CN109899244B - 一种风力发电机故障判断***及方法 - Google Patents
一种风力发电机故障判断***及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109899244B CN109899244B CN201711292430.5A CN201711292430A CN109899244B CN 109899244 B CN109899244 B CN 109899244B CN 201711292430 A CN201711292430 A CN 201711292430A CN 109899244 B CN109899244 B CN 109899244B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- driven generator
- wind driven
- information
- wind
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 12
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 12
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 2
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 2
- 238000005299 abrasion Methods 0.000 description 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 239000000969 carrier Substances 0.000 description 1
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 1
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 1
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
- Y02E10/70—Wind energy
- Y02E10/72—Wind turbines with rotation axis in wind direction
Landscapes
- Wind Motors (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种风力发电机故障判断***及方法。所述***包括:设置在无人机上的图像采集装置和第一通信装置、设置在风力发电机上的数据采集装置和第二通信装置、数据分析装置和判断结果输出装置;其中,所述图像采集装置通过所述第一通信装置与所述数据分析装置进行数据通信;所述数据采集装置通过所述第二通信装置与所述数据分析装置进行数据通信;所述数据分析装置与所述判断结果输出装置相连接。通过所述***及方法,提高了风力发电机故障判断的准确率,扩大了风力发电机故障判断的全面性。
Description
【技术领域】
本发明涉及风力发电技术领域,尤其涉及一种风力发电机故障判断***及方法。
【背景技术】
为了减少对传统不可再生能源的依赖,同时也为了减缓矿物能源使用对全球环境的严重污染,以风能作动力的风力发电机为载体的绿色能源正逐渐受到人们的关注和重视,特别是近些年来,双叶轮风力发电机逐渐开始在风电领域实用,其相比于单叶轮风力发电机具有更高的风能利用效率,发展趋势迅猛。然而,随着风力发电设备的开发使用,风力发电设备的维护修理和故障判断等问题引起人们的日益关注。
在实现本发明过程中,发明人发现现有技术中,单叶轮和双叶轮风力发电机故障诊断***通过采集机组重要传动部件的振动信号,经专业技术人员来观测振动信号波形并判断机组是否出现故障以及出现故障的部件,但是该结果一般是通过和历史数据进行比对得到的,降低了结果的准确性,而且得到的故障判断结果往往不够全面。
【发明内容】
有鉴于此,本发明实施例提供了一种风力发电机故障判断***及方法,用以至少解决现有技术中的上述问题,同时还提供了一种完全适用于上述故障判断***和故障判断方法的高效双叶轮风力发电机。
一方面,本发明实施例提供了一种风力发电机故障判断***,包括:
设置在无人机上的图像采集装置和第一通信装置、设置在风力发电机上的数据采集装置和第二通信装置、数据分析装置和判断结果输出装置;其中,所述图像采集装置通过所述第一通信装置与所述数据分析装置进行数据通信;所述数据采集装置通过所述第二通信装置与所述数据分析装置进行数据通信;所述数据分析装置与所述判断结果输出装置相连接。
可选地,所述图像采集装置设置有图片采集单元和视频采集单元;所述图片采集单元用于拍摄所述风力发电机运行过程中的叶片信息,所述视频采集单元用于录制所述风力发电机的运行状态。
可选地,所述数据采集装置设置有机械振动检测单元和温度检测单元。
可选地,所述图像采集装置包括第一时间标识单元,用于标识所述图像采集装置采集图像时对应的时间信息;所述数据采集装置包括第二时间标识单元,用于标识所述数据采集装置采集运行数据时对应的时间信息。
