一种风电叶片连接件的故障诊断方法、系统及存储介质与流程

本发明属于风力发电机，具体是涉及到一种风电叶片连接件的故障诊断方法、系统及存储介质。

背景技术：

1、风力发电是大规模利用可再生新能源的重要途径，随着全球风电产业的迅猛发展，风力发电机的装机规模和单机容量也在不断扩大。风力发电机中的风电叶片是捕获风能的核心部件，风电叶片通过风电叶片连接件与风力发电机轮毂连接，在风力发电机的运行过程中，连接件起到至关重要的作用，假如机组正常运行过程中出现连接件断裂的情况时，会伴随着机组异响或者连接件断裂部分砸毁变桨控制柜，导致变桨系统出现相关通讯故障，机组才会识别到变桨通讯故障并停机。如果不及时对故障连接件进行维护和更换，会出现机组叶片毁坏或断裂的情况，很容易导致风力发电机失效或损毁。

2、风力发电机运行过程中风电叶片连接件的受力情况复杂多变，因此，在复杂工况下针对风电叶片连接件的实时监测和故障诊断具有非常重大的现实意义。目前，对于风力发电机组叶片与轮毂连接处的连接件的故障诊断通常采用人工定期排查的方式，技术人员每半年定期巡检一次，并用肉眼观察连接件是否出现断裂或毁坏的情况。然而人工定期排查的方式不仅需要耗费人力，而且只能通过肉眼观察连接件的情况，若连接件表面未出现任何问题，但内部出现裂痕，则很难诊断出故障，导致诊断结果不准确。

技术实现思路

1、本发明提供一种风电叶片连接件的故障诊断方法、系统及存储介质，以解决人工诊断风电叶片连接件时诊断结果不准确的问题。

2、第一方面，本发明提供一种风电叶片连接件的故障诊断方法，该方法包括如下步骤：

3、通过传感器测量得到风力发电机中风电叶片连接件的轴向应力数据；

4、获取所述风力发电机中风力涡轮机的运行数据；

5、基于所述运行数据确定应力数据筛选条件；

6、根据所述应力数据筛选条件从所述轴向应力数据中筛选出至少两个不同时间段的目标轴向应力数据；

7、基于所述目标轴向应力数据分别计算各个所述时间段内所述风电叶片连接件的应力数据差异值；

8、根据所述应力数据差异值在所有所述时间段内的变化特征，分析得到所述风电叶片连接件的故障类型。

9、可选的，所述运行数据包括切向风速、变桨角度、旋转频率和旋转周期。

10、可选的，所述基于所述运行数据确定应力数据筛选条件包括如下步骤：

11、根据所述旋转周期确定筛选时间段的最小时间段长度，所述最小时间段长度大于等于所述旋转周期；

12、结合所述筛选时间段内所述切向风速的风速平均值和所述变桨角度确定工况筛选条件，所述工况筛选条件为所有所述筛选时间段内所述风速平均值和所述变桨角度均相同；

13、基于所述旋转频率计算得到数据筛选频率；

14、结合所述最小时间段长度、所述工况筛选条件和所述数据筛选频率确定应力数据筛选条件。

15、可选的，所述应力数据差异值包括静载应力差异值、动载应力平均差异值、动载应力幅值差异值和动载应力频率差异值。

16、可选的，所述风电叶片连接件包括紧固连接件、轮毂连接件和叶片连接件，所述根据所述应力数据差异值在所有所述时间段内的变化特征，分析得到所述风电叶片连接件的故障类型包括如下步骤：

