风力发电机组叶片异常识别方法及装置与流程

本发明涉及风电技术领域，具体涉及一种风力发电机组叶片异常识别方法及装置。

背景技术：

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。可见，叶片是风力发电的过程的核心部件。

叶片在旋转发电的过程中，由于长期暴露在自然环境中，在长期运行后可能出现开裂、断裂等情况，这将严重影响风力发电机组的正常运行。风力发电机组的叶片在出现裂纹到开裂、断裂的过程，是一个随着时间的积累逐步恶化的过程。当叶片出现细小的裂纹时，对风机整体运行的影响并不大，但是随着开裂程度的增加，甚至出现断裂情况时，将会严重影响叶片的性能。目前，只有当叶片出现大的裂纹或者断裂时，才能被人眼观察到，但此时已经严重影响机组的运行。在叶片断裂后变成2个或2.5个的时候，发电功率会明显降低，此时通过监测发电功率的变化也能够得知部分叶片失效的情况。此外，当叶片出现大幅开裂或者断裂时，风机运行的平稳性受到影响，会导致风机运行的故障率增加，当出现频繁故障时，也能够发现叶片失效的问题。但是上述方式都是在叶片开裂程度严重甚至造成故障时才能被发现，存在一定的滞后性，这不仅存在较大的风险，也使得发电的经济效益受到影响。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例提供了一种风力发电机组叶片异常识别方法及装置，以解决现有技术中发现叶片问题比较滞后、无法及时发现叶片异常的问题。

根据第一方面，本发明实施例提供了一种风力发电机组叶片异常识别方法，用于监控风力发电机组运行状态，首先获取所述风力发电机组的运行参数数据，所述运行参数数据至少包括y方向加速度值，如机舱加速度信号的幅值变化；基于所述运行参数数据确定异常检测数据，异常检测数据是指与该工况下的其他数据比较变化较大的数据。然后，确定连续出现所述异常检测数据的异常检测数据段，通过异常检测数据段可以表征先后发生在一段时间内具有关联性的相邻数据；之后统计所述异常检测数据段的总次数，则可以得到异常检测数据出现的频次，最后判断所述总次数是否大于或等于预设异常次数阈值，若所述总次数大于或等于预设异常次数阈值则判定所述风力发电机组叶片异常。由于叶片在出现开裂等问题导致性能下降时，风机运行过程中的y方向加速度值会出现异常，当异常数据的在一定时间内持续出现多次，则说明叶片出现了异常，需要提前采取措施，以避免发生故障。

结合第一方面的一个实施方式中，基于所述运行参数数据确定异常检测数据，包括：从所述运行参数数据中获取风力发电机组正常运行发电时的运行参数数据；从所述正常运行发电时的运行参数数据中提取目标检测参数数据；基于所述目标检测参数数据确定异常检测数据。从发电机组正常发电状态下的运行参数数据中提取目标检测参数数据，这样就可以把由于发电机启停机状态或故障状态下导致的异常数据过滤掉，选取的都是发电机组正常发电状态下的参数，更有利于识别叶片开裂等导致的问题。

结合第一方面的另一个实施方式中，本实施例中的所述基于所述目标检测参数数据确定异常检测数据，包括首先计算所有目标检测参数数据中的y方向加速度均值；然后判断每个目标检测参数数据中的y方向加速度值与所述y方向加速度均值之间的差值是否超出预设差值阈值；当所述差值大于或等于预设差值阈值时，判定所述目标检测参数数据为异常检测数据；当所述差值小于预设差值阈值时，判定所述目标检测参数数据为非异常检测数据。该方案中通过将y方向加速度值与y方向加速度均值进行比较，超出正常范围，才认定为数据异常，因此该方法可以更准确的识别出异常的数据，具有更高的准确性。通过非异常检测数据，可以更好的判断出异常检测数据段之间的间隔是正常运行还是处理停止运行状态，提高检测精度。