可选地,所述***还包括数据存储装置,所述数据存储装置与所述判断结果输出装置相连接。
可选地,所述***还包括报警装置,所述报警装置与所述判断结果输出装置相连接。
可选地,所述***还包括设置在无人机上的设备识别装置,用于识别所述风力发电机。
可选地,所述风力发电机为双叶轮风力发电机,包括:
一级叶轮、二级叶轮和叶轮转速合并机构;所述叶轮转速合并机构具有第一输入轴、第二输入轴、第一输出轴和第二输出轴,所述一级叶轮与所述第一输入轴驱动连接,所述二级叶轮与所述第二输入轴驱动连接,所述第一输出轴通过第一离合器与第一发电机的输入轴驱动连接,所述第二输出轴通过第二离合器与所述第二发电机的输入轴驱动连接;
所述一级叶轮与所述二级叶轮同轴连接,所述一级叶轮的叶片长度大于所述二级叶轮的叶片长度,且工作时的旋转方向相反,所述一级叶轮位于所述二级叶轮的前方;
所述叶轮转速合并机构包括同轴设置的太阳轮、齿圈和行星架,所述行星架上设有多个行星轮,所述齿圈设有内齿和外齿,所述行星轮啮合在所述齿圈的内齿和所述太阳轮之间,所述第一输入轴设有驱动齿轮,所述驱动齿轮与所述齿圈的外齿啮合,所述第二输入轴与所述太阳轮的转轴连接,所述行星架的转轴通过中间轴与输出轴驱动连接,所述输出轴的一端形成所述第一输出轴,另一端形成所述第二输出轴。
可选地,所述双叶轮风力发电机根据风速调整发电状态:
当风速小于第一阈值时,对一级叶轮和二级叶轮的叶片进行变桨,使一级叶轮停止发电状态,二级叶轮处于旋转发电状态,第一离合器处于啮合状态,第二离合器出去分离状态;
当风速不小于第一阈值且不大于第二阈值时,对一级叶轮和二级叶轮的叶片进行变桨,使一级叶轮和二级叶轮均处于旋转发电状态,第一离合器处于啮合状态,第二离合器处于分离状态;
当风速大于第二阈值时,一级叶轮和二级叶轮均处于旋转发电状态,第一离合器和第二离合器均处于啮合状态。
另一方面,本发明实施例提供了一种风力发电机故障判断方法,包括:
接收风力发电机运行过程中的图像信息和数据信息,其中所述图像信息包括第一时间标识,所述数据信息包括第二时间标识,所述图像信息来自于无人机,所述数据信息来自于所述风力发电机;
根据所述第一时间标识和所述第二时间标识,确定匹配的图像信息和数据信息;
对所述匹配的图像信息和数据信息进行分析,确定所述风力发电机是否发生故障;
当确定所述风力发电机发生故障时,输出故障警报并显示所述风力发电机发生故障的部位;
其中,所述对所述匹配的图像信息和数据信息进行分析,确定所述风力发电机是否发生故障的步骤具体包括:
对所述数据信息进行处理,通过预设的故障警戒限值数据库确定所述数据信息的处理结果对应的所述风力发电机的状态信息;
将与所述数据信息匹配的图像信息与所述风力发电机的状态信息进行对比,确定所述风力发电机是否发生故障。
本发明实施例提供了一种风力发电机故障判断***及方法,包括:设置在无人机上的图像采集装置和第一通信装置、设置在风力发电机上的数据采集装置和第二通信装置、数据分析装置和判断结果输出装置;其中,所述图像采集装置通过所述第一通信装置与所述数据分析装置进行数据通信;所述数据采集装置通过所述第二通信装置与所述数据分析装置进行数据通信;所述数据分析装置与所述判断结果输出装置相连接。通过所述***及方法,提高了风力发电机故障判断的准确率,扩大了风力发电机故障判断的全面性。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例一所提供的风力发电机故障判断***的结构示意图;
图2是本发明实施例二所提供的风力发电机故障判断方法流程图;
图3是本发明是实施例三所提供的双叶轮风力发电机的示意图;
图4是本发明实施例三所提供的双叶轮风力发电机的叶轮转速合并机构的原理图。
【具体实施方式】
为了更好的理解本发明的技术方案,下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。
实施例一
本发明实施例给出一种风力发电机故障判断***,请参考图1,其为本发明实施例所提供的风力发电机故障判断***的结构示意图,如图1所示,所述***包括:设置在无人机100上的图像采集装置110和第一通信装置120、设置在风力发电机200上的数据采集装置210和第二通信装置230、数据分析装置300和判断结果输出装置400。
其中,所述图像采集装置110通过所述第一通信装置120与所述数据分析装置300进行数据通信;所述数据采集装置210通过所述第二通信装置220与所述数据分析装置300进行数据通信;所述数据分析装置300与所述判断结果输出装置400相连接。
风力发电机的叶片是整个风力发电机***最重要的零部件之一,是将风能转化为驱动发电机旋转动能的关键,由于叶片时刻被空气中的介质所侵蚀,其故障率占风力发电机故障的三分之一,对于叶片异常的发现若不及时会产生故障损伤,主要故障类型有裂纹、鼓包、点蚀、砂眼、磨损等,则这些叶片故障很难通过风电机的振动信号分析得到。此外,对于风力发电机的其他故障,一般是通过将振动信号和预设的故障限值进行比对来进行判断,该故障限值一般是通过历史数据分析归纳得到的,降低了结果的准确性,而且得到的故障判断结果往往不够全面。
