一种风电设备的故障检测方法、装置、设备及存储介质与流程

文档序号:36101857发布日期:2023-11-21 16:35阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种风电设备的故障检测方法,所述风电设备包括位于预设区域内的至少两个风电机以及分别装设于每个风电机内的振动传感器,其特征在于,所述故障检测方法包括:

2.根据权利要求1所述的风电设备的故障检测方法,其特征在于,步骤s2包括:

3.根据权利要求1所述的风电设备的故障检测方法,其特征在于,步骤s3包括:

4.根据权利要求3所述的风电设备的故障检测方法,其特征在于,步骤s4包括:

5.根据权利要求1所述的风电设备的故障检测方法,其特征在于,步骤s5包括:

6.根据权利要求5所述的风电设备的故障检测方法,其特征在于,步骤s56包括:

7.根据权利要求6所述的风电设备的故障检测方法,其特征在于,步骤s7之后,包括:

8.一种风电设备的故障检测装置,所述故障检测装置应用于如权利要求1至7之一所述的风电设备的故障检测方法,其特征在于,所述故障检测装置包括:

9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、以及与所述处理器耦接的存储器,所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令;所述处理器执行所述存储器存储的所述程序指令时实现如权利要求1至7中任一项所述的一种风电设备的故障检测方法。

10.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质内存储有程序指令,所述程序指令被处理器执行时实现能够实现如权利要求1至7中任一项所述的一种风电设备的故障检测方法。


技术总结
本申请公开了一种风电设备的故障检测方法、装置、设备及存储介质,涉及新能源技术领域,方法包括基于经验模态分解算法分别提取每个风电机在预设分析周期内的若干个信号分量,通过贝叶斯分类算法分别对同一个风电机的所有信号分量进行分类,得到至少两种信号特征,再获取所有风电机的所有信号特征并删除相同的信号特征,将保留的信号特征标记为异常特征,通过粒子群算法计算每种异常特征的属性权重值,最后获取属性权重值大于等于预设阈值的风电机并标记为故障状态。本申请相比于单个风电机振动检测,本申请具有同一区域的其他风电机作为对照组,由于所有风电机处于同一预设区域,使得运行环境相同,对照数据准确,从而减少了振动信号的误判。

技术研发人员:吴智泉,朱琳,张新,李文,杨燕,李军,董虹妤,杨智勇,贾启彤,罗雯予
受保护的技术使用者:云南滇能智慧能源有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/1/16
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