[发明专利]一种基于Matlab的风电机组智能状态检修方法

摘要

一种基于Matlab的风电机组智能状态检修方法，通过定期对风电机组设备运行数据采集，并在Matlab平台上进行自动批量分析，直观地将设备运行状态表现出来，通过实际运行历史趋势与状态预警线进行比较，在故障报警前，快速地判定设备是否运行异常，并制定专项检修措施，以此来提高检修工作的针对性，明确检修重点，保证设备安全稳定运行，延长设备使用寿命，提高机组可利用率。

主权项

1.一种基于Matlab的风电机组智能状态检修方法，其特征在于：它的操作步骤如下：步骤一：数据采集，采集全场风电机组一周的运行数据，以10分钟为采样周期；步骤二：状态预警值设定，根据设备手册、主控报警阀值、主控预警阀值及机组历史运行数据库，设定状态预警值，除关注报警阀值、预警阀值及状态预警值外，还需关注同一部件不同传感器所采集的温度差值；步骤三：Matlab平台运行，在Matlab平台下，运行已编译好的数据分析程序；程序执行后，弹出“选择温度数据”对话框，在对话窗口中选择已采集的运行数据文件, 数据文件能多选；在采集的运行数据文件同一路径下，自动生成《齿轮箱测点温度》、《齿轮箱差值温度》、《发电机测点温度》、《发电机差值温度》、《主轴温度》、《变桨》、《机舱塔底环境温度》文件夹；程序自动对已选中的运行数据表逐一进行分类重组；接着，程序开始自动绘制各变量历史趋势图及状态预警线，且自动导出以时间为横轴的设备运行数据图，同时，程序自动导出以功率为横轴的设备运行数据图，以便于从历史趋势和不同的运行工况两个角度来分析；图片自动以机组编号命名，并保存于之前生成的对应文件夹中；步骤四：状态检修异常处理，分析设备运行数据图，若波形超出状态预警线，则判断为设备异常，需对机组进行专项检查。