具体地,所述图像采集装置110用于拍摄所述风力发电机200运行过程中的叶片信息和录制所述风力发电机200的运行状态,可选地,所述图像采集装置110设置有图片采集单元和视频采集单元,所述图片采集单元用于拍摄所述风力发电机运行过程中的叶片信息,所述视频采集单元用于录制所述风力发电机的运行状态,所述第一通信装置120与所述图像采集装置110相连接,用于将无人机100采集到的所述风力发电机200的图像信息传送至数据分析装置300。数据采集装置210设置在待监测的风力发电机200上,在设备现场采集风力发电机200的运行数据信息,所述第二通信装置220与所述数据采集装置210相连接,用于将采集到的所述风力发电机200的运行数据信息传送至数据分析装置300。所述数据分析装置300通过对所述图像信息和所述运行数据信息的处理分析,可选地,可以对所述运行数据信息进行归一化处理,通过预设的故障警戒限值数据库确定所述运行数据的处理结果对应的所述风力发电机的状态信息,初步判断所述风力发电机是否发生故障以及发生故障的部位,再通过所述图像信息重点观察所述发生故障的部位以及叶片信息,以及观察是否存在所述初步判断之外的其他故障等,从而最终判断所述风力发电机是否发生故障以及发生故障的部位,并将所述判断结果传送至于所述数据分析装置300连接的判断结果输出装置400。
作为本发明实施例的可选实施方式,所述***还包括数据存储装置,所述数据存储装置与所述判断结果输出装置400相连接,所述判断结果输出装置400将所述图像信息、所述运行数据信息和对应的所述判断结果传送到数据存储装置中进行存储。可选地,可以通过所述数据存储装置中存储的数据定期更新校正所述故障警戒限值数据库,从而使该数据库中的警戒限值更符合实际情况,提高故障判断的准确率和全面性。
作为本发明实施例的可选实施方式,所述***还包括报警装置,所述报警装置与所述判断结果输出装置400相连接,当判断结果为所述风力发电机发生故障,将故障信息发送至所述报警装置,所述报警装置可以发出警报声,可选地,所述报警装置还可以包括显示屏幕,在所述显示屏幕中显示发生故障的风力发电机部位。
在数据处理阶段,需要找到互相匹配的图像信息和运行数据信息。因此,在图像信息和运行数据信息采集阶段,要为对图像信息和运行数据信息进行标识。作为发明实施例的可选实施方式,所述图像采集装置110包括第一时间标识单元,用于标识所述图像采集装置110采集图像时对应的时间信息;所述数据采集装置110包括第二时间标识单元,用于标识所述数据采集装置210采集运行数据时对应的时间信息。
作为本发明实施例的可选实施方式,所述数据采集装置110设置有机械振动检测单元和温度检测单元,用于采集所述风力发电机的振动信号和温度信号,可选地,所述机械振动检测单元为加速度传感器检测仪,所述温度检测单元为非接触式温度检测仪。
作为本发明实施例的可选实施方式,所述***还包括设置在无人机100上的设备识别装置,用于识别所述风力发电机。因为现实场景中可能存在多个风力发电机,无人机需要识别其需要采集图片信息的风力发电机,可选地,继续可以预先为每个风力发电机设置一个唯一标识,所述设备识别装置识别每个风力发电机的标识,直至找到其需要采集图片信息的风力发电机。
本发明实施例提供了一种风力发电机故障判断***,包括:设置在无人机上的图像采集装置和第一通信装置、设置在风力发电机上的数据采集装置和第二通信装置、数据分析装置和判断结果输出装置;其中,所述图像采集装置通过所述第一通信装置与所述数据分析装置进行数据通信;所述数据采集装置通过所述第二通信装置与所述数据分析装置进行数据通信;所述数据分析装置与所述判断结果输出装置相连接。通过所述***,提高了风力发电机故障判断的准确率,扩大了风力发电机故障判断的全面性。
实施例二
本发明实施例提供了一种风力发电机故障判断方法,请参考图2,其为本发明实施例所提供的风力发电机故障判断方法流程图,本方法通过实施例一所提供的***实现,该步骤具体可以包括:
S201,接收风力发电机运行过程中的图像信息和数据信息,其中所述图像信息包括第一时间标识,所述数据信息包括第二时间标识,所述图像信息来自于无人机,所述数据信息来自于所述风力发电机。
本步骤中,无人机上设置的图像采集装置采集风力发电机运行过程中的图像信息,并记录采集该图像信息对应的第一时间标识;风力发电机上设置的数据采集装置采集风力发电机的运行数据,并记录采集该运行数据信息对应的第二时间标识。具体地,所述图像信息可以包括风力发电机运行过程中的叶片信息图片和所述风力发电机的运行状态的视频。
S202,根据所述第一时间标识和所述第二时间标识,确定匹配的图像信息和数据信息。
本步骤中,如果图像信息的第一时间标识和数据信息的第二时间标识相同,或图像信息的第一时间标识包含数据信息的第二时间标识,或数据信息的第二时间标识包含图像信息的第一时间标识,说明该图像信息与该数据信息相匹配,即该图像信息和数据信息对应着同一时间段内的风力发电机的运行状态。
S203,对所述匹配的图像信息和数据信息进行分析,确定所述风力发电机是否发生故障。
