CN112798044A - 一种风电机组传动链远程智能监测*** - Google Patents
一种风电机组传动链远程智能监测*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种风电机组传动链远程智能监测***，包括：数据采集模块，用于实时采集风电机组部件的监测信号；数据处理模块，用于对监测信号进行时域特征和频域特征计算，得到特征数据；分析诊断模块，用于根据预设的报警阈值对特征数据进行分析诊断，得到诊断信息，并根据诊断信息产生告警信息；通讯模块，用于实现与远程管理模块的数据交互；远程管理模块，用于存储和显示数据处理模块和分析诊断模块的传输数据。本发明的风电机组传动链远程智能监测***，可以实时评估识别风电机组部件故障状态、位置和程度，为运维人员提供准确可靠的决策数据依据，可以及时发现风电机组部件故障，避免次生危害，造成更大损失。
Description
技术领域
本发明属于风机监测技术领域，具体涉及一种风电机组传动链远程智能监测***。
背景技术
风能是太阳辐射对地球表面加热不均匀而形成的，是一种绿色能源，风力发电能够有效地利用风能，在获取能量的同时不破坏自然环境。风力发电机组的特点是结构相对简单，但各部件造价和维修昂贵。一旦发生较大故障，将导致电能供给不足。随着风力发电机组投运规模的扩大和运行时间的增加，对风力发电机组进行故障诊断和预防，已成为业界比较关注的问题。
现有的风力发电机组进行故障诊断通常会安排一位巡检人员按时按地对风力发电机***进行巡检，巡检人员通过对风力发电机***检测，从而掌握风力发电机的运行状态。然而通过人工监测，无法做到实时监测，且会因人为因素导致监测结果存在不确定的误差，且风力发电机组位于高空，不便于进行检测。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种风电机组传动链远程智能监测***。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
本发明提供了一种风电机组传动链远程智能监测***，包括：
数据采集模块，用于实时采集风电机组部件的监测信号；
数据处理模块，用于对所述监测信号进行时域特征和频域特征计算，得到特征数据；
分析诊断模块，用于根据预设的报警阈值对所述特征数据进行分析诊断，得到诊断信息，并根据所述诊断信息产生告警信息；
通讯模块，用于实现与远程管理模块的数据交互；
远程管理模块，用于存储和显示所述数据处理模块和所述分析诊断模块的传输数据。
在本发明的一个实施例中，所述数据采集模块包括安装在所述风电机组部件上的振动传感器和转速传感器；所述监测信号包括振动信号和转速信号。
在本发明的一个实施例中，所述数据处理模块包括信号处理单元和计算单元，其中，
所述信号处理单元包括振动信号处理子单元和转速信号处理子单元，所述振动信号处理子单元用于对所述振动信号进行归一化、滤波和模数转换处理；所述转速信号处理子单元用于对所述转速信号的波形进行光耦隔离和信号整形处理；
所述计算单元包括时域计算子单元、频域计算子单元和转速计算子单元，所述时域计算子单元用于对处理后的所述振动信号进行时域特征计算，得到时域数据；所述频域计算子单元用于对处理后的所述振动信号进行频域特征计算，得到频域数据；所述转速计算子单元用于对处理后的所述转速信号进行计算，得到转速数据。
在本发明的一个实施例中，所述数据处理模块还包括数据清洗单元，用于根据采集的背景噪声信号对处理后的所述监测信号进行清洗处理，去除干扰数据。
在本发明的一个实施例中，所述时域数据包括信号的峰值、有效值、方差和峭度，所述频域数据包括信号的FFT谱特征、包络谱和小波能量。
在本发明的一个实施例中，所述分析诊断模块包括分析诊断单元和报警单元，其中，所述分析诊断单元用于对所述特征数据进行加权统计，并根据预设的报警阈值对风电机组状态的进行诊断，得到诊断信息；所述报警单元用于根据所述诊断信息产生告警信息，所述告警信息包括故障预警信息和故障报警信息。
在本发明的一个实施例中，所述通讯模块采用以太网通讯方式。
在本发明的一个实施例中，所述风电机组部件包括风电机的主轴承、主轴、齿轮箱和发电机。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
1.本发明的风电机组传动链远程智能监测***，可以实时评估识别风电机组部件故障状态、位置和程度，为运维人员提供准确可靠的决策数据依据，可以及时发现风电机组部件故障，避免次生危害，造成更大损失；
2.本发明的风电机组传动链远程智能监测***，可以对边缘硬件数据进行有效准确清洗处理，解决风场数据带宽制约条件，为大数据分析提供更多准确有效的数据，解决深度诊断分析数据量少问题；
3.本发明的风电机组传动链远程智能监测***，可以灵活适应不同工况，应用更广，适应性强。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明如下。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种风电机组传动链远程智能监测***的结构示意图；
