专利名称：风力发电机组音频监测和故障诊断系统及其方法
技术领域：
本发明涉及一种风力发电机组音频监测和故障诊断系统，属于风力发电安全监测技术领域。本发明还涉及一种风力发电机组音频监测和故障诊断方法。
背景技术：
风能是一种干净的、可再生的能源，利用风能发电的方式是一种环保、发展前景很好的发电方式。如今，风力发电得到迅速发展，在发电行业有着举足轻重的作用。一般风力发电机组主要由浆叶、轮毂、桨距调节、制动器、低速轴、齿轮箱、发电机、控制器、风速计、风向标、高速轴、偏航驱动器、偏航电机、塔架等构成。风力发电机组因为其本身的特点，一般在偏远、环境恶劣的地方修建，由于风力发电还有待发展，运行故障频发，而特定的环境导致其维修工作很困难，维修费用很高，因此需要大力发展风力发电安全检测技术来减少成本，减少运行风险，提高运行效率。
传感器是一种能满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求的检测装置，它是实现自动检测和自动控制的首要环节。根据传感器的感知功能可将传感器分为热敏元件、光敏元件、声敏元件、放射线敏感元件等十大类。如今，风电检测技术中，对风电机组的振动状态进行检测的方法中，通常在风电机组的某些部件上设置振动传感器，传感器获得的振动数据与正常运行下的振动数据相比较来判断各部件的运行状态。声音是机械振动状态的传播，这种传播过程是一种机械性质的波动，故而称为声波；同样，声音传感器也可以对风力发电进行安全检测。目前根据多个音频传感器可以来判断声音的方位，因此可通过传感器采集风电机组的各种音频信号，之后判断系统的健康状态。
采集到的声音信号通过处理得到我们所需要的信号。数据信号处理已经在通信、 声音、图像、自动控制等领域广泛应用。数字信号处理的主要研究对象是声音信号和图像信号，其中声音信号的处理是重要的应用之一。滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施。滤波分为经典滤波和现代滤波。经典滤波是根据傅立叶分析和变换提出的一个工程概念。根据高等数学理论，任何一个满足一定条件的信号，都可以被看成是由无限个正弦波叠加而成。只允许一定频率范围内的信号通过，而阻止另一部分频率信号通过的电路，叫做经典滤波器或滤波电路。现代滤波是运用模拟电子电路对模拟信号进行滤波，其基本原理就是利用电路的频率特性实现对信号中频率成分的选择。滤波系统对声音信号进行滤波，使得原本杂乱无章的信号变成可辨识的信号。发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种通过对采集的音频信号进行分析的风力发电机组音频监测和故障诊断系统及其方法。
为了解决上述的技术问题，本发明的技术方案是一种风力发电机组音频监测和故障诊断系统，其包括
音频传感器，设置在风电机组内部用来采集机组运行时各部件发出的音频；
音频信号接收模块，将采集到的音频信号采集到计算机中；
信号处理模块，对采集到的音频信号进行处理分析；
故障诊断模块，将处理后的音频信号与各部件的健康频率特性进行比较，诊断出具体故障部件；
监测显示模块，对监测及诊断的具体情况进行友好表达；
通讯模块，将风电机组的健康状态通过网络实时传送到指定端口。
所述音频传感器利用多个全向麦克风采集风电机组中的音频信号，全向麦克风阵列采集完整可靠的音频信号，通过频谱分析判断机组的健康状态，同时可对各声源进行定位。
本发明的风力发电机组音频监测和故障诊断方法包括以下步骤
(1)通过设置在风电机组内部的音频传感器对风力发电机组运行时各部件发出的音频进行采集；
(2)对采集到的音频信号做统一预评估，并根据各个风机组件对应的音频频段，对采集到的信号进行滤波处理，将得到的各部件发出的音频信号与机组正常运行时各部件发出的音频频段基准值进行比较；
(3)经过比较若不满足要求，对音频信号再作进一步分析，处理后的信号在经故障诊断后，诊断出具体的故障部位；
(4)发出故障报警信号，工作人员便可以了解机组实时信息。
本发明的主要特征是
(1)用采集音频信号来检测风电机组的安全；
(2)多个音频传感器可以对声源定位，有一定针对性；
(3)声音在20赫兹 20000赫兹频率范围内是可以为人们所听到的，工作人员可以在监控中心听到风机内部的声音；
(4)本发明能在故障的情况下，追踪到故障部件，维修更有效率更有针对性。
风力发电机组健康运行时各部件发出的音频都有自己固有的频率特征，故障诊断模块就是将处理后的音频信号与各部件的健康频率特性进行比较诊断出具体故障部件
对于采集到的音频信号处理后，将得到的风电机组音频的状态频谱先与风电机组频谱历史数据对比，如果相似度超过一定的阀值，例如98 %，认为是正常状态，如果没有超过就表示机组内有故障，将处理得到各部件声音频段，与各部件正常状态下频段基准值比较，得知发生故障部件，记录故障信息，然后向监测显示模块发送故障信息，从而做到有效的风电机组健康状态监测。