具体地,对所述数据信息进行处理后得到处理结果,通过预设的故障警戒限值数据库确定所述处理结果对应的所述风力发电机的状态信息,初步判断所述风力发电机是否发生故障以及发生故障的部位,再通过步骤S202得到的与所述数据信息匹配的图像信息,重点观察所述发生故障的部位在运行过程中是否存在异常,此外,也可以观察是否存在所述初步判断之外的其他故障,还可以通过图像信息中的叶片信息图片去查看风力发电机的叶片是否发生故障,最后综合判断所述风力发电机是否发生故障,以及发生故障的具体部位。
可选地,对所述数据信息的处理可以包括:去除数据信息中的无效数据得到目标数据;对所述目标数据进行归一化处理。具体地,无效数据可以包括停机时采集的数据、传感器故障时采集的数据等,去除无效数据可以避免数据过于冗杂,干扰判断结果,去除了无效数据得到目标数据后,对所述目标数据进行归一化处理,得到归一化的数据序列,在警戒限值数据库中将该数据序列与警戒限值进行对比,得到初步判断结果。
作为本发明的一些可选实施方式,所述方法还包括:当确定所述风力发电机发生故障时,通过报警装置输出故障警报并显示所述风力发电机发生故障的部位。
本发明实施例提供了一种风力发电机故障判断方法,包括:接收风力发电机运行过程中的图像信息和数据信息,其中所述图像信息包括第一时间标识,所述数据信息包括第二时间标识;根据所述第一时间标识和所述第二时间标识,确定匹配的图像信息和数据信息;对所述匹配的图像信息和数据信息进行分析,确定所述风力发电机是否发生故障。通过所述方法,提高了风力发电机故障判断的准确率,扩大了风力发电机故障判断的全面性。
实施例三
本实施例提供了一种双叶轮风力发电机的技术方案,其相比于常规的双叶轮风机能够更好的提高风能利用率。该双叶轮风力发电机完全适用于实施例一中的风力发电机故障判断***和实施例二中的风力发电机故障判断方法。
目前,提高风力发电机的发电功率的常用方法,通常是增大叶轮直径,从而增大叶轮的迎风面积,提高叶轮驱动力,从而提高发电功率。但是,叶轮直径增大后,为了保障风机的安全性,叶轮转速通常较小,在25转/分钟以内,气流很容易从相邻的叶片之间穿过,造成风能浪费。
为了有效利用风能,提高发电功率,本实施例提供了下述风力发电机,包括:一级叶轮1、二级叶轮2和叶轮转速合并机构;所述叶轮转速合并机构具有第一输入轴31、第二输入轴32、第一输出轴41和第二输出轴42,所述一级叶轮1与所述第一输入轴31驱动连接,所述二级叶轮2与所述第二输入轴32驱动连接,所述第一输出轴41通过第一离合器与第一发电机的输入轴驱动连接,所述第二输出轴42通过第二离合器与所述第二发电机的输入轴驱动连接。
所述一级叶轮1与所述二级叶轮2同轴连接,所述一级叶轮1的叶片长度大于所述二级叶轮2的叶片长度,且工作时的旋转方向相反,所述一级叶轮1位于所述二级叶轮2的前方。
工作时,气流先通过一级叶轮1,再通过二级叶轮2,二级叶轮2的直径小于一级叶轮1,因此,二级叶轮2工作所需的最低风速也小于一级叶轮1。为了增加机头工作时的稳定性,一级叶轮1与二级叶轮2的转动方向相反,从而抵消扭矩。
其中,叶轮转速合并机构能够将一级叶轮1和二级叶轮2的转速合并,从而获得更大的输出转速,驱动发电机工作,从而有效利用剩余风能,提高发电效率。
所述叶轮转速合并机构包括同轴设置的太阳轮51、齿圈52和行星架53,所述行星架53上设有多个行星轮54,所述齿圈52设有内齿和外齿,所述行星轮54啮合在所述齿圈52的内齿和所述太阳轮51之间,所述第一输入轴31设有驱动齿轮55,所述驱动齿轮55与所述齿圈52的外齿啮合,所述第二输入轴32与所述太阳轮51的转轴连接,所述行星架53的转轴通过中间轴6与输出轴驱动连接,所述输出轴的一端形成所述第一输出轴41,另一端形成所述第二输出轴42。
例如,太阳轮51的转速为n1,齿圈52的转速为n2,行星架53的转速为n3,齿圈52内齿和太阳轮51的齿数比值为a,n3=(n1+a*n2)/(1+a)。从而实现转速和力矩的叠加。
在一个示例中,一级叶轮的叶片长度75m,二级叶轮的叶片长度35m。在一个发电机工作的情况下,且当仅有一级叶轮工作时,风机的启动风速4m/s,额定风速15m/s,安全风速25m/s,额定功率3MW,当仅有二级叶轮工作时,风机的启动风速3m/s,额定风速10m/s,安全风速25m/s,额定功率1.5MW。
由于低风速工作中,第一叶轮工作中的能量损耗较大,且功率低,为了使该风力发电机能够适应较大范围的风速,有效利用风资源,上述风力发电机的控制中涉及两个阈值,第一阈值为6m/s,第二阈值为10m/s。
具体控制方法如下:获得风速,当风速小于第一阈值时,对一级叶轮1和二级叶轮2的叶片进行变桨,使一级叶轮1停止发电状态,二级叶轮2处于旋转发电状态,第一离合器处于啮合状态,第二离合器处于分离状态。从而在低风速时启动风机进行发电,并减小风机发电过程中的内耗,提高发电效率。
当风速不小于第一阈值且不大于第二阈值时,对一级叶轮1和二级叶轮2的叶片进行变桨,使一级叶轮1和二级叶轮2均处于旋转发电状态,第一离合器处于啮合状态,第二离合器处于分离状态。从而通过第一叶轮进行高功率发电,并通过第二叶轮有效利用剩余风能。在该模式下,风机的最大功率能够达到4MW。
当风速大于第二阈值时,一级叶轮1和二级叶轮2均处于旋转发电状态,第一离合器和第二离合器均处于啮合状态。风速较大超过单台发电机所需的额定风速10m/s时,利用两台发电机同时发电,可达到最大发电功率为8MW,能够有效利用风能,提高发电功率,且不会增加叶轮的直径,避免叶片太长,增加制造、运输、和安装维护成本。
