fhig；

50、s2：将下限频率flow和上限频率fhig划分为至少w个间距相等的频段，其中第w个频段的端点的频率f（w）的计算公式如下：

51、f（w）=flow+（w-1）[（fhig-flow）/w]；其中，w表示频段端点的索引，w表示频段的总数；w∈[1,w+1]；

52、s3：将每个端点的频率f（w）转化到线性频率，得到频率值f（w），f（w）表示第w个频段端点的频率值；

53、s4：对于每个频段设置一个滤波器，以得到w个滤波器，将w个滤波器作为滤波器组；其中，对于每个滤波器w其中心频率fb（w）的计算公式如下：

54、；

55、s5：基于每个滤波器的中心频率fb（w），构建对应滤波器的传递函数yw（f）；

56、。

57、本技术所提供的技术方案中，预先获取了槽楔在松动临界点时的频率特征，并以此得到了最低频率和最高频率，然后以此为基准设计了滤波器组，所以在作用于音频特征的提取时，更容易出中提取到槽楔松动时的音频特征。

58、进一步的，步骤3包括如下步骤：

59、步骤31：实时获取各信号接收器的音频特征；

60、步骤32：将各信号接收器的音频特征采用余弦相似度进行相似度计量；

61、步骤33：从所有的信号接收器的音频特征中选择出一个与其余的音频特征的相似度相差最大的音频特征作为匹配特征。

62、进一步的，步骤4包括如下步骤：

63、步骤41：预先构建音频信号数据库，将槽楔处于松动节点的情况下，在发电机不同工况下的运行所获取的音频特征作为音频信号数据库中的数据项；

64、步骤42：将匹配特征与音频信号数据库中的数据项进行匹配，如果存在超过预设数量的数据项与匹配特征的相似度大于70%；则表明槽楔存在松动。

65、作为本技术的第二个方面，本技术提供了一种海上风力发电机的定子监测系统，包括：

66、信号接收器，用于接收声音信号；

67、终端设备，被配置为响应声音信号，执行所述的海上风力发电机的定子监测方法。

68、本技术的有益效果在于：

69、本技术所提供的技术方案，利用围绕着定子的槽楔布置的多个信号接收器，对接收到的声音信号进行音频特征提取。所以在槽楔从未出现松动，然后到松动迹象，而产生对应的音频特征变化时，能够利用各信号接收器与槽楔的距离不同，而找到变异最大的音频特征，再用该音频特征与音频信号数据库中的数据项匹配，从而可以判断槽楔是否存在松动。