[发明专利]一种监测风力发电设备中叶片的状态的方法、计算设备和系统

权利要求书

1.一种监测风力发电设备中叶片的状态的方法，每个叶片表面均布置有三轴加速度传感器，所述方法包括步骤：

对于每个叶片，

经由其三轴加速度传感器获取该叶片在叶片摆舞方向和叶片摆振方向的当前振动数据和历史振动数据；

对于叶片摆舞方向和叶片摆振方向中的每个方向，

对该方向的当前振动数据和历史振动数据中的每一组振动数据进行运行模态分析，得到在每一组振动数据的采集时间上叶片模态频率的频率分布；

根据所得到的多个频率分布及对应振动数据的采集时间，获取叶片模态频率的频率分布的时间变化趋势；

选择所述频率分布的时间变化趋势中能量最高的预定数目条频率线，每条频率线包括多个频率点；

统计所选择的预定数目条频率线中的频率点的频率值分布；

基于对所统计的频率值分布变化的监测来确定叶片的状态是否异常。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述基于对频率值分布变化的监测来确定叶片的状态是否异常的步骤包括：

当监测到任一频率值上频率点个数的变化超过预定比例时，确定叶片的状态异常。

3.如权利要求1所述的方法，其中，预定数目条频率线为3或4条。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括步骤：

对于每个叶片，

经由其三轴加速度传感器获取该叶片在叶片叶尖方向的当前振动数据；

计算该方向的当前振动数据的时域指标；

基于对所计算的时域指标的监测来确定该叶片是否状态异常，其中当监测到任一时域指标超过相应的阈值时，确定该叶片的状态异常。

5.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括步骤：

对于叶片摆舞方向和叶片摆振方向中的每个方向，

计算该方向的当前振动数据的时域指标；

基于对所计算的时域指标的监测来确定该叶片是否状态异常，其中当监测到任一时域指标超过相应的阈值时，确定该叶片的状态异常。

6.如权利要求2所述的方法，其中，还包括步骤：

对于叶片摆舞方向和叶片摆振方向中的每个方向，

获取风力发电设备的多个叶片在该方向的当前振动数据的频谱；

对多个叶片中的每两个，获取该两个叶片的当前振动数据的相关系数以及频谱之间的差值谱；

根据所获取的相关系数和差值谱来构成一个相似度矩阵；

基于对相似度矩阵中非对角线元素的监测来确定叶片是否状态异常，其中，当监测到任一非对角线元素小于预定阈值时确定叶片的状态异常。

7.如权利要求6所述的方法，其中，获取该两个叶片的当前振动数据的相关系数的公式如下：

其中，两个叶片的两组振动数据分别为x、y，其均值分别为x_i、y_i分别为振动数据x、y中第i个数据，Corr(x,y)为两组振动数据的相关系数。

8.如权利要求6所述的方法，其中，风力发电设备具有3个叶片，相似度矩阵的公式如下：

其中，A_sim为相似度矩阵，三个叶片的三组振动数据分别为x(t)、y(t)、z(t)，t为时间，其对应的频谱分别为PX(ω)、PY(ω)、PZ(ω)，ω为频率，Cprr(x,y)、Corr(z,x)、Corr(z,x)分别为x(t)和y(t)、z(t)和x(t)、z(t)和y(t)的相关系数。

9.如权利要求1-8中任一个所述的方法，其中，所述方法还包括步骤：

在获取叶片在叶片叶尖方向、叶片摆舞方向和叶片摆振方向的振动数据之后，对所获取的振动数据进行预定频率范围的带通滤波。

10.如权利要求4所述的方法，其中，所述时域指标包括峰值和有效值。