由于一级叶轮1的直径较大,当风力小于第一阈值时无法驱动一级叶轮1转动,因此调节一级叶轮1的桨叶,减小迎风面积,使气流经过一级叶轮1,直接驱动二级叶轮2转动,且为了减小启动风速,第二离合器处于分离状态,仅第一发电机工作。
当风力增大到第一阈值和第二阈值时,第一叶轮也开始转动,并通过第二叶轮有效利用剩余风能,第一叶轮和第二叶轮的转速经叶轮转速合并机构叠加后驱动第一发电机工作。
当风力继续增大到大于第二阈值后,由于叶轮的转速不能无限提升,但驱动力提高,将第二离合器啮合,同时驱动第一发电机和第二发电机发电,提高发电效率。
以上所述仅为本发明的可选实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明保护的范围之内。
Claims (1)
1.一种基于风力发电机故障判断***的风力发电机故障判断方法,其特征在于:
所述风力发电机故障判断***包括:
设置在无人机上的图像采集装置和第一通信装置、设置在风力发电机上的数据采集装置和第二通信装置、数据分析装置和判断结果输出装置;其中,
所述图像采集装置通过所述第一通信装置与所述数据分析装置进行数据通信;所述数据采集装置通过所述第二通信装置与所述数据分析装置进行数据通信;所述数据分析装置与所述判断结果输出装置相连接;
所述图像采集装置包括第一时间标识单元,用于标识所述图像采集装置采集图像时对应的时间信息;所述数据采集装置包括第二时间标识单元,用于标识所述数据采集装置采集运行数据时对应的时间信息;
所述图像采集装置采集的图像信息包括第一时间标识,所述数据采集装置采集的数据信息包括第二时间标识,根据所述第一时间标识和所述第二时间标识,确定匹配的图像信息和数据信息;
所述风力发电机故障判断方法包括:
接收风力发电机运行过程中的图像信息和数据信息,其中所述图像信息包括第一时间标识,所述数据信息包括第二时间标识,所述图像信息来自于无人机,所述数据信息来自于所述风力发电机;
根据所述第一时间标识和所述第二时间标识,确定匹配的图像信息和数据信息;
对所述匹配的图像信息和数据信息进行分析,确定所述风力发电机是否发生故障;
当确定所述风力发电机发生故障时,输出故障警报并显示所述风力发电机发生故障的部位;
其中,所述对所述匹配的图像信息和数据信息进行分析,确定所述风力发电机是否发生故障的步骤具体包括:
对所述数据信息进行处理,通过预设的故障警戒限值数据库确定所述数据信息的处理结果对应的所述风力发电机的状态信息;
将与所述数据信息匹配的图像信息与所述风力发电机的状态信息进行对比,确定所述风力发电机是否发生故障。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711292430.5A CN109899244B (zh) | 2017-12-08 | 2017-12-08 | 一种风力发电机故障判断***及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711292430.5A CN109899244B (zh) | 2017-12-08 | 2017-12-08 | 一种风力发电机故障判断***及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109899244A CN109899244A (zh) | 2019-06-18 |
CN109899244B true CN109899244B (zh) | 2020-09-29 |
Family
ID=66940153
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201711292430.5A Expired - Fee Related CN109899244B (zh) | 2017-12-08 | 2017-12-08 | 一种风力发电机故障判断***及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109899244B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112283050A (zh) * | 2020-11-17 | 2021-01-29 | 天津科技大学 | 一种基于机器视觉的风力机叶片在线监测方法 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102072094A (zh) * | 2010-12-02 | 2011-05-25 | 岑益南 | 功率合成双风轮风力发电机 |
CN103154697A (zh) * | 2010-09-28 | 2013-06-12 | 阿斯特里姆简易股份公司 | 风轮机叶片的无损检测方法及装置 |
CN203114522U (zh) * | 2013-03-17 | 2013-08-07 | 南京风电科技有限公司 | 一种高效可靠的风力发电装置 |
