[发明专利]一种基于VaDE的风力发电机轴承故障诊断方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于VaDE的风力发电机轴承故障诊断方法及系统，所述方法包括：获取预测时段内各时刻的风力发电机轴承的状态数据；将所述预测时段内各时刻的风力发电机轴承的状态数据输入预先建立的风力发电机轴承故障诊断模型中，获取预测时段内所述风力发电机轴承对应的高斯分布的权重；基于预测时段内所述风力发电机轴承对应的高斯分布的权重对预测时段内所述风力发电机轴承是否存在故障进行诊断。本发明提供的技术方案，通过风力发电机轴承故障诊断模型诊断所述轴承是否故障，可以提高对风力发电机轴承故障诊断的准确性。

技术领域

本发明涉及轴承故障领域，具体涉及一种基于VaDE的风力发电机轴承故障诊断方法及系统。

背景技术

目前风电行业风力发电机轴承故障是普遍现象，现有的轴承故障监测系统，只能监测轴承的振动、温度等参数，对监控数据的分析和判断，仍然需要有经验的技术人员进行人为判断。所以说，现有的轴承故障诊断系统，对发电机轴承故障预计及实时诊断而言意义不大，仍停留在为发电机轴承参数监控及未故障后的原因分析提供原始数据。

由此可见，上述现有的风力发电机轴承故障诊断显然仍存在不便与缺陷，亟待加以进一步改进。如何能创设一种方便且准确的风力发电机轴承故障诊断方法及系统，使其能够准确的对风力发电机轴承进行故障诊断，提高风力发电机的安全性，成为当前业界急需改进的目标。

发明内容

本申请提供一种基于VaDE的风力发电机轴承故障诊断方法及系统，以至少解决相关技术中对风力发电机轴承是否故障的诊断方法的准确度低的技术问题。

本申请第一方面实施例提出一种基于VaDE的风力发电机轴承故障诊断方法，所述方法包括：

获取预测时段内各时刻的风力发电机轴承的状态数据；

将所述预测时段内各时刻的风力发电机轴承的状态数据输入预先建立的风力发电机轴承故障诊断模型中，获取预测时段内所述风力发电机轴承对应的高斯分布的权重；

基于预测时段内所述风力发电机轴承对应的高斯分布的权重对预测时段内所述风力发电机轴承是否存在故障进行诊断。

本申请第二方面实施例提出一种基于VaDE的风力发电机轴承故障诊断系统，所述系统包括：

第一获取模块，用于获取预测时段内各时刻的风力发电机轴承的状态数据；

第二获取模块，用于将所述预测时段内各时刻的风力发电机轴承的状态数据输入预先建立的风力发电机轴承故障诊断模型中，获取预测时段内所述风力发电机轴承对应的高斯分布的权重；

诊断模块，用于基于预测时段内所述风力发电机轴承对应的高斯分布的权重对预测时段内所述风力发电机轴承是否存在故障进行诊断。

本申请的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：

本发明提供的一种基于VaDE的风力发电机轴承故障诊断方法及系统中，先获取预测时段内各时刻的风力发电机轴承的状态数据，然后将所述预测时段内各时刻的风力发电机轴承的状态数据输入预先建立的风力发电机轴承故障诊断模型中，获取预测时段内所述风力发电机轴承对应的高斯分布的权重，最后基于预测时段内所述风力发电机轴承对应的高斯分布的权重对预测时段内所述风力发电机轴承是否存在故障进行诊断。本发明提供的技术方案，通过风力发电机轴承故障诊断模型诊断所述轴承是否故障，可以提高对风力发电机轴承故障诊断的准确性。

本申请附加的方面以及优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面以及优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是根据本申请一个实施例提供的基于VaDE的风力发电机轴承故障诊断方法的流程图；