[发明专利]风电机组变桨轴承检测方法、装置及风力机组

权利要求书

1.一种风电机组变桨轴承检测方法，其特征在于，包括：

获取待测风电机组在停机收桨工况下的时序数据，构建用于进行变桨轴承检测的各目标变量的时序数据集；

在任一目标变量涉及至少一个关联变量的情况下，构建与所述任一目标变量相关的高维关联变量模型，并根据所述任一目标变量的时序数据集，确定所述高维关联变量模型中各网格单元的目标变量检测值；

调用与所述任一目标变量相关的高维决策模型，并确定每个所述目标变量检测值在所述高维决策模型中对应的目标变量参考值；

根据所有目标变量检测值及其对应的目标变量参考值，确定对所述待测风电机组变桨轴承的检测结果。

2.根据权利要求1所述的风电机组变桨轴承检测方法，其特征在于，所述根据所有目标变量检测值及其对应的目标变量参考值，确定对所述待测风电机组变桨轴承的检测结果，包括：

确定所述任一目标变量相关的第一比值数组和第一异常值占比；所述第一比值数组是由每个目标变量检测值及其对应的目标变量参考值之间的比值构成，所述第一异常值占比为目标变量检测值大于对应的目标变量参考值的占比；

根据所有目标变量相关的第一比值数组和第一异常值占比，确定对所述待测风电机组变桨轴承的检测结果。

3.根据权利要求2所述的风电机组变桨轴承检测方法，其特征在于，还包括：

在任一目标变量不涉及关联变量的情况下，调用与所述任一目标变量相关的变量参考阈值；

根据所述任一目标变量的时序数据集与所述变量参考阈值，确定所述任一目标变量相关的第二比值数组和第二异常值占比；

所述第二比值数组是由每个时序数据与所述变量参考阈值之间的比值构成，所述第二异常值占比为时序数据大于所述变量参考阈值的占比；

根据所有涉及关联变量的目标变量相关的第一比值数组和第一异常值占比，以及所有不涉及关联变量的目标变量相关的第二比值数组和第二异常值占比，重新确定对所述待测风电机组变桨轴承的检测结果。

4.根据权利要求1所述的风电机组变桨轴承检测方法，其特征在于，在所述任一目标变量为变桨电机电流，所述变桨电机电流涉及的关联变量为桨距角、桨叶方位角的情况下，在调用与所述任一目标变量相关的高维决策模型之前，还包括：

获取与所述待测风电机组同机型的其它风电机组在停机收桨工况下的历史时序数据，并从所述历史时序数据中筛选出与所述变桨电机电流相关的第一时序数据；

按照第一步长将桨叶方位角区间划分为m个第一等分子区间；

将桨距角区间内划分为n个第二等分子区间；所述n个第二等分子区间是将桨距角区间内划分为多个桨距角子区间后，根据每个桨距角子区间对应的变桨速度，对每个桨距角子区间进行等距划分后生成的；

由所述m个第一等分子区间与所述n个第二等分子区间，构成与所述变桨电机电流相关的高维决策模型，所述高维决策模型为二维决策模型；

根据所述第一时序数据，确定位于所述二维决策模型内各网格单元的目标变量历史数据。

5.根据权利要求4所述的风电机组变桨轴承检测方法，其特征在于，根据所述第一时序数据，确定位于所述二维决策模型内各网格单元的目标变量历史数据之后，还包括：

在确定所述二维决策模型中各网格单元内的目标变量历史数据的数量均大于第一阈值的情况下，根据位于所述二维决策模型中各网格单元内的目标变量历史数据，确定各网格单元的目标变量参考值。

6.根据权利要求5所述的风电机组变桨轴承检测方法，其特征在于，所述根据位于所述二维决策模型中各网格单元内的目标变量历史数据，确定各网格单元的目标变量参考值，包括：

在对任一网格单元内的所有目标变量历史数据，按照变桨电机电流的由小至大依次排列之后，由所有目标变量历史数据构建第一箱线图，并确定所述第一箱线图的第一四分位数和第三四分位数；

根据所述第一四分位数和所述第三四分位数，确定所述第一箱线图的四分位距；

结合所述四分位距和所述第三四分位数，确定所述第一箱线图的上极限，并将所述上极限作为所述任一网格单元的目标变量参考值。