本发明公开一种风力发电机齿轮箱润滑油在线控制系统及其控制方法，属于风力发电领域。
背景技术
伴随着能源危机的加剧，风能作为一种清洁能源而备受欢迎，这促使风力发电产业迅猛发展，然而风力发电机在运行3-5年后会进入一个故障多发期，尤其是齿轮箱。齿轮箱是用来增加叶轮转速的关键部位，也是风力发电机的主要润滑部位，长期工作会出现不同程度的磨损，而且运行中产生的铁磁性颗粒、水分和氧化污染物等影响润滑效果及增加齿轮和轴承的磨损失效风险。在实际应用中，风机齿轮箱会附带一套精滤器，精滤器的过滤精度大多为10-50微米，而且半年更换一次滤芯和润滑油，但由于风力发电机所处地理环境不同，运行状态不同，齿轮的磨损程度也不同，过滤后润滑油中细小杂质过多也会增加齿轮和轴承的磨损，所以半年更换一次滤芯和润滑油也是不可靠的。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题是提供一种风力发电机齿轮箱润滑油油液在线精滤监测及预测系统，在保证齿轮箱精滤器正常运行的前提下增加一套在线监测系统，并将监测系统采集到的数据进行分析判断是否需要更换滤芯和润滑油及滤芯和润滑油的报废时间。其目的在于最大限度利用资源、节约成本。
本发明采用的技术方案是：一种风力发电机齿轮箱润滑油油液在线控制系统，包括油液监测系统1、无线网络传输系统2、中央处理器3、上位机4、检测油管5，其中油液监测系统1包括plc6、进油阀7、出油阀8、pq铁量仪9、油液水分仪10、油液污染度检测仪11；无线网络传输系统2包括无线网络发送端i12、无线网络接收端ii13、无线网络发送端ii14、无线网络接收端i15；
所述的进油阀7、出油阀8分别安装在检测油管5的进油端和出油端，pq铁量仪9、油液水分仪10、油液污染度检测仪11均安装在进油阀7与出油阀8之间的检测油管5上，plc6通过信号线分别与进油阀7、出油阀8、pq铁量仪9、油液水分仪10、油液污染度检测仪11、无线网络发送端i12、无线网络接收端ii13相连，中央处理器3分别与上位机4、无线网络发送端ii14、无线网络接收端i15相连。
具体地，所述的pq铁量仪9、油液水分仪10、油液污染度检测仪11分别用于检测油液中的pq值、油液水分含量、油液污染度；
所述的plc6将pq铁量仪9、油液水分仪10、油液污染度检测仪11的检测结果转化成数字信号并依次通过无线网络发送端i12、无线网络接收端i15发送至中央处理器3，同时plc6中含有控制进油阀7、出油阀8开/关和控制pq铁量仪9、油液水分仪10、油液污染度检测仪11、无线网络发送端i12、无线网络接收端ii13启停的可编辑程序，plc6根据中央处理器3预算出的滤芯和润滑油的报废时间来控制进油阀7、出油阀8每隔预设时间开/关一次，预设时间根据中央处理器3预测的滤芯和润滑油的报废时间确定，当进油阀7和出油阀8都闭合后，pq铁量仪9、油液水分仪10、油液污染度检测仪11、无线网络发送端i12、无线网络接收端ii13开始工作，当进油阀7和出油阀8都打开后，pq铁量仪9、油液水分仪10、油液污染度检测仪11、无线网络发送端i12、无线网络接收端ii13停止工作；
中央处理器3接收到无线网络传输系统2的发送来的检测信号后，一方面将pq值发送到上位机4，上位机4中显示齿轮磨损趋势图，另一方面，将采集到的pq值、油液水分含量、油液污染度分别与内设标准值进行比较，当所有采集到的数据均小于标准值时，发出信号给上位机4，上位机4上显示不需要更换滤芯和润滑油的指令；只要有一个采集到的数据大于等于标准值时，立刻发出信号给上位机4，上位机4上显示需要更换滤芯和润滑油的指令；第三方面把采集到的数据通过bp神经网络预测算法进行预测分析，预测出滤芯和润滑油的报废时间，再依次通过无线网络发送端ii14、无线网络接收端ii13把预测出的滤芯和润滑油的报废时间发送到plc6及上位机4，上位机4显示预测出的滤芯和润滑油的报废时间。
具体地，所述的滤芯和润滑油的报废时间是指pq值、油液水分含量、油液污染度其中之一达到保证润滑系统安全运行的的最大允许值的时间。
