一种用于风力发电机的故障诊断装置的制作方法

本发明涉及风力发电机故障诊断，具体为一种用于风力发电机的故障诊断装置。

背景技术：

1、现有的风力发电机组控制系统普遍采用设备保护策略是超限报警，这种策略虽然有现实意义，但也存在明显的缺陷。以超限保护为基础的控制方式和控制策略对设备的状态考虑的因素较少，处理方式较单一。事实上，设备的真实状态早在超限停机之前相当长的时间里已经发生变迁，处于亚健康或异常状态。

2、现有的风力发电机的故障诊断装置，如cn116733688a公布的一种风力发电机组的运行监测方法、装置、设备及介质，在判断风力发电机出现故障后仅通过报警系统通知工作人员，需要由工作人员接收到报警信息后再采取措施，不能自动采取相关处理措施，在响应时间内风力发电机依旧在向不良方向发展，使得故障情况加深。

技术实现思路

1、本发明提供为一种用于风力发电机的故障诊断装置，用以解决上述提出的现有的风力发电机的故障诊断装置缺乏自动处理措施，使得故障发生后的响应时间内风力发电机依旧在向不良方向发展，使得故障情况加深的技术问题。

2、为解决上述技术问题，本发明公开了一种用于风力发电机的故障诊断装置，包括：

3、运行数据采集模块，安装于风机发电机上，用于获取风力发电机的实时运行数据；

4、环境数据采集模块，用于获取风力发电机周围环境的环境数据；

5、主控模块、诊断模块，主控模块与运行数据采集模块、环境数据采集模块通过通信模块通信连接，主控模块与诊断模块电连接，诊断模块用于根据风力发电机的实时运行数据结合环境数据进行故障信息的诊断，并根据诊断信息生成控制命令；

6、执行模块，与风力发电机的控制系统电连接，用于控制风力发电机执行控制命令，主控模块与执行模块通过通信模块通信连接。

7、优选的，运行数据包括风力发电机的内部温度、发电机转速、齿轮箱的振动信息；环境数据包括：环境温度、环境湿度和环境风速。

8、优选的，诊断模块包括：

9、模型建立单元，用于建立风力发电机的故障诊断所需的判别模型；

10、故障判别单元，用于根据风力发电机的故障诊断所需的判别模型判别风力发电机的故障类型；

11、命令生成单元，根据风力发电机的故障类型生成对应的控制命令。

12、优选的，模型建立单元包括：

13、偏差建立子单元，用于根据风力发电机的历史正常运行数据，生成风力发电机的运行数据的允许偏差范围的上下控制限值；

14、偏差修正子单元，用于结合风力发电机的历史正常运行数据对应的历史环境数据，确定允许偏差范围的上下控制限值的修正值，修正风力发电机的各个运行数据的允许偏差范围；

15、故障模型生成子单元，根据历史故障运行数据，生成故障特征模型库。

16、优选的，故障判别单元包括：

17、初步判别子单元，用于接收风力发电机的实时运行数据和实时环境数据，并判断风力发电机的实时运行数据是否在风力发电机的运行数据的允许偏差范围内，若风力发电机的实时运行数据在风力发电机的运行数据的允许偏差范围内，则判定风力发电机为正常工作，若风力发电机的实时运行数据不在风力发电机的运行数据的允许偏差范围内，则判定对应的实时运行数据为故障运行数据；

18、结果判别子单元，根据风力发电机的故障运行数据，确定风力发电机的故障类型和故障强度。

19、优选的，结果判别子单元包括：

20、波动排除块，截取一定时间长度的风力发电机的故障运行数据作为判别数据段，判别数据段的起始时间点为故障运行数据的起始时间点，判断判别数据段的结束时间点对应的运行数据的值是否在风力发电机的运行数据的允许偏差范围内，若结束时间点对应的运行数据的值在风力发电机的运行数据的允许偏差范围内，则判别该段故障运行数据为偶然波动数据，若结束时间点对应的运行数据的值不在风力发电机的运行数据的允许偏差范围内，则以该段故障运行数据作为故障类型判别依据；

21、故障类型确定块，依据公式一计算故障运行数据与故障特征模型库中各类故障特征模型的拟合度，将所有拟合度高于预设的第一阈值的故障类型作为故障类型备选；

22、

23、其中，au为本段故障运行数据对于第u种故障类型的拟合度；du为第u种故障类型判定所需对比的故障运行数据种类数；guf为第u种故障类型判定过程中对比的第f种故障运行数据的重要度；ouf为第u种故障类型判定过程中对比的第f种故障运行数据的拟合度；

24、强度计算块，依据公式二计算作为故障类型判别依据的故障运行数据的故障强度等级；

25、

26、其中，σ为故障运行数据的故障强度等级；max()为最大值函数；||为绝对值函数；为向下取整符号；βs为第s种不在风力发电机的运行数据的允许偏差范围内的运行数据的值；βs0为第s种不在风力发电机的运行数据的允许偏差范围内的运行数据的标准值；βsc为第s种不在风力发电机的运行数据的允许偏差范围内的运行数据的允许偏差值；βsd为第s种不在风力发电机的运行数据的允许偏差范围内的运行数据的分级依据。

27、优选的，还包括维修提醒组件，维修提醒组件包括：

28、故障维修单元，用于根据控制命令向维修人员发布故障维修信息；

29、周期检修单元，用于向维修人员发布周期检修信息。

30、优选的，周期检修单元包括：

31、基本周期确定单元，根据风力发电机组件的型号确定风力发电机的理论检修间隔周期r0；

32、周期修正单元，根据风力发电机的工作实况，定期重新计算实际采用的检修间隔周期q；

33、提醒单元，计算实际采用的检修间隔周期推算的检修日期距当前日期的天数d，

34、当d值小于预设的第一预警值y1,向维修人员发送第一提示信息；

35、当d值小于预设的第二预警值y2,向维修人员发送第二提示信息；

36、当d值小于预设的第三预警值y3,向维修人员发送第三提示信息；

37、当d值小于0，风力发电机自动停机；

38、其中，y1>y2>y3>0。

39、优选的，周期修正单元通过公式一计算实际采用的检修间隔周期q，公式一为：

40、

41、其中，q为实际采用的检修间隔周期；τ1、τ2为预设的比例系数；r0为预设的理论检修间隔周期；δ1、δ2分别为环境因素和运行因素对应的加权系数；n为环境影响因素的总种类数，yi为第i种环境因素对风力发电机的影响严重度；为从上次检修至下次理论检修时间的时间段内，预测的发生第i种环境因素的次数；ti为第i种环境因素出现时的平均单次持续时长；m为故障特征模型库中的故障类型总种类数；εj为第j种故障类型对检修间隔周期的影响系数；kj为第j种故障类型在该检查区间内的已发生次数，bcj为第j种故障类型第c次被判定为故障时的强度系数；hcj为第j种故障类型第c次被判定为故障时的持续时间；μj为第j种故障类型占据的一个检修间隔周期内平均时长比例值；为该风力发电机历史平均检修间隔周期值；l为该风力发电机的已使用年限；p为该风力发电机的已维修次数；ln为以e为底的对数函数，e为自然对数的底数；l0为该风力发电机的额定使用年限。

42、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

43、与现有技术对比，本发明具备以下有益效果：

44、通过安装在风力发电机上的运行数据采集模块和环境数据采集模块获取风力发电机的实时运行数据和环境数据，通过运行数据和环境数据判断风力发电机的故障类型，根据诊断结果自动生成控制命令，通过执行模块控制风力发电机执行控制命令，及时缓解风力发电机的故障情况，为维修人员的到达提供了缓冲时间，减小了故障影响程度。通过排除偶然波动的影响，减少了故障维修信息的发布数量，降低了维修人员的工作强度，避免了由于偶然波动浪费维修资源。定期重新计算周期检修间隔，确保了运行状态较差的风力发电机可以更早的进行检修，保障了风力发电机的稳定运行，降低了风力发电机运行过程的风险程度。