下面结合附图和具体实施方式
对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明风电机组声音检测装置的结构示意图。
图2为用于本发明风电机组声音检测方法的流程图。
图3为健康状态下风电机组各部件对应频段频谱示意图。
图4为发生故障的风电机组频谱示意图。
具体实施方式
如图1所示，风力发电机组音频监测和故障诊断系统，其包括音频传感器、音频信号接收模块、信号处理模块、故障诊断模块、监测显示模块和通讯模块。
音频传感器，设置在风电机组内部用来采集机组运行时各部件发出的音频；
音频信号接收模块，将采集到的音频信号采集到计算机中；
信号处理模块，对采集到的音频信号进行处理分析；
故障诊断模块，将处理后的音频信号与各部件的健康频率特性进行比较，诊断出具体故障部件；
监测显示模块，对监测及诊断的具体情况进行友好表达；
通讯模块，将风电机组的健康状态通过网络实时传送到指定端口。
所述音频传感器利用多个全向麦克风采集风电机组中的音频信号，全向麦克风阵列采集完整可靠的音频信号，通过频谱分析判断机组的健康状态，同时可对各声源进行定位。
如图2所示，通过设置在风电机组内部的音频传感器对风力发电机组运行时各部件发出的音频进行采集。
然后对采集到的音频信号做统一预评估，并根据各个风机组件对应的音频频段， 对采集到的信号进行滤波处理，将得到的各部件发出的音频信号与机组正常运行时各部件发出的音频频段基准值进行比较。
经过比较若不满足要求，对音频信号再作进一步分析，处理后的信号在经故障诊断后，诊断出具体的故障部位。
最后，发出故障报警信号，工作人员便可以了解机组实时信息。
以图3为例，机舱内包含以下部件轮毂1、低速轴2、齿轮箱3、制动装置4、高速轴 5以及发电机6。
风机运行时，可采用多个全向麦克风采集机组内音频信号，全向式麦克风对于来自不同角度的声音，而对各角度的声音灵敏度是相同的，这样有利于收录整个环境的音频信号。
再将得到的风电机组音频的状态数据先与风电机组频谱历史数据对比，即与图3 中的频谱对比，如果相似度超过一定阀值，例如98%，认为是正常状态。
如果没有超过就表示机组内有故障，向监控显示中心发送故障信息。
如图4所示的频谱图，很显然此图中的频谱与图3中频谱相似度不超过98 %，之后对声音信号进行下一步的检测，对采集到的音频信号再处理，可利用窄带频谱分析法，得到各部件音频频段，与预设的各部件正常状态下频段比较，于是得知高速轴5发生故障，记录下适时故障信息，然后向监控显示模块发送故障部件信息。
权利要求
1.一种风力发电机组音频监测和故障诊断系统，其特征在于包括音频传感器，设置在风电机组内部用来采集机组运行时各部件发出的音频；音频信号接收模块，将采集到的音频信号采集到计算机中；信号处理模块，对采集到的音频信号进行处理分析；故障诊断模块，将处理后的音频信号与各部件的健康频率特性进行比较，诊断出具体故障部件；监测显示模块，对监测及诊断的具体情况进行友好表达；通讯模块，将风电机组的健康状态通过网络实时传送到指定端口。
2.根据权利要求1所述的风力发电机组音频监测和故障诊断系统，其特征在于所述音频传感器利用多个全向麦克风采集风电机组中的音频信号，全向麦克风阵列采集完整可靠的音频信号，通过频谱分析判断机组的健康状态，同时可对各声源进行定位。
3.一种风力发电机组音频监测和故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤(1)通过设置在风电机组内部的音频传感器对风力发电机组运行时各部件发出的音频进行采集；(2)对采集到的音频信号做统一预评估，并根据各个风机组件对应的音频频段，对采集到的信号进行滤波处理，将得到的各部件发出的音频信号与机组正常运行时各部件发出的音频频段基准值进行比较；(3)经过比较若不满足要求，对音频信号再作进一步分析，处理后的信号在经故障诊断后，诊断出具体的故障部位；(4)发出故障报警信号，工作人员便可以了解机组实时信息。
全文摘要
本发明公开了一种新型的风力发电机组音频监测与故障诊断的系统和方法，本发明的风电机组状态监测与故障诊断系统主要包含音频传感器、音频信号接收模块、信号处理模块、监测显示模块、故障诊断模块和通讯模块；首先采集风电机组中的音频信号，经过对音频信号的处理，判断机组是否故障，多个音频传感器可以判断故障的具体部件，本发明为风电机组的状态监测与故障诊断提供一种经济、高效的方法。
文档编号G01M15/00GK102494894SQ20111036693
公开日2012年6月13日 申请日期2011年11月17日 优先权日2011年11月17日
发明者汤奕, 贾丽娟, 高丙团 申请人:高丙团