结合第一方面的另一个实施方式中，所述预设差值阈值根据所述目标检测参数数据的标准差来确定。距均值小于一个标准差之内的机舱加速度信号数值占全部数值的68％，两个标准差之内的数值占比为95％，三个标准差之内的数值占比为99％。此处设定y方向机舱加速度信号标准差的k倍值作为加速度振幅异常的目标差值阈值y_amplitude，即大部分幅值非异常的机舱加速度信号数值都处在这个阈值范围之内，超过阈值的可以定义为机舱加速度信号幅值异常。

结合第一方面的另一个实施方式中，从所述运行参数数据中获取风力发电机组正常运行发电时的运行参数数据，包括基于状态标志位、有功功率、桨距角和/或发电机转速筛选风力发电机组正常运行发电时的运行参数数据。

结合第一方面的另一个实施方式中，确定连续出现所述异常检测数据的异常检测数据段，包括：确定相邻所述异常检测数据之间的间隔；判断所述异常检测数据之间的间隔是否超出预设间隔阈值；当所述间隔未超出预设间隔阈值时，记录一次异常检测数据段。如果异常检测数据段之间的间隔很长，则说明这两次异常之间的关联性较小，因此不适合数据合并，需要排除，从而提高判断的精度。

结合第一方面的另一个实施方式中，确定连续出现所述异常检测数据的异常检测数据段，包括：确定相邻所述异常检测数据之间的连续非异常检测数据的个数；判断所述连续非异常检测数据的个数是否超出预设个数阈值；当所述相邻所述异常检测数据之间的连续非异常检测数据的个数未超出所述预设个数阈值时，记录一次异常检测数据段。通过非异常检测数据的个数，都可以更好的表示出该发电机组正常运行的状态，将风机处于停机状态、或者长时间间隔的数据去除掉，提高该方法的准确性。

结合第一方面的另一个实施方式中，所述预设异常次数阈值和/或所述预设差值阈值根据目标检测参数数据的类型和所述风力发电机组的运行工况通过训练确定。所述风力发电机组的运行工况包括风速、转速、功率中的至少一种。考虑到正常发电状态下的不同风速、转速和功率，因此需要根据不同工况和选择的不同的检测参数来通过多次训练的方式获得上述阈值，使得这些阈值具有更好的针对性，提高识别效率。

根据第二方面，本发明实施例提供一种风力发电机组叶片异常识别装置，包括参数获取单元，用于获取所述风力发电机组的运行参数数据，所述运行参数数据至少包括y方向加速度值；第一处理单元，用于基于所述运行参数数据确定异常检测数据；第二处理单元，用于确定连续出现所述异常检测数据的异常检测数据段；第三处理单元，用于统计所述异常检测数据段的总次数；异常判断单元，用于判断所述总次数是否大于或等于预设异常次数阈值，若所述总次数大于或等于预设异常次数阈值则判定所述风力发电机组叶片异常。

结合第二方面的一个实施方式，所述第一处理单元包括：数据选择子单元，用于从所述运行参数数据中获取风力发电机组正常运行发电时的运行参数数据；数据提取子单元，用于从所述正常运行发电时的运行参数数据中提取目标检测参数数据；异常检测数据确定子单元，用于基于所述目标检测参数数据确定异常检测数据。。

结合第二方面的另一个实施方式，所述异常检测数据确定子单元包括：第一计算子单元，用于计算所有目标检测参数数据中的y方向加速度均值；比较子单元，用于判断每个目标检测参数数据中的y方向加速度值与所述y方向加速度均值之间的差值是否超出预设差值阈值；异常检测数据生成子单元，用于当所述差值大于或等于预设差值阈值时，判定所述目标检测参数数据为异常检测数据；非异常检测数据生成子单元，用于当所述差值小于预设差值阈值时，判定所述目标检测参数数据为非异常检测数据。。