17、判断所述静载应力差异值是否变化；

18、若所述静载应力差异值不变，则判断所述动载应力频率差异值是否变化；

19、若所述动载应力频率差异值不变，则判断所述动载应力平均差异值和所述动载应力幅值差异值是否均与所述静载应力差异值相同；

20、若所述动载应力平均差异值和所述动载应力幅值差异值均与所述静载应力差异值相同，则判定所述风电叶片连接件的故障类型为所述叶片连接件损坏。

21、可选的，所述方法还包括如下步骤：

22、若所述静载应力差异值发生变化，则判断所述静载应力差异值是否减小；

23、若所述静载应力差异值减小，则判断所述静载应力差异值是否为0；

24、若所述静载应力差异值不为0，则判断所述动载应力平均差异值和所述动载应力幅值差异值是否均减小；

25、若所述动载应力平均差异值和所述动载应力幅值差异值均减小，则判断所述动载应力频率差异值是否变化；

26、若所述动载应力差异值不变，则判定所述故障类型为所述叶片连接件损坏或所述紧固连接件损坏。

27、可选的，所述方法还包括如下步骤：

28、若所述静载应力差异值为0，则判断所述动载应力平均差异值、所述动载应力幅值差异值和所述动载应力频率差异值是否均为0；

29、若所述动载应力平均差异值、所述动载应力幅值差异值和所述动载应力频率差异值均为0，则判定所述故障类型为所述轮毂连接件损坏。

30、可选的，所述传感器为超声波传感器、电阻式应变传感器或光纤光栅式应变传感器。

31、第二方面，本发明还提供一种风电叶片连接件的故障诊断系统，所述系统包括：

32、应力数据获取模块，用于通过传感器测量得到风力发电机中风电叶片连接件的轴向应力数据；

33、运行数据获取模块，用于获取所述风力发电机中风力涡轮机的运行数据；

34、条件生成模块，用于根据所述运行数据确定应力数据筛选条件；

35、数据筛选模块，用于根据所述应力数据筛选条件从所述轴向应力数据中筛选出至少两个不同时间段的目标轴向应力数据；

36、差异值计算模块，用于根据所述目标轴向应力数据分别计算各个所述时间段内所述风电叶片连接件的应力数据差异值；

37、故障诊断模块，用于根据所述应力数据差异值在所有所述时间段内的变化特征，分析得到所述风电叶片连接件的故障类型。

38、第三方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中所述方法的步骤。

39、本发明的有益效果是：

40、先通过传感器测量得到风力发电机中风电叶片连接件的轴向应力数据，再通过获取所述风力发电机中风力涡轮机的运行数据，并基于所述运行数据确定应力数据筛选条件。利用应力数据筛选条件可以从轴向应力数据中筛选出不同时间段但运行工况相同的目标轴向应力数据。从而根据不同时间段内的目标轴向应力数据计算出应力数据差异值，最后根据应力数据差异值的变化特征分析诊断出风电叶片连接件的故障类型。相较于人工故障诊断的方式，不仅能节省人力，且效率更高、准确性也更高。

技术特征：

1.一种风电叶片连接件的故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的风电叶片连接件的故障诊断方法，其特征在于，所述运行数据包括切向风速、变桨角度、旋转频率和旋转周期。

3.根据权利要求2所述的风电叶片连接件的故障诊断方法，其特征在于，所述基于所述运行数据确定应力数据筛选条件包括如下步骤：

4.根据权利要求1所述的风电叶片连接件的故障诊断方法，其特征在于，所述应力数据差异值包括静载应力差异值、动载应力平均差异值、动载应力幅值差异值和动载应力频率差异值。

5.根据权利要求4所述的风电叶片连接件的故障诊断方法，其特征在于，所述风电叶片连接件包括紧固连接件、轮毂连接件和叶片连接件，所述根据所述应力数据差异值在所有所述时间段内的变化特征，分析得到所述风电叶片连接件的故障类型包括如下步骤：

6.根据权利要求5所述的风电叶片连接件的故障诊断方法，其特征在于，所述方法还包括如下步骤：

7.根据权利要求6所述的风电叶片连接件的故障诊断方法，其特征在于，所述方法还包括如下步骤：

8.根据权利要求1所述的风电叶片连接件的故障诊断方法，其特征在于，所述传感器为超声波传感器、电阻式应变传感器或光纤光栅式应变传感器。

9.一种风电叶片连接件的故障诊断系统，其特征在于，所述系统包括：

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本发明提供一种风电叶片连接件的故障诊断方法、系统及存储介质，该方法包括如下步骤：通过传感器测量得到风力发电机中风电叶片连接件的轴向应力数据；获取所述风力发电机中风力涡轮机的运行数据；基于所述运行数据确定应力数据筛选条件；根据所述应力数据筛选条件从所述轴向应力数据中筛选出至少两个不同时间段的目标轴向应力数据；基于所述目标轴向应力数据分别计算各个所述时间段内所述风电叶片连接件的应力数据差异值；根据所述应力数据差异值在所有所述时间段内的变化特征，分析得到所述风电叶片连接件的故障类型。本发明具有可以及时、准确地诊断风电叶片连接件故障的效果。

技术研发人员：梁鹏程,严煜坤,高康,王岩,雷志敏,陈娜娜,冯学斌,姚运帅
受保护的技术使用者：株洲时代新材料科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13