图2是本发明实施例提供的另一种风电机组传动链远程智能监测***的结构示意图；
图3是本发明实施例提供的又一种风电机组传动链远程智能监测***的结构示意图。
图标：1-数据采集模块；101-振动传感器；102-转速传感器；2-数据处理模块；201-信号处理单元；2011-振动信号处理子单元；2012-转速信号处理子单元；202-计算单元；2021-时域计算子单元；2022-频域计算子单元；2023-转速计算子单元；203-数据清洗单元；3-分析诊断模块；301-分析诊断单元；302-报警单元；4-通讯模块；5-远程管理模块。
具体实施方式
为了进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及具体实施方式，对依据本发明提出的一种风电机组传动链远程智能监测***进行详细说明。
有关本发明的前述及其他技术内容、特点及功效，在以下配合附图的具体实施方式详细说明中即可清楚地呈现。通过具体实施方式的说明，可对本发明为达成预定目的所采取的技术手段及功效进行更加深入且具体地了解，然而所附附图仅是提供参考与说明之用，并非用来对本发明的技术方案加以限制。
实施例一
请参见图1，图1是本发明实施例提供的一种风电机组传动链远程智能监测***的结构示意图。如图所示，本实施例的风电机组传动链远程智能监测***包括：数据采集模块1、数据处理模块2、分析诊断模块3、通讯模块4和远程管理模块5。其中，数据采集模块1用于实时采集风电机组部件的监测信号；数据处理模块2用于对监测信号进行时域特征和频域特征计算，得到特征数据；分析诊断模块3用于根据预设的报警阈值对特征数据进行分析诊断，得到诊断信息，并根据诊断信息产生告警信息；通讯模块4用于实现与远程管理模块的数据交互；远程管理模块5用于存储和显示数据处理模块和分析诊断模块的传输数据。
本实施例的风电机组传动链远程智能监测***，可以实时评估识别风电机组部件故障状态、位置和程度，为运维人员提供准确可靠的决策数据依据，用户可以通过远程管理模块显示的数据，及时发现风电机组部件故障，避免次生危害，造成更大损失。
具体地，在本实施例中，风电机组部件包括风电机的主轴承、主轴、齿轮箱和发电机。
请参见图2，图2是本发明实施例提供的另一种风电机组传动链远程智能监测***的结构示意图。如图所示，数据采集模块1包括安装在风电机组部件上的振动传感器101和转速传感器10，相应的，监测信号包括振动信号和转速信号。
需要说明的是在本实施例中，数据采集模块还包括激励电路，激励电路为4-20mA可配置恒流源，为传感器提供工作所需的激励电流。
进一步地，数据处理模块2包括信号处理单元201和计算单元202。其中，信号处理单元201包括振动信号处理子单元2011和转速信号处理子单元2012，其中，振动信号处理子单元2011用于对振动信号进行归一化、滤波和模数转换处理；转速信号处理子单元2012用于对转速信号的波形进行光耦隔离和信号整形处理。
在本实施例中，采用信号调理电路、带通滤波电路以及模数转换电路对对振动信号进行归一化、滤波和模数转换处理。采用转速信号隔离转换电路对转速信号的波形进行光耦隔离和信号整形处理。
进一步地，计算单元202包括时域计算子单元2021、频域计算子单元2022和转速计算子单元2023，时域计算子单元2021用于对处理后的振动信号进行时域特征计算，得到时域数据；频域计算子单元2022用于对处理后的振动信号进行频域特征计算，得到频域数据；转速计算子单元2023用于对处理后的转速信号进行计算，得到转速数据。
可选地，在本实施例中，时域数据包括振动信号的峰值、有效值、方差和峭度，在其他实施例中，时域数据还可以包括信号的平均值、平均幅值、标准差和裕度。其中，平均值可以表明信号的中心趋势，凸显了振动信号的静态信息，代表了振动信号的波动中心。有效值也称为均方根值，可以用来反映由于制造精度差以及工作表面点蚀所产生的不规则振动状况，制造精度越低或轴承磨损程度越大，则有效值越高。峭度对早期故障更为敏感，如果峭度值过大，则说明有故障发生。随着故障情况渐进性的增强，峭度值也会慢慢增加。
在本实施中，频域数据包括振动信号的FFT谱特征、包络谱和小波能量，可以通过FFT运算和包络谱运算进行频域特征计算。当风电机组部件出现故障后，振动信号的时域数据的幅值和概率分布将会发生变化，这可以很直观的反映部分故障信息，而当幅值超过一定限度后也预示着可能相关零部件已失效，预示着会有需要及时更换零部件，但却不能提示零部件的具体信息，因此，对振动信号进行时域分析一般只能作为简易诊断。要想获知引起风电机故障的具***置，属于何种类型的故障，以及故障所造成的影响时，需要考虑用频域分析方法分析振动信号。所谓频域分析，也就是把时间序列上的信号集合利用傅里叶变换转换成频率序列上的信号集合。这样在频域上分析振动信号，观察不同信号谱峰位置变化情况并计算出相关的频域指标来反映故障信息。