结合第二方面的另一个实施方式，所述第二处理单元，包括：间隔确定子单元，用于确定相邻所述异常检测数据之间的间隔；间隔判断子单元，用于判断所述异常检测数据之间的间隔是否超出预设间隔阈值；第一异常检测数据段记录子单元，用于当所述间隔未超出预设间隔阈值时，记录一次异常检测数据段。

结合第二方面的另一个实施方式，所述第二处理单元，包括：个数确定子单元，用于确定相邻所述异常检测数据之间的连续非异常检测数据的个数；个数判断子单元，用于判断所述连续非异常检测数据的个数是否超出预设个数阈值；第二异常检测数据段记录子单元，用于当所述相邻所述异常检测数据之间的连续非异常检测数据的个数未超出所述预设个数阈值时，记录一次异常检测数据段。

根据第三方面，本发明实施例提供了一种风力发电机组控制装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而第一方面及其可选方式中所述的风力发电机组叶片异常识别方法。

根据第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面及其可选方式中所述的风力发电机组叶片异常识别方法。

附图说明

通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本发明进行任何限制，在附图中：

图1示出了根据本发明实施例的风力发电机组叶片异常识别方法的流程图；

图2示出了根据本发明另一实施例的风力发电机组叶片异常识别方法的流程图；

图3示出了根据本发明另一实施例的获取异常检测数据的方法的流程图；

图4示出了本发明另一实施例的风力发电机组叶片异常识别方法的效果图；

图5示出了根据本发明另一实施例的一种风力发电机组叶片异常识别装置的示意图；

图6示出了根据本发明实施例的风力发电机组控制装置的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

本实施例中提供一种风力发电机组叶片异常识别方法，用于风力发电机组运行状态安全监控，该方法可以运行在风力发电机组的控制器中，用于及时发现风力发电机组中的叶片是否发生开裂并影响到叶片的气动性能或叶轮运行的平衡性，从而及时找到异常的叶片。

本实施例中的风力发电机组叶片异常识别方法，流程图如图1所示，包括以下步骤：

s11、获取所述风力发电机组的运行参数数据，所述运行参数数据至少包括y方向加速度值。

本实施例中所述风力发电机组的运行参数选择历史数据，可以是记录风力发电机组一段时间内运行情况的历史数据，该数据中至少包括y方向加速度值，本实施例中选择的是叶片y方向的加速度信号。作为其他可以替换的实施方式，该y方向加速度值还可以选择叶轮、机舱或塔架对应的振幅信号、位移信号的y方向加速度值。

s12、基于所述运行参数数据确定异常检测数据。

该步骤中，是在所有的运行参数数据中，找到出现异常的检测数据。可以获取叶片在正常发电状态下的y方向加速度值的平均值，当叶片的y方向加速度值与平均值的差值超出一定幅度范围时，认为该数据为异常检测数据，此处的幅度范围可以根据风力发电机组的运行工况来确定。

s13、确定连续出现所述异常检测数据的异常检测数据段。

一般情况下，异常检测数据也可能因为突发状况偶尔出现，与其他的异常检测数据间隔比较长，这种情况下不认为这些数据之间存在关联性。可以根据相邻异常检测数据的间隔来确定这些异常数据是否存在关联。具体方式如下：

首先，确定相邻所述异常检测数据之间的间隔。

其次，判断所述异常检测数据之间的间隔是否超出预设间隔阈值。设持续时间阈值选择为0.5小时，通过算法模型训练结果统计得到，当然在其他的实施方案中，时间阈值也可以根据需要来合理设置，一般可以选择15分钟-1个小时内的时间长度。如果超出了预设间隔阈值，则说明这两次异常数据之间不存在关联性，不能同时体现出一个时间段内的叶片异常，则不认为这些数据为相关的异常检测数据。当所述间隔未超出预设间隔阈值时，则认为这两次异常检测数据之间存在关联，将这两次异常检测数据合并记录为一次异常检测数据段。

