[发明专利]一种风力发电机故障诊断系统及方法

说明书

本发明公开了一种风力发电机故障诊断系统，其包括：若干个传感器，其采集风力发电机的多个特征量；第一处理单元，其接收传感器传输的多个特征量，并且：将若干个传感器采集的多个特征量作为故障分类的条件属性集，通过粗糙集理论进行信息融合建立故障诊断决策表；基于故障诊断决策表提取出故障诊断规则；以及，采用故障诊断规则对风力发电机的故障进行诊断。此外，本发明还公开了一种风力发电机故障诊断方法。该风力发电机故障诊断系统可以对多种故障因素进行故障诊断，通过提取多个风力发电机的特征量进行分析诊断，从而发现风力发电机发生故障的各个故障因素以及各个故障因素之间的联系，最终使得获取的故障诊断结果准确率高。

技术领域

本发明涉及一种用于故障诊断的系统及方法，尤其涉及一种发电机故障诊断系统及方法。

背景技术

由于风力发电机频繁发生故障会对于电力设备的运行效率以及安全造成重大影响，因此，快速及时发现故障并对所发生的故障进行诊断对于电力设备的运行具有重大意义。

目前，现有技术中通过温度诊断法，振动分析诊断法，声发射诊断对风力发电机组的故障进行诊断。然而，上述诊断方法均为单一的诊断方法，也就是说，其依靠单一信息分析诊断风力发电机故障，能够达到对单一故障因素进行较好的诊断，在发生单一故障时能够较好的进行处理，然而，当发生故障为多种故障因素时，由于上述诊断方法提取的信息过于单一，因而，导致其诊断结果准确率不高，并且由于在获取主要信息时夹载着不相干的信息，从而造成无法找到风力发电机故障各因素的内在联系。

基于此，期望获得一种风力发电机故障诊断系统，该风力发电机故障诊断系统可以对多种故障因素进行故障诊断，最终获取的故障诊断结果准确率高。

发明内容

本发明的目的之一在于提供一种风力发电机故障诊断系统，该风力发电机故障诊断系统通过设置若干个传感器采集风力发电机的多个特征量，将所采集的多个特征量作为故障分类的条件属性集，并以此建立故障诊断决策表，基于该故障诊断决策表提取故障诊断规则，当风力发电机发生故障时，通过故障诊断规则进行故障诊断，从而实现对多种故障因素的故障诊断，且获得的故障诊断结果准确率高。

基于上述目的，本发明提出了一种风力发电机故障诊断系统，其包括：

若干个传感器，其采集风力发电机的多个特征量；

第一处理单元，其接收传感器传输的多个特征量，并且：将若干个传感器采集的多个特征量作为故障分类的条件属性集，通过粗糙集理论进行信息融合建立故障诊断决策表；基于故障诊断决策表提取出故障诊断规则；以及，采用故障诊断规则对风力发电机的故障进行诊断。

在本发明所述的风力发电机故障诊断系统中，传感器采集风力发电机的多个特征量，多个特征量包括转速、温度、电流、电压，传感器将采集到的多个特征量传送至第一处理单元，第一处理单元接收传感器传输的多个特征量，并将干个传感器采集的多个特征量作为故障分类的条件属性集，通过粗糙集理论进行信息融合建立故障诊断决策表；基于故障诊断决策表提取出故障诊断规则；以及，采用故障诊断规则对风力发电机的故障进行诊断。

需要说明的是，在一些实施方式中，第一处理单元可以为PLC，例如S7-300系列PLC，通过多模块自由组合实现不同的功能，从而满足实际应用，在一些实施方式中，根据实施方式的具体情况第一处理单元选择不同的模块进行处理。

进一步地，在本发明所述的风力发电机故障诊断系统中，所述传感器包括温度传感器、转速传感器、电流传感器和电压传感器的至少其中之一；相应地，所述特征量包括风力发电机的温度、转速、电流和电压的至少其中之一。

进一步地，在本发明所述的风力发电机故障诊断系统中，还包括：

图像采集装置，其采集风力发电机故障处的图像；

第二处理单元，其接收图像采集装置传输的图像，并对该图像进行处理；