US20140168420A1 (en) * | 2011-04-26 | 2014-06-19 | Eads Deutschland Gmbh | Method and System for Inspecting a Surface Area for Material Defects |
CN104730081A (zh) * | 2015-03-26 | 2015-06-24 | 大唐(赤峰)新能源有限公司 | 一种用于风电桨叶的故障检测*** |
CN106246476A (zh) * | 2016-09-30 | 2016-12-21 | 广州特种承压设备检测研究院 | 海上风力发电机叶片故障智能监测***及方法 |
CN206448905U (zh) * | 2016-09-18 | 2017-08-29 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种风力机叶片状态监测*** |
CN107356384A (zh) * | 2017-07-26 | 2017-11-17 | 安徽容知日新科技股份有限公司 | 一种监测风力发电设备中叶片的状态的方法、计算设备和*** |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN2641311Y (zh) * | 2003-02-21 | 2004-09-15 | 杨现平 | 多功率垂直轴双风轮风力发电机 |
CN1976178B (zh) * | 2006-12-14 | 2010-09-08 | 天津市新源电气科技有限公司 | 变速恒频励磁控制*** |
CN101289993A (zh) * | 2007-04-18 | 2008-10-22 | 中国科学院工程热物理研究所 | 风力发电*** |
CN103511190B (zh) * | 2013-09-27 | 2016-11-23 | 中国大唐集团科学技术研究院有限公司 | 双叶轮储能*** |
CN203962295U (zh) * | 2014-07-01 | 2014-11-26 | 鞍山钦元节能设备制造有限公司 | 一种双转子水平轴风力发电机的永磁调速机构 |
JP2017090145A (ja) * | 2015-11-06 | 2017-05-25 | 株式会社日立製作所 | 風車ブレード変形計測装置及び風車ブレード変形評価システム |
-
2017
- 2017-12-08 CN CN201711292430.5A patent/CN109899244B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103154697A (zh) * | 2010-09-28 | 2013-06-12 | 阿斯特里姆简易股份公司 | 风轮机叶片的无损检测方法及装置 |
CN102072094A (zh) * | 2010-12-02 | 2011-05-25 | 岑益南 | 功率合成双风轮风力发电机 |
US20140168420A1 (en) * | 2011-04-26 | 2014-06-19 | Eads Deutschland Gmbh | Method and System for Inspecting a Surface Area for Material Defects |
CN203114522U (zh) * | 2013-03-17 | 2013-08-07 | 南京风电科技有限公司 | 一种高效可靠的风力发电装置 |
CN104730081A (zh) * | 2015-03-26 | 2015-06-24 | 大唐(赤峰)新能源有限公司 | 一种用于风电桨叶的故障检测*** |
CN206448905U (zh) * | 2016-09-18 | 2017-08-29 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种风力机叶片状态监测*** |
CN106246476A (zh) * | 2016-09-30 | 2016-12-21 | 广州特种承压设备检测研究院 | 海上风力发电机叶片故障智能监测***及方法 |
CN107356384A (zh) * | 2017-07-26 | 2017-11-17 | 安徽容知日新科技股份有限公司 | 一种监测风力发电设备中叶片的状态的方法、计算设备和*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109899244A (zh) | 2019-06-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN204099126U (zh) | 用于响应于瞬时风力条件来减小作用于风力涡轮机上的负载的*** | |
US10337495B2 (en) | System and method for reducing vortex-induced tower vibrations of a wind turbine | |
