[发明专利]一种精细化的闭环式风机故障诊断方法及系统

说明书

本发明公开了一种精细化的闭环式风机故障诊断方法及系统，方法包括：建立系统知识库，将实际故障信息映射到能够引起所述实际故障信息发生的电气线路；利用数据加权算法对所述电气线路的每个节点元件发生故障的概率进行计算，判断出电气线路中出现故障的节点元件；判断诊断结果的正确性，对数据加权算法中每个节点元件对应的权重值进行修正。通过建立系统知识库，将实际故障信息关联到系统知识库，依据数据加权算法进行计算，能够准确、快速的预测出故障的节点元件。采用闭环式判断，利用闭环修正对权重值进行调整、优化，进一步的提高准确率，给机组维护人员提供了一个更可靠的检修指导的方法。

技术领域

本发明属于风电场智慧化建设领域，具体涉及一种精细化的闭环式风机故障诊断方法及系统。

背景技术

风力发电机是实现风能、机械能与电能之间相互转化的机电设备，将风能转换为机械功，机械功带动转子旋转，最终输出交流电。风力发电机一般由风轮、发电机(包括装置)、调向器(尾翼)、塔架、限速安全机构和储能装置等构件组成。在风电场中风力发电机是十分重要的设备，但是，长期使用过程中风力发电机很容易出现各种故障问题。

目前市场上的大多数风机故障诊断方法多是一些基于添加传感器和检测设备，或者依赖于现有的一些复杂的预测模型，但是当前的这些诊断方法多是对风机的大部件进行的，在故障诊断方面没有细化到具体的电路元器件位置，并不能给现场的检修人员带来细致的检修意见，当风机出现故障时，依据现有的故障诊断方法不能够快速的找出故障位置，需要长时间的排查。

发明内容

本发明的目的在于提供一种精细化的闭环式风机故障诊断方法及系统，以解决现有技术中，依据现有的故障诊断方法不能够快速的找出故障位置的问题。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种精细化的闭环式风机故障诊断方法，包括以下步骤：

建立系统知识库，所述系统知识库包括风机电气原理图中每条电气线路的节点元件的信息，将所述节点元件与故障信息进行关联，所述故障信息为所述节点元件能够引起的故障信息；

获取风机的实际故障信息，将实际故障信息映射到能够引起所述实际故障信息发生的电气线路；利用数据加权算法对所述电气线路的每个节点元件发生故障的概率进行计算，判断出电气线路中出现故障的节点元件；

统计库房备品备件数据的变动情况，如果库房中某个减少的备用节点元件与增多的故障节点元件相对应，则本次的故障诊断结果正确；如果库房中某个减少的备用节点元件与增多的故障节点元件不对应，则本次的故障诊断结果错误；

故障诊断结果错误后，对数据加权算法中每个节点元件对应的权重值进行修正。

进一步的，所述系统知识库为支点分散型的数据存储模型。

进一步的，所述数据存储模型以风机电气原理图为依据，节点元件的信息以及节点元件能够引起的故障信息以风机电气原理图中的电气线路为模型关联在一起。

进一步的，所述电气线路中的每个节点元件的信息以及节点元件能够引起的故障信息都以不同的方式进行标记，且每条电气线路相互独立。

进一步的，利用数据加权算法对所述电气线路的每个节点元件发生故障的概率进行计算，判断出电气线路中出现故障的节点元件，具体方式如下：

将风机电气原理图中，某一条电气线路的所有节点元件集中作为分析对象；

将该条电气线路的故障权重值根据节点元件的数目平分，此时同一条电气线路上的所有节点元件权重值相同；

通过实际故障情况对同一条电气线路上的所有节点元件权重值进行修正，将实际发生故障的节点元件权重值调高；

依据修正后的所有节点元件权重值进行故障的判断，在下次发生同类故障时优先推送权重值高的节点元件。