进一步地，在其他实施例中，数据处理模块2还包括数据清洗单元203，如图3所示，数据清洗单元203用于根据采集的背景噪声信号对处理后的监测信号进行清洗处理，去除干扰数据。具体地，通过对实际背景噪声信号的采集，根据特征数据在故障诊断中的权重，对监测信号进行精确删选清洗，降低监测***通讯传输和后续计算单元202对数据处理的压力。
需要说明的是，在其他实施例中，数据处理模块2还包括异常值剔除单元，用于剔除监测信号中的异常数据，例如：剔除监测信号中由于电磁干扰而产生的异常数据。
进一步地，分析诊断模块3包括分析诊断单元301和报警单元302，其中，分析诊断单元301用于对特征数据进行加权统计，并根据预设的报警阈值对风电机组状态的进行诊断，得到诊断信息；报警单元302用于根据诊断信息产生告警信息，告警信息包括故障预警信息和故障报警信息。
具体地，在本实施例中，分析诊断单元301可以通过选择特定特征值并进行加权统计后，结合设置的多维报警阈值进行分析诊断，后完成对风电机组状态的报警等级诊断判别。在本实施例中，报警阈值初始值可以根据经验值进行设定，在***运行过程中，也可对其进行修正改进。
在本实施中，数据处理模块2和分析诊断模块3可以通过FPGA以及在FPGA***搭建的电路实现。
进一步地，在本实施例中，通讯模块4采用以太网通讯方式，可以自定义数据帧格式，与远程管理模块5通讯，实现数据上传、参数的配置和命令的交互。
进一步地，远程管理模块5包括人机交互界面，人机交互界面用于实现调取和显示风电机组的振动信号和转速信号的数据以及数据处理模块2和分析诊断模块3传输特征数据和告警信息。另外，用户还可以通过人机交互界面调取并查看风电机组的历史数据。
进一步地，在本实施例中，智能监测***还包括配置调度模块，配置调度模块用于实现数据的在线发送和离线存储任务调度、探测器配置(实时时间、部署信息、特征阈值参数、采样间隔、滤波器参数、网络参数等信息)、TCP通讯模块控制和协议组包、参数存储器控制等功能。
本发明的风电机组传动链远程智能监测***，可以对边缘硬件数据进行有效准确清洗处理，解决风场数据带宽制约条件，为大数据分析提供更多准确有效的数据，解决深度诊断分析数据量少问题，而且，本发明的风电机组传动链远程智能监测***，可以灵活适应不同工况，应用更广，适应性强。
应当说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的物品或者设备中还存在另外的相同要素。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种风电机组传动链远程智能监测***，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于实时采集风电机组部件的监测信号；
数据处理模块，用于对所述监测信号进行时域特征和频域特征计算，得到特征数据；
分析诊断模块，用于根据预设的报警阈值对所述特征数据进行分析诊断，得到诊断信息，并根据所述诊断信息产生告警信息；
通讯模块，用于实现与远程管理模块的数据交互；
远程管理模块，用于存储和显示所述数据处理模块和所述分析诊断模块的传输数据。
2.根据权利要求1所述的风电机组传动链远程智能监测***，其特征在于，所述数据采集模块包括安装在所述风电机组部件上的振动传感器和转速传感器；所述监测信号包括振动信号和转速信号。
3.根据权利要求2所述的风电机组传动链远程智能监测***，其特征在于，所述数据处理模块包括信号处理单元和计算单元，其中，
所述信号处理单元包括振动信号处理子单元和转速信号处理子单元，所述振动信号处理子单元用于对所述振动信号进行归一化、滤波和模数转换处理；所述转速信号处理子单元用于对所述转速信号的波形进行光耦隔离和信号整形处理；
所述计算单元包括时域计算子单元、频域计算子单元和转速计算子单元，所述时域计算子单元用于对处理后的所述振动信号进行时域特征计算，得到时域数据；所述频域计算子单元用于对处理后的所述振动信号进行频域特征计算，得到频域数据；所述转速计算子单元用于对处理后的所述转速信号进行计算，得到转速数据。
4.根据权利要求3所述的风电机组传动链远程智能监测***，其特征在于，所述数据处理模块还包括数据清洗单元，用于根据采集的背景噪声信号对处理后的所述监测信号进行清洗处理，去除干扰数据。
5.根据权利要求3所述的风电机组传动链远程智能监测***，其特征在于，所述时域数据包括信号的峰值、有效值、方差和峭度，所述频域数据包括信号的FFT谱特征、包络谱和小波能量。
6.根据权利要求1所述的风电机组传动链远程智能监测***，其特征在于，所述分析诊断模块包括分析诊断单元和报警单元，其中，所述分析诊断单元用于对所述特征数据进行加权统计，并根据预设的报警阈值对风电机组状态的进行诊断，得到诊断信息；所述报警单元用于根据所述诊断信息产生告警信息，所述告警信息包括故障预警信息和故障报警信息。
7.根据权利要求1所述的风电机组传动链远程智能监测***，其特征在于，所述通讯模块采用以太网通讯方式。
8.根据权利要求1所述的风电机组传动链远程智能监测***，其特征在于，所述风电机组部件包括风电机的主轴承、主轴、齿轮箱和发电机。
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