s14、统计所述异常检测数据段的总次数。

由于步骤s13中针对相邻的异常检测数据通过判断将满足条件的相邻的异常检测数据记录为一次异常检测数据段，这样通过统计这些异常检测数据段的次数，就可以累积出异常检测数据的次数。

s15、判断所述总次数是否大于或等于预设异常次数阈值，若所述总次数大于或等于预设异常次数阈值则判定所述风力发电机组叶片异常，否则不认为所述风力发电机组叶片异常。

当总次数超出预设异常次数阈值时，则说明在一定时间内，机组运行出现多次持续的异常数据，这些异常数据与叶片的运行存在较大的关联，叶片出现较大的问题，此时判定为叶片存在异常，需要及时处理，避免故障的发生。

本实施例提供的风力发电机组叶片异常识别方法，通过风力发电机组的运行参数数据中的y方向加速度值是否发生异常，连续出现异常的情况，来判断风力发电机组叶片是否发生异常。由于叶片在出现开裂等问题导致性能下降时，风力发电机组运行过程中的y方向加速度值会出现异常，当异常数据在一定时间内连续出现多次，则说明叶片异常，需要及时关注，以避免该叶片出现失效导致的发生，从而降低风力发电机组运行过程中存在的风险。

实施例2

本实施例中提供一种风力发电机组叶片异常识别方法，使用场景与实施例1相同，流程图如图2所示，该方法包括以下步骤：

s21、获取所述风力发电机组的运行参数数据，所述运行参数数据至少包括y方向加速度值。

此处输入的风力发电机组的运行参数数据为现场瞬态运行数据，可以是实时数据，也可以是预先存储的历史数据。例如，数据采样频率为1/7hz，另称7秒钟数据或7s数据，即每隔7秒钟中央监控系统会按照要求记录下机组运行过程中不同变量信号的瞬时值作为实时或历史数据存储下来。现场检测数据所含基本变量信号包括：现场代号[1]、机组代号[1]、时间[ymd_hms]、风速[m/s]、转速[r/min]、有功功率[kw]、x方向机舱加速度[g]、y方向机舱加速度[g]、1-3号叶片桨距角[°]、1-3号叶片变桨速率[°/s]、数据可利用状态标志位[1]，这里g表示重力加速度，单位是m/s²。例如，在本实施例中选择其中y方向机舱加速度作为目标检测参数数据，其它变量信号的变化可以直接或间接作为算法中各个判断的依据，比如转速、时间以及用于确定不同工况的风速、功率、桨距角等信号。在其他的实施方式中，也可以检测(或结合)机组x方向机舱加速度及机舱加速度有效值振幅异常变化的情况，检测算法相同，但具体阈值与检测y方向机舱加速度振幅异常变化相比会有不同。本实施例中，按检测起止时间提取被检测机组的7s数据。此处时间的长短可以合理设置，时域分析一般用秒级的数据较多，更长的数据保存的有用信息越少，使用效率不高。本实施例中的运行参数数据除一般常见的机组7s瞬态运行数据以外还可以兼容其它不同采样时间间隔的数据，比如20ms、1s、10s、1min和10min等数据，由于不同数据的采样频率不同，需要根据不同采样时间间隔重新训练模型算法中的各个阈值以到最佳检测效果。考虑有利于识别失效特征的数据量和数据处理的时长，抽取被检测机组在检测时刻前30天内的7s数据。数据抽取过程通过风机运行平台在后台运行实现，待检测数据也可以从大数据云平台接入，比如金风kmx大数据云平台、亚马逊aws云平台等，也可以采取线下方式导入数据，甚至可以再线下运行方案模型进行检测。

s22、基于所述运行参数数据确定异常检测数据。

第一步，从所述运行参数数据中获取风力发电机组正常运行发电时的运行参数数据。对于启停机以及故障状态下，风机运行的参数会发生较大的变化，启停机以及故障发生时机舱加速度的变化量较大。为了保证数据的有效性，目标检测参数数据从发电机组正常发电状态下的运行参数中提取，不考虑非正常发电状态下的数据。