US8279073B2 (en) | Systems, methods, and apparatus for monitoring and controlling a wind driven machine | |
EP2055940A2 (en) | Wind farm and method for controlling same | |
US10233908B2 (en) | System and method for de-icing a wind turbine rotor blade | |
CN102937071B (zh) | 一种风力发电机组启动控制的方法和装置 | |
EP3067555A1 (en) | System and method for reducing fan noise during noise reduced operation of a wind turbine | |
US10570883B2 (en) | System and method for protecting wind turbines during wind gusts | |
US20230011028A1 (en) | System and method for monitoring rotor blade health of a wind turbine | |
US10823146B2 (en) | System and method for controlling a wind turbine to minimize rotor blade damage | |
CN202793793U (zh) | 大型风力机组轴承故障诊断*** | |
EP3282122A1 (en) | Adapters for wind turbine refurbishment | |
US10954917B2 (en) | System and method for reducing wind turbine loads by yawing the nacelle to a predetermined position based on rotor imbalance | |
CN102914359A (zh) | 风力发电机振动监测装置及监测方法 | |
CN111594396A (zh) | 一种风电机组状态监控*** | |
CN109899244B (zh) | 一种风力发电机故障判断***及方法 | |
CN112283050A (zh) | 一种基于机器视觉的风力机叶片在线监测方法 | |
CN208380747U (zh) | 一种风力发电机组变速率顺桨的变桨*** | |
EP3444576A1 (en) | Systems and methods for detecting damage in rotary machines | |
EP3722596A1 (en) | System and method for mitigating damage in a rotor blade of a wind turbine | |
CN109751186B (zh) | 风力发电机的控制方法、及高功率风力发电机 | |
EP3796016A1 (en) | System and method for detecting battery faults in a pitch system of a wind turbine | |
JP6503419B2 (ja) | 風力発電施設のデータ収集システム及びデータ収集方法並びに風力発電施設 | |
US11815067B2 (en) | Operation of a wind turbine during start-up to reduce limit cycles | |
CN107401487B (zh) | 一种风电机组传动链自动维护方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20201202 Address after: 100052, 8 floor, No. 1 Caishikou Avenue, Beijing, Xicheng District, 801-03 Patentee after: BEIJING TANGHAO POWER ENGINEERING TECHNOLOGY RESEARCH Co.,Ltd. Address before: 102199 No. 1363 Kangxi Road, Badaling Economic Development Zone, Yanqing District, Beijing Patentee before: BEIJING PUHUA YINENG WIND POWER TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
|
TR01 | Transfer of patent right | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20200929 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |