专利名称：一种叶片不平衡故障诊断方法
技术领域：
本发明涉及一种叶片不平衡故障诊断方法，属于风力发电技术。
背景技术：
随着能源危机和环境污染的日益严重，风力发电受到越来越多的关注。在全球范围内，大量的风电机组的投产使的风电机组的安全稳定运行引起人们的高度重视。风电机组常年运行过程中，由于受到空气动力和恶劣环境的影响，风电机组易出现各种的故障，风电机组的状态监测和故障诊断已经成为必不可少的环节，其中叶片不平衡故障诊断出现的几率非常高。叶片不平衡故障会导致风电机组产生巨大振动，进而会影响风电机组的寿命。风电机组叶片价格昂贵，损坏后维护困难，因此对叶片的故障诊断就显得尤为重要。目前，对于叶片不平衡故障的诊断，相对成熟的技术是基于振动和FFT(FastFourier Transform,快速傅里叶变换)分析的方法,但是这种方法存在一定的缺点。一方面需要在风电机组上安装振动传感器，增加了成本同时也降低了可靠性；另一方面，自然界中的风速是随机变化的，会导致风电机组的振动信号是非平稳的，常规的FFT并不适合处理非平稳信号。近年来，基于电信号的故障诊断已成为人们的研究方向，这种方法不要安装额外的传感器。另外，对于非平稳信号的分析需要专门的非平稳信号的分析技术，常见的有STFT (Short-Time Fourier Transform,短时傅里叶变换)、Wigner_Ville 分布、小波分析、经验模态分解和阶比分析等。风电机组的振动信号的频率或电信号的频率与发电机的转速密切相关，因此，阶比分析技术更具有优势。基于VKF-OT (Vold-Kalman阶比跟踪)方法是近年来出现的一种新的阶比技术，它可以有效地实现时变阶比谱分析的功能，能够在时域中直接提取阶比分量，同时可以避免由于时频变换或重采样带来的相位偏差，最重要的是它能够有效地分离临近、交叉阶比。VKF-OT方法一般都使用在旋转机械设备中，利用其处理振动信号。
发明内容
发明目的:为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于电信号和VKF-OT方法的风电机组叶片不平衡故障诊断的方法，该方法简单易行、成本低、能够有效提高风电机组叶片不平衡故障诊断的安全性和可靠性。技术方案:为实现上述目的，本发明采用的计算方案为:一种叶片不平衡故障诊断方法，包括如下步骤:(I)记录风电机组运行状况下发电机交轴的电流分量i,信号和发电机的转速信号;(2)利用VKF-OT方法从电机交轴的电流分量i,中提取特征阶比分量；(3)计算特征阶比分量幅值的包络谱；(4)通过包络谱的变化情况诊断风电机组是否出现叶片不平衡故障。所述步骤(2)中，利用VKF-OT方法从电机交轴的电流分量i,中提取特征阶比分量具体为:从采集的时间信号Y (本发明中为i,，即y=iq)中提取特征阶比分量，根据下列矩阵方程:Bx=b其中:
权利要求
1.一种叶片不平衡故障诊断方法，其特征在于:包括如下步骤: (1)记录风电机组运行状况下发电机交轴的电流分量i,信号和发电机的转速信号； (2)利用VKF-OT方法从电机交轴的电流分量i,中提取特征阶比分量； (3)计算特征阶比分量幅值的包络谱； (4)通过包络谱的变化情况诊断风电机组是否出现叶片不平衡故障。
2.根据权利要求1所述的叶片不平衡故障诊断方法，其特征在于:所述步骤(2)中，利用VKF-OT方法从电机交轴的 电流分量i,中提取特征阶比分量具体为: 从采集的时间信号y=iq中提取特征阶比分量，根据下列矩阵方程:
全文摘要
本发明公开了一种叶片不平衡故障诊断方法，包括如下步骤(1)记录风电机组运行状况下发电机交轴的电流分量iq信号和发电机的转速信号；(2)利用VKF-OT方法从电机交轴的电流分量iq中提取特征阶比分量；(3)计算特征阶比分量幅值的包络谱；(4)通过包络谱的变化情况诊断风电机组是否出现叶片不平衡故障。本发明提供的一种叶片不平衡故障诊断方法，采用了VKF-OT方法，能够实时地为风电机组叶片的不平衡故障提供诊断；在故障诊断过程中，不需要额外的传感器和数据采集设备，简单易行、诊断成本低；由于VKF-OT方法可以很好地处理非平稳信号，能够克服传统信号处理技术的不足；提高诊断的有效性、可靠性和实时性。
文档编号G01M1/14GK103234702SQ20131012627
公开日2013年8月7日 申请日期2013年4月11日 优先权日2013年4月11日
发明者张建忠, 杭俊, 程明 申请人:东南大学
专业数控铣床产品供应商
20年生产经验，实力工厂，精工品质，质量有保障