例如如果发电机的转速如果超出额定转速，则风机运行平稳性会出现较大影响，此时难于识别是发电机转速超出额定转速造成的还是叶片失效导致的，因此需要在发电机组处于正常发电状态下，也就是选择转速小于或等于额定转速时得到的数据进行识别。

本实施例中利用状态标志位筛选出机组正常发电状态下的7s数据，并将其按照时间先后顺序逐行合并，这里筛选条件是数据可利用状态标志位等于1，合并后的7s数据中每一行都记录着每个变量在该时刻的数据。本实施例采用数据利用状态标志位进行数据筛选，筛选出机组正常发电状态下的数据进行检测。在其他的实施方案中，也可以使用有功功率、桨距角和/或发电机转速筛选风力发电机组正常运行发电时的运行参数数据，也就是通过选取符合桨距角范围与功率范围的数据来筛选正常运行发电时的运行参数数据，例如机组变桨角度小于30°且有功功率大于等于20kw的数据，来近似机组正常发电状态下的数据。

第二步，从所述正常运行发电时的运行参数数据中提取目标检测参数数据。

本实施例中选取y方向机舱加速度信号的幅值变化作为检测对象，主要是考虑到机组叶片失效后(如叶片开裂、断裂)会影响叶片气动特性，导致叶轮动态特性的不平衡，在离心力的作用下产生叶轮面内外的振动，该振动根据叶片失效程度的大小会或多或少地叠加到机舱加速度信号中，在对现场叶片失效机组运行数据的统计中发现y方向机舱加速度信号的幅值变化较x方向更为明显，失效特征更易识别和提取。

第三步，基于所述目标检测参数数据确定异常检测数据，流程图如图3所示。

首先，计算所有y方向机舱加速度信号中的y方向加速度均值y_mean。

然后，判断每个目标检测参数数据中的y方向加速度值与所述y方向加速度均值y_mean之间的差值是否超出预设差值阈值。

此处的预设差值阈值根据y方向加速度均值的标准差确定。作为本实施例的一种具体实施方式，计算y方向机舱加速度信号的标准差，按照正态分布的定义，距均值y_mean小于一个标准差之内的机舱加速度信号数值占全部数值的68％，两个标准差之内的数值占比为95％，三个标准差之内的数值占比为99％。此处设定y方向机舱加速度信号标准差的k倍值作为加速度振幅异常的目标差值阈值y_amplitude，即大部分幅值非异常的机舱加速度信号数值都处在这个阈值范围之内，超过阈值的可以定义为机舱加速度信号幅值异常。这里的k值是根据算法模型针对每款机型大量现场数据训练和统计得到的。此处的k等于5，k越小系统越灵敏，越容易误报，k值越大越不容易误报，需要通过统计得到一个合适值以提高报警准确率。

当所述差值大于或等于预设差值阈值时，判定所述目标检测参数数据为异常检测数据。当所述差值小于预设差值阈值时，判定所述目标检测参数数据为非异常检测数据。差值越大，说明y方向加速度发生异常的可能越大，当大于一定程度时则认为该数据发生异常，否则则判定该y方向加速度为非异常检测数据。

s23、确定连续出现所述异常检测数据的异常检测数据段。

如果运行参数数据的整体时间跨度较大，如时间跨度为一个月或者多个月的时间，如果异常检测数据之间的时间间隔较长，则说明这两次异常数据的出现关联性较小，这两次的异常数据应该分别对待而不是合并处理，此处的异常检测数据段可以通过如下方式来确定，具体包括：