优选地，上位机4上设有更换指示灯、报警指示灯，当中央处理器3接收到的采集数据小于标准值时，更换指示灯显示绿色，只要有一个采集到的数据大于等于标准值时，更换指示灯显示红色，同时报警指示灯亮。
具体地，当中央处理器3预测的滤芯和润滑油的报废时间大于一个月时，预设时间为24小时，即plc6控制进油阀7和出油阀8每24小时开/关一次；当中央处理器3预测的滤芯和润滑油的报废时间小于等于一个月时，预设时间为1小时，即plc6控制进油阀7和出油阀8每1小时开/关一次。
优选地，所述的上位机4上通过预测报废时间框来显示中央处理器3预测出的滤芯和润滑油的报废时间，
优选地，所述的上位机4上设有维护指示灯，当中央处理器3预测的滤芯和润滑油的报废时间小于等于一个月时，维护提示灯每1个小时亮一次。
一种风力发电机齿轮箱润滑油油液在线控制系统的控制方法，包括如下步骤：
step1、pq铁量仪9、油液水分仪10、油液污染度检测仪11分别检测油液中的pq值、油液水分含量、油液污染度并将检测结果发送给plc6，plc6将接收的检测结果转化成数字信号并依次通过无线网络发送端i12、无线网络接收端i15发送至中央处理器3；
step2、中央处理器3接收到无线网络传输系统2的发送来的检测信号后，一方面将pq值发送到上位机4，上位机4中显示齿轮磨损趋势图，另一方面，将采集到的pq值、油液水分含量、油液污染度分别与内设标准值进行比较，当所有采集到的数据均小于标准值时，发出维持信号给上位机4，上位机4上显示不需要更换滤芯和润滑油的指令；只要有一个采集到的数据大于等于标准值时，立刻发出更换信号给上位机4，上位机4上显示需要更换滤芯和润滑油的指令；第三方面把采集到的数据通过bp神经网络预测算法进行预测分析，预测出滤芯和润滑油的报废时间，再依次通过无线网络发送端ii14、无线网络接收端ii13把预测出的滤芯和润滑油的报废时间发送到plc6及上位机4，上位机4显示预测出的滤芯和润滑油的报废时间；
step3、plc6根据接收到中央处理器3发来的滤芯和润滑油的报废时间控制进油阀7和出油阀8每隔预设时间开/关一次，当中央处理器3预测的滤芯和润滑油的报废时间大于一个月时，预设时间为24小时，即plc6控制进油阀7和出油阀8每24小时开/关一次；当中央处理器3预测的滤芯和润滑油的报废时间小于等于一个月时，预设时间为1小时，即plc6控制进油阀7和出油阀8每1小时开/关一次；当进油阀7和出油阀8都打开后，pq铁量仪9、油液水分仪10、油液污染度检测仪11、无线网络发送端i12、无线网络接收端ii13停止工作；当进油阀7和出油阀8都闭合后，pq铁量仪9、油液水分仪10、油液污染度检测仪11、无线网络发送端i12、无线网络接收端ii13开始工作，将实时检测数据发送给中央处理器3进行新一轮的判断分析。
本发明的有益效果在于：增加了在线监测系统和预测系统，可以实时监测齿轮磨损程度、油液质量及预测滤芯和润滑油的最佳更换时间，节约成本；增加了检测油管，可以保证在精滤器正常工作状态下实时采集油液质量数据。与现有技术相比，本发明将油液监测系统、无线网络传输系统和中央处理器结合在一起，实现了油液质量在线监测和预测，既能实现在无人干预的情况下让齿轮箱油保持良好状态，又能预测滤芯和润滑油的最佳更换时间，最大程度的避免滤芯和润滑油的浪费，提高了工作效率，同时节省了维护成本。
附图说明
图1为本发明的结构框图；
图2为本发明中plc中的控制流程图；
图3为本发明中bp神经网络预测模型建立流程图；
图4本发明的系统结构示意图。
图中各标号为：油液监测系统-1、无线网络传输系统-2、中央处理器-3、上位机-4、检测油管-5、plc-6、进油阀-7、出油阀-8、pq铁量仪-9、油液水分仪-10、油液污染度检测仪-11、无线网络发送端i-12、无线网络接收端ii-13、无线网络发送端ii-14、无线网络接收端i-15。
具体实施方式
下面通过附图和实例对本发明作进一步详细说明，但本发明保护范围不局限于所述内容。
实施例1：如图1-4所示，一种风力发电机齿轮箱润滑油油液在线控制系统，包括油液监测系统1、无线网络传输系统2、中央处理器3、上位机4、检测油管5，其中油液监测系统1包括plc6、进油阀7、出油阀8、pq铁量仪9、油液水分仪10、油液污染度检测仪11；无线网络传输系统2包括无线网络发送端i12、无线网络接收端ii13、无线网络发送端ii14、无线网络接收端i15；
所述的进油阀7、出油阀8分别安装在检测油管5的进油端和出油端，pq铁量仪9、油液水分仪10、油液污染度检测仪11均安装在进油阀7与出油阀8之间的检测油管5上，plc6通过信号线分别与进油阀7、出油阀8、pq铁量仪9、油液水分仪10、油液污染度检测仪11、无线网络发送端i12、无线网络接收端ii13相连，中央处理器3分别与上位机4、无线网络发送端ii14、无线网络接收端i15相连。
进一步地，所述的pq铁量仪9、油液水分仪10、油液污染度检测仪11分别用于检测油液中的pq值、油液水分含量、油液污染度；
所述的plc6将pq铁量仪9、油液水分仪10、油液污染度检测仪11的检测结果转化成数字信号并依次通过无线网络发送端i12、无线网络接收端i15发送至中央处理器3，同时plc6中含有控制进油阀7、出油阀8开/关和控制pq铁量仪9、油液水分仪10、油液污染度检测仪11、无线网络发送端i12、无线网络接收端ii13启停的可编辑程序，plc6根据中央处理器3预测出的滤芯和润滑油的报废时间来控制进油阀7、出油阀8每隔预设时间开/关一次，预设时间根据中央处理器3预测的滤芯和润滑油的报废时间确定，当进油阀7和出油阀8都闭合后，pq铁量仪9、油液水分仪10、油液污染度检测仪11、无线网络发送端i12、无线网络接收端ii13开始工作，当进油阀7和出油阀8都打开后，pq铁量仪9、油液水分仪10、油液污染度检测仪11、无线网络发送端i12、无线网络接收端ii13停止工作；
中央处理器3接收到无线网络传输系统2的发送来的检测信号后，一方面将pq值发送到上位机4，上位机4中显示齿轮磨损趋势图，另一方面，将采集到的pq值、油液水分含量、油液污染度分别与内设标准值进行比较，当所有采集到的数据均小于标准值时，发出信号给上位机4，上位机4上显示不需要更换滤芯和润滑油的指令；只要有一个采集到的数据大于等于标准值时，立刻发出信号给上位机4，上位机4上显示需要更换滤芯和润滑油的指令；第三方面把采集到的数据通过bp神经网络预测算法进行预测分析，预测出滤芯和润滑油的报废时间，再依次通过无线网络发送端ii14、无线网络接收端ii13把预测出的滤芯和润滑油的报废时间发送到plc6及上位机4，上位机4显示预测出的滤芯和润滑油的报废时间。图2中的预测时间指的就是预测出滤芯和润滑油的报废时间。
进一步地，所述的滤芯和润滑油的报废时间是指pq值、油液水分含量、油液污染度其中之一达到保证润滑系统安全运行的的最大允许值的时间。
进一步地，上位机4上设有更换指示灯、报警指示灯，当中央处理器3接收到的采集数据小于标准值时，更换指示灯显示绿色，只要有一个采集到的数据大于等于标准值时，更换指示灯显示红色，同时报警指示灯亮。
进一步地，当中央处理器3预测的滤芯和润滑油的报废时间大于一个月时，预设时间为24小时，即plc6控制进油阀7和出油阀8每24小时开/关一次；当中央处理器3预测的滤芯和润滑油的报废时间小于等于一个月时，预设时间为1小时，即plc6控制进油阀7和出油阀8每1小时开/关一次。
进一步地，所述的上位机4上通过预测报废时间框来显示中央处理器3预测出的滤芯和润滑油的报废时间，
进一步地，所述的上位机4上设有维护指示灯，当中央处理器3预测的滤芯和润滑油的报废时间小于等于一个月时，维护提示灯每1个小时亮一次。
一种风力发电机齿轮箱润滑油油液在线控制系统的控制方法，包括如下步骤：
step1、pq铁量仪9、油液水分仪10、油液污染度检测仪11分别检测油液中的pq值、油液水分含量、油液污染度并将检测结果发送给plc6，plc6将接收的检测结果转化成数字信号并依次通过无线网络发送端i12、无线网络接收端i15发送至中央处理器3；
step2、中央处理器3接收到无线网络传输系统2的发送来的检测信号后，一方面将pq值发送到上位机4，上位机4中显示齿轮磨损趋势图，另一方面，将采集到的pq值、油液水分含量、油液污染度分别与内设标准值进行比较，当所有采集到的数据均小于标准值时，发出维持信号给上位机4，上位机4上显示不需要更换滤芯和润滑油的指令；只要有一个采集到的数据大于等于标准值时，立刻发出更换信号给上位机4，上位机4上显示需要更换滤芯和润滑油的指令；第三方面把采集到的数据通过bp神经网络预测算法进行预测分析，预测出滤芯和润滑油的报废时间，再依次通过无线网络发送端ii14、无线网络接收端ii13把预测出的滤芯和润滑油的报废时间发送到plc6及上位机4，上位机4显示预测出的滤芯和润滑油的报废时间；
step3、plc6根据接收到中央处理器3发来的滤芯和润滑油的报废时间控制进油阀7和出油阀8每隔预设时间开/关一次，当中央处理器3预测的滤芯和润滑油的报废时间大于一个月时，预设时间为24小时，即plc6控制进油阀7和出油阀8每24小时开/关一次；当中央处理器3预测的滤芯和润滑油的报废时间小于等于一个月时，预设时间为1小时，即plc6控制进油阀7和出油阀8每1小时开/关一次；当进油阀7和出油阀8都打开后，pq铁量仪9、油液水分仪10、油液污染度检测仪11、无线网络发送端i12、无线网络接收端ii13停止工作；当进油阀7和出油阀8都闭合后，pq铁量仪9、油液水分仪10、油液污染度检测仪11、无线网络发送端i12、无线网络接收端ii13开始工作，将实时检测数据发送给中央处理器3进行新一轮的判断分析。
本发明中bp神经网络预测算法的总体思路：首先，训练样本采集。从换上新的润滑油和新的滤芯时开始采集数据，每隔1小时采集一次pq值、油液水分含量、油液污染度并且统计该时间点到滤芯和润滑油报废的时间间隔，直到更换新的滤芯和润滑油，这样的数据采集6组。然后，数据处理。由于bp神经网络的节点输出值区间为0，1，所以要把采集到的训练样本除以某一个常数，使bp神经网络的输入和输出值在0，1区间内，再进行训练。最后，根据建立的预测模型预测滤芯和润滑油的报废时间。
bp神经网络预测模型的建立如图3所示：
bp神经网络由输入层、隐含层、输出层组成，其中输入层有3个神经元，隐含层有4个神经元，输出层有1个神经元，学习速率η为0.01，迭代1000次。x1为pq值，x2为油液水分含量，x3为油液污染度，y为与输入点对应的滤芯和润滑油报废的时间间隔。输入层到隐含层的权重wij，隐含层到输出层的权重为wik，输入层到隐含层的偏置为aj，隐含层到输出层的偏置为bk。激励函数为g(x)取sigmoid函数，形式为：
具体算法如下以下公式中，i＝1...3，j＝1...4，k＝1：
1输入训练样本，xi为输入，y为输出。
2对数据进行处理，都除以某一个常数。
3初始化bp神经网络的权值和偏置，权值和偏置取随机数作为初始值。
4计算隐含层的输出：
5计算输出层的输出：
6计算各层误差：
其中yk为期望输出，我们记yk-ok＝ek，则e可以表示为
7判断是否迭代完毕。
8判断误差是否满足要求。
9进行权值更新：
wjk＝wjk+ηhiek
10进行偏置更新：
bk＝bk+ηek
11确定权值和偏置，预测模型建立完成。
12将采集到的数据输入预测模型就可预测出。
由于风力发电机所处地理环境不同，运行状态不同，齿轮的磨损程度也不同，过滤后润滑油中细小杂质过多也会增加齿轮和轴承的磨损，所以建立一套本发明的风力发电机齿轮箱润滑油油液在线控制系统是十分必要的。本发明将油液监测系统、无线网络传输系统、中央处理器、上位机结合在一起，实现了精滤系统的在线监测及油液质量预测，根据油液质量预测结果按时更换滤芯和润滑油，最大限度的利用滤芯和润滑油，节省成本，同时节约资源。
以上结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。