一种风力发电机组塔筒监测方法与流程

本发明涉及风力发电，具体而言，涉及一种风力发电机组塔筒监测方法。

背景技术：

1、近年来，我国风力发电产业快速发展，风力发电机组持续向大型化发展，塔筒高度已普遍超过120米，为了保障风力发电机组安全正常运行，需要对塔筒的结构状态进行监测。目前，塔筒监测主要手段包括振动加速度监测、应变监测和螺栓间隙监测。应变和螺栓间隙监测最为直观，可以直接给出传感器所在位置的结构变化，但在实际使用中，从经济性上考虑，传感器仅在特征部位安装(例如每节塔筒连接的法兰处等位置)，无法对塔筒形成全覆盖，且应变传感器和间隙传感器的实际使用寿命较短，安装一至两年即需要重新标定或全套更换。振动监测是通过分析振动信号来判断结构是否发生变化和损伤，信号分析技术包括时域分析、振动趋势、振动幅值、频域分析、包络解调谱、小波变换等。当前的振动分析手段，在高频振动设备(例如中高速齿轮箱、发电机等)监测上已经得到了良好广泛的应用，但风力发电机组的塔筒属于低频振动部件，且与机舱、叶轮等转动部件连接，振动信号受环境因素影响大，存在大量的噪音，需要专家对信号进行人工分析才能得出较准确的信息，分析难度大，且仍可能存在准确性差的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于，提供了一种风力发电机组塔筒监测方法，其能够改善现有技术中存在的塔筒监测分析难度大、分析准确性差的技术问题。

2、本发明的实施例可以通过以下方式实现：

3、一种风力发电机组塔筒监测方法，所述风力发电机组塔筒监测方法包括：

4、获取风力发电机组塔筒在实际运行过程中的实时振动信号数据；

5、利用阈值计算模块根据所述实时振动信号数据计算实际差值以及自适应阈值；其中，所述阈值计算模块具备极值数据集、窗口数据集、初始阈值以及初始偏差平均值，所述初始阈值根据所述极值数据集获得，所述初始偏差平均值根据所述窗口数据集获得；所述极值数据集用于计算所述自适应阈值；所述窗口数据集用于计算所述实际差值；

6、对比所述实际差值和所述自适应阈值；若所述实际差值大于所述自适应阈值，则判断所述塔筒出现故障；若所述实际差值小于等于所述自适应阈值，则判断所述塔筒运行正常。

7、可选地，所述利用阈值计算模块根据所述实时振动信号数据计算实际差值以及自适应阈值的步骤包括：

8、将所述初始阈值作为所述实时振动信号数据中第一个数据的自适应阈值；

9、将所述第一个数据与所述初始偏差平均值求差以得到实际差值；

10、对比自适应阈值和实际差值，并根据对比结果更新所述极值数据集和所述窗口数据集；

11、根据更新后的所述极值数据集和更新后的所述窗口数据集计算下一数据的自适应阈值和实际差值。

12、可选地，所述根据对比结果更新所述极值数据集和所述窗口数据集的步骤包括：

13、在所述自适应阈值小于所述实际差值的情况下，不对所述极值数据集及所述窗口数据集更新；

14、在所述自适应阈值大于等于所述实际差值的情况下，若所述实际差值大于极值门槛值，则将对应的所述实际差值增加入所述极值数据集，得到更新后的极值数据集，并移动窗口，得到更新后的窗口数据集；若所述实际差值小于等于极值门槛值，则不对所述极值数据集更新，并移动窗口，得到更新后的窗口数据集。

15、可选地，所述风力发电机组塔筒监测方法还包括：构建所述阈值计算模块；

16、构建所述阈值计算模块的步骤包括：

17、获取所述风力发电机组塔筒的历史振动数据；其中，所述历史振动数据对应的所述风力发电机组塔筒正常运行；

18、根据所述历史振动数据计算历史分布偏差数据；

19、根据所述历史分布偏差数据构建极值数据集和窗口数据集，并根据所述极值数据集计算得到初始阈值，根据所述窗口数据集计算得到所述初始偏差平均值

20、可选地，根据所述历史振动数据计算历史分布偏差数据的步骤包括：

21、根据所述历史振动信号数据，将振动时域信号转化为频域信号；

22、根据所述频域信号计算基准频域分布；

23、根据所述基准频域分布计算频域分布偏差，以得到所述历史分布偏差数据。

24、可选地，根据频域信号计算基准频域分布的步骤包括：

25、对所述频域信号进行归一化处理：

26、

27、其中，ffti,j指频域信号；ffti,j指归一化后的频域信号；i表示第i个时间段；j表示第i个时间段的第j个频域区间；m表示频域区间的个数；

28、对归一化后的频域信号按照预设频域进行重新分区，并计算每个区间的均值：

29、

30、其中，基准fftj指第j个频域区间的基准能量；n表示基础数据中，时间段的个数。

31、可选地，根据所述基准频域分布计算频域分布偏差的步骤包括：

32、根据以下公式计算频域分布偏差：

33、

34、其中，δffti表示第i个时间段，基于频域能量权重的加权平均振动信号频域分布偏差。

35、可选地，根据所述历史分布偏差数据构建极值数据集的步骤包括：

36、截取所述历史分布偏差数据中的至少部分连续数据构成历史数据集；

37、将所述历史数据集中数据依次转化为局部偏差；

38、将所述局部偏差按从大到小的顺序排列，并将排列后第t％个数据的值作为极值门槛值；

39、将所述局部偏差中大于等于所述极值门槛值的数据构建所述极值数据集。

40、可选地，将所述历史数据集中的数据转化为局部偏差的步骤包括：

41、xi＝δffti-mi，i＝d+1，...，n

42、

43、其中，δffti为所述历史数据集中的数据；d为窗口宽度；xi为局部偏差；n为所述历史数据集中的数据总数量；

44、将所述局部偏差中大于等于所述门槛值的数据构建所述极值数据集的步骤包括：

45、获取所述局部偏差中大于等于所述极值门槛值的数据，并将所述数据减去极值门槛值，以得到极值数据；

46、将所述极值数据组成所述极值数据集；

47、根据所述历史分布偏差数据构建窗口数据集的步骤包括：

48、将所述历史数据集中最后d个数据组成所述窗口数据集。

49、可选地，根据所述极值数据集计算得到初始阈值的步骤包括：

50、pdf：

51、zq，i＝mi+t+b

52、

53、其中，xi′为所述极值数据；t为所述极值门槛值；q为预设的极值概率；zq，i为阈值。

54、本发明的实施例提供的风力发电机组塔筒监测方法的有益效果包括：

55、本发明的实施例提供了一种风力发电机组塔筒监测方法，该风力发电机组塔筒监测方法包括：获取风力发电机组塔筒在实际运行过程中的实时振动信号数据；根据实时振动信号数据计算实时分布偏差数据；阈值计算模块根据实时分布偏差数据计算实际差值以及自适应阈值；其中，阈值计算模块具备极值数据集、窗口数据集、初始阈值以及初始偏差平均值，初始阈值根据极值数据集获得，初始偏差平均值根据窗口数据集获得；极值数据集用于计算自适应阈值；窗口数据集用于计算实际差值；对比实际差值和自适应阈值；若实际差值大于自适应阈值，则判断塔筒出现故障；若实际差值小于等于自适应阈值，则判断塔筒运行正常。该方法根据振动信号数据自动更新阈值，通过比较自适应阈值与实际差值的大小关系，来判断塔筒状态，实现了塔筒状态的自动检测，减少了人工参与分析量，提高了准确性。