[发明专利]风力发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统无效

专利信息
申请号: 201310228657.9 申请日: 2013-06-09
公开(公告)号: CN103343728A 公开(公告)日: 2013-10-09
发明(设计)人: 安源胜;齐永强 申请(专利权)人: 上海乾祺电子科技有限公司
主分类号: F03D7/00 分类号: F03D7/00;G01D21/02
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 200235 上海*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 风力 发电 机组 远程 在线 模式 健康 状态 监测 故障诊断 系统
【权利要求书】:

1.一种风力发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统,其包括,风速/发电量监测装置、温度/振动监测装置、音频监测装置和视频监测装置,其特征在于:该监测与故障诊断系统还包括与风力发电机组相连接的下位机以及与网络客户端相连的上位机;所述上位机与所述下位机能够通过光纤或网络传输数据。

2.根据权利要求1所述的一种风力发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统,其特征在于:所述下位机为单片机或工控机,所述下位机预装有状态检测模块,能够实现各种数据的实时采集,并对采集的数据根据设定预定的阈值进行规则分析,监控风力发电机组运行的健康状态。

3.根据权利要求2所述的一种风力发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统,其特征在于:所述下位机安装风力发电机组振动状态检测模块,对风力发电机组的各待检测部件进行信号采样,将各类传感器取得的信号经数据转换及初步处理传送给所述上位机,对机组运行的健康状态根据预定的阈值进行规则分析,当数据超过预定的阈值时即进行声光报警。

4.根据权利要求1所述的一种风力发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统,其特征在于:所述上位机为工控机或服务器,所述上位机安装有风力发电机组故障诊断专家模块,对风场内各风力发电机组进行监控,采用扫描方式接收所述下位机发送上来的数据并根据时段加以存储;所述风力发电机组故障诊断专家模块对所述风力发电机组总体健康状态进行精确的故障分析和诊断;所述故障分析采用事件触发和人工智能模式,对所述风力发电机组进行精密的故障诊断并及时报警。

5.根据权利要求2所述的一种风力发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统,其特征在于:所述下位机和所述上位机均设有监测和报警单元,所述监测和报警单元一旦发现监测数据超过所述预定的阈值,则会自动进行故障分析,并通过所述报警单元进行报警。

6.根据权利要求5所述的一种风力发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统,其特征在于:所述下位机的报警单元以声和光方式发出报警,所述上位机的报警单元以声、光和文字闪烁三种方式同时在显示器上发出报警。

7.根据权利要求1所述的一种风力发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统,其特征在于:所述风速/发电量监测装置通过数据通讯技术与风力发电机组主控系统进行数据交换,获取风速与发电量数据,利用风速与发电量常态关系曲线定性监测风力发电机组的运行状态;所述温度/振动监测装置包括传感器、信号调理器和数据采集卡;所述数据采集卡包括低频数据采集卡和高速数据采集卡;所述传感器包括温度传感器、转速传感器和振动传感器;所述音频监测装置以及所述视频监测装置分别通过在风力发电机组的机舱安装麦克风阵列及摄像机阵列,获取机组运行的音频和视频数据,实现远程观察风力发电机组的运行状态。

8.根据权利要求1所述的一种风力发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统,其特征在于:所述下位机可单独使用,也可与所述上位机通过光纤或网络联网使用。

9.一种利用前述任一权利要求所述的一种风力发电机组远程在线多模式健康状态监测与故障诊断系统的监测与诊断方法,其特征在于:包括以下步骤,

(1)所述风速/发电量监测装置通过数据通讯技术,与所述风力发电机组进行数据交换,获取风速与发电量数据,并将相关数据通过数据总线传送至所述下位机;

(2)所述温度/振动监测装置的温度、转速及振动传感器对风力发电机组的主轴承、齿轮箱、耦合器、发电机、偏航机构、机舱和塔架进行如下信号采集:所有轴承的温度;机舱温度、齿轮箱油温、发电机线圈和气隙温度;主轴转速和发电机转速;主轴轴承、齿轮箱前后端轴承和发电机前后端轴承三向振动;齿轮箱壳体、底座、偏航机构、机舱和塔架的垂直振动;所述传感器采集到的信号进入信号调理器进行处理;其中的温度信号经所述低频数据采集卡采集并转换为数字信号,振动信号和转速信号由所述高速数据采集卡同步采集并转换为数字信号;转换后的数字信号进入下位机;

(3)所述下位机通过预装状态检测模块、监测单元以及报警单元,根据预先设定的阈值对相关数据进行判断分析,一旦发现所采集的风力发电机组的数据超过预定的阈值,则启动报警单元发出声光报警;

(4)所述下位机通过网络或光纤将所传感器采集的数据传送至所述上位机,所述上位机通过预装的风力发电机组故障诊断专家模块及监测和报警单元对风力发电机组总体健康状态进行精确的分析和诊断;故障分析采用事件触发和人工智能模式,对各风力发电机组进行精密的故障诊断,如果发现超出预定阈值即进行声光及文字报警;所述风力发电机组故障诊断专家模块中所包含的专家知识库可以进行神经网络推理和模糊诊断,其在分析轴承和齿轮振动过程中,将温度升高与振动幅度大幅增加作为轴承和齿轮出现故障的主判据,结合频谱和小波变换加以分析,确定故障部位和严重程度;

(5)所述音频监测装置以及所述视频监测装置分别通过在风力发电机组的机舱安装麦克风阵列及摄像机阵列,从而获取机组运行的音频和视频数据,实现远程观察风力发电机组的运行状态。

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