第一步，确定相邻所述异常检测数据之间的连续非异常检测数据的个数。

考虑到异常检测数据之间的间隔时间较长，可能是由于机组长时间未开启的原因导致的，而开启后机组则出现了异常检测数据，为了排除这种情况，通过连续非异常检测数据的个数来确定机组处于运行状态下异常检测数据的间隔。

第二步，判断所述连续非异常检测数据的个数是否超出预设个数阈值。

相邻所述异常检测数据之间的非异常检测数据超过一定的数据，则认为这两次异常出现的关联性较差，不进行合并处理。此处的个数阈值根据工况合理设置。

该实施方案中，针对时间跨度较大的检测数据，选取非异常检测数据进行统计，将关联性较小的数据去除，具有更好的识别精度。

第三步，当所述相邻所述异常检测数据之间的连续非异常检测数据的个数未超出所述预设个数阈值时，记录一次异常检测数据段。

当相邻的异常检测数据之间非异常的数据个数较少，未超出预设的个数阈值时，说明这两次异常出现具有关联性，则认为这属于异常检测的数据段，可以通过合并来反映叶片的整体运行状态。

s24、统计所述异常检测数据段的总次数。与实施例1中的s13相同，不再赘述。

s25、判断所述总次数是否大于或等于预设异常次数阈值，若所述总次数大于或等于预设异常次数阈值则判定所述风力发电机组叶片异常，否则不认为叶片异常。与实施例1中的s15相同，不再赘述。

本实施例中的预设异常次数阈值和/或所述预设差值阈值和/或预设个数预知根据目标检测参数数据的类型和所述风力发电机组的运行工况通过训练确定。考虑正常发电状态下的不同风速、转速和功率段，这里需要根据不同工况重新训练模型上述各个阈值。针对兆瓦级直驱风力发电机组的一个可行方案就是选择小风速段(5-8m/s)对机组转速按0.5r/min一个分仓(或功率按50kw一个分仓)来比较分析每个分仓下机舱加速度幅值的异常变化。

具体实施方式包括如下：

1)选择机组小风速段(5-8m/s)数据，按风速每0.5m/s分仓，通过数据训练选出机舱加速度信号振幅异常明显的分仓，运用本方案针对该仓位数据做检测，目标参数参考值和所述目标差值阈值也需要在数据训练过程中确定。

2)选择机组大功率段(大于等于(额定功率-200kw))数据，按功率每50kw分仓，通过数据训练选出机舱加速度信号振幅异常明显的分仓，运用本方案针对该仓位数据做检测，算法中目标参数参考值和所述目标差值阈值也需要在数据训练过程中确定。

3)选择机组大转速(大于等于(额定转速-2r/min))数据，按转速每0.5r/min分仓，通过数据训练选出机舱加速度信号振幅异常明显的分仓，运用本方案算法针对该仓位数据做检测，算法中目标参数参考值和所述目标差值阈值也需要在数据训练过程中确定。

本实施例中的风力发电机组叶片异常识别方法，在发电机正常运行的情况下去获取检测参数，并通过非异常数据排出了由于机组未运行而导致时间间隔较长的情况，当异常检测数据超出正常范围，认定为数据异常，因此该方法可以更准确的识别出异常的数据，具有更高的准确性。

现场测试结果如图4所示，2015年4月3日甘肃某风电场15#机组出现叶片开裂情况。在失效前一天4月2日的7s实时数据中可以看到，y方向机舱加速度信号从当天的18:03:53至20:38:02出现较长时间的异常大幅振动，共170次振幅超过加速度振幅异常的阈值y_amplitude。本实施例中的流程、数据接入和结果输出都可以在r语言环境下实现的，也可以在python、matlab、scala等编译环境下实现本方案的功能，并可以植入不同模型开发平台运行，比如金风md4x模型开发平台。

实施例3

一种风力发电机组叶片异常识别装置，结构框图如图5所示，包括：

参数获取单元31，用于获取所述风力发电机组的运行参数数据，所述运行参数数据至少包括y方向加速度值；具体实现方式与实施例1中的s11或实施例2中的s21相同，在此不再赘述。

第一处理单元32，用于基于所述运行参数数据确定异常检测数据；具体实现方式与实施例1中的s12或实施例2中的s22相同，在此不再赘述。

第二处理单元33，用于确定连续出现所述异常检测数据的异常检测数据段；具体实现方式与实施例1中的s13或实施例2中的s23相同，在此不再赘述。

第三处理单元34，用于统计所述异常检测数据段的总次数；具体实现方式与实施例1中的s14或实施例2中的s24相同，在此不再赘述。

异常判断单元35，用于判断所述总次数是否大于或等于预设异常次数阈值，若所述总次数大于或等于预设异常次数阈值则判定所述风力发电机组叶片异常。具体实现方式与实施例1中的s15或实施例2中的s25相同，在此不再赘述。

其中，所述第一处理单元32包括：

数据选择子单元，用于从所述运行参数数据中获取风力发电机组正常运行发电时的运行参数数据；

数据提取子单元，用于从所述正常运行发电时的运行参数数据中提取目标检测参数数据；

异常检测数据确定子单元，用于基于所述目标检测参数数据确定异常检测数据。

其中，所述异常检测数据确定子单元包括：

第一计算子单元，用于计算所有目标检测参数数据中的y方向加速度均值；

比较子单元，用于判断每个目标检测参数数据中的y方向加速度值与所述y方向加速度均值之间的差值是否超出预设差值阈值；

异常检测数据生成子单元，用于当所述差值大于或等于预设差值阈值时，判定所述目标检测参数数据为异常检测数据；

非异常检测数据生成子单元，用于当所述差值小于预设差值阈值时，判定所述目标检测参数数据为非异常检测数据。

作为一种具体的实现方式，所述第二处理单元33包括：

间隔确定子单元，用于确定相邻所述异常检测数据之间的间隔；

间隔判断子单元，用于判断所述异常检测数据之间的间隔是否超出预设间隔阈值；

第一异常检测数据段记录子单元，用于当所述间隔未超出预设间隔阈值时，记录一次异常检测数据段。

作为另一种具体的实现方式，所述第二处理单元33包括：

个数确定子单元，用于确定相邻所述异常检测数据之间的连续非异常检测数据的个数；

个数判断子单元，用于判断所述连续非异常检测数据的个数是否超出预设个数阈值；

第二异常检测数据段记录子单元，用于当所述相邻所述异常检测数据之间的连续非异常检测数据的个数未超出所述预设个数阈值时，记录一次异常检测数据段。

本实施例中的风力发电机组叶片异常识别装置，能够在叶片出现开裂影响叶片气动性能的初期就识别出叶片失效的问题，及时发现问题，预知潜在风险，对风机运行进行有效监控，具有较好的叶片异常识别精度。

实施例4

本实施例中提供一种风力发电机组控制装置，如图6所示，包括存储器42和处理器41，所述存储器42和所述处理器41之间互相通信连接，可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。

处理器41可以为中央处理器(centralprocessingunit，cpu)。处理器41还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。

存储器42作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的风力发电机组叶片异常识别方法对应的程序指令/模块(例如，图5所示的参数获取单元31、第一处理单元32、第二处理单元33、第三处理单元34和异常判断单元35)。处理器41通过运行存储在存储器42中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例1或2中的风力发电机组叶片异常识别方法方法。

存储器42可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器41所创建的数据等。此外，存储器42可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器42可选包括相对于处理器41远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器41。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

所述一个或者多个模块存储在所述存储器42中，当被所述处理器41执行时，执行如图1-2所示实施例中的风力发电机组叶片异常识别方法。

上述风力发电机组叶片异常识别方法具体细节可以对应参阅图1至图2所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。

本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)、随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)、快闪存储器(flashmemory)、硬盘(harddiskdrive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid-statedrive，ssd)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。

虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。