CN101713997A - 风力涡轮机的状态监测方法和系统 - Google Patents

风力涡轮机的状态监测方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN101713997A
CN101713997A CN200910179513A CN200910179513A CN101713997A CN 101713997 A CN101713997 A CN 101713997A CN 200910179513 A CN200910179513 A CN 200910179513A CN 200910179513 A CN200910179513 A CN 200910179513A CN 101713997 A CN101713997 A CN 101713997A
Authority
CN
China
Prior art keywords
measurement data
square
subregion
gathered
wind turbine
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN200910179513A
Other languages
English (en)
Other versions
CN101713997B (zh
Inventor
K·革兰-汉森
A·朱尔
T·K·莫勒
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens Gamesa Renewable Energy
Gram and Juhl AS
Original Assignee
Siemens AG
Gram and Juhl AS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens AG, Gram and Juhl AS filed Critical Siemens AG
Publication of CN101713997A publication Critical patent/CN101713997A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN101713997B publication Critical patent/CN101713997B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0221—Preprocessing measurements, e.g. data collection rate adjustment; Standardization of measurements; Time series or signal analysis, e.g. frequency analysis or wavelets; Trustworthiness of measurements; Indexes therefor; Measurements using easily measured parameters to estimate parameters difficult to measure; Virtual sensor creation; De-noising; Sensor fusion; Unconventional preprocessing inherently present in specific fault detection methods like PCA-based methods
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D17/00—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0264—Control of logging system, e.g. decision on which data to store; time-stamping measurements
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/70—Wind energy
    • Y02E10/72—Wind turbines with rotation axis in wind direction

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Sustainable Energy (AREA)
  • Sustainable Development (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Wind Motors (AREA)
  • Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)

Abstract

本发明涉及风力涡轮机的状态监测方法和系统，该方法包括如下步骤：采集待评估测量数据和运行状态参数；从所采集的运行状态参数中选择运行状态参数的子集；基于所选择的运行状态参数的子集计算一组n个表征矩；提供有限的n维空间，n维中的每一维代表一个表征矩的可能值，该n维空间被再分为多个分区，其中每个分区代表由n个一维间隔定义的n维间隔，n个一维间隔中的每个代表n维中的一个的间隔，并且其中每个分区定义所述一组n个表征矩的可接受范围；确定计算出的所述一组表征矩是否属于分区中的一个；如果检测到所述一组表征矩属于所述分区中的一个，则接受计算出的所述一组表征矩和测量数据。

Description

风力涡轮机的状态监测方法和系统
技术领域
本发明涉及一种风力涡轮机的状态监测方法，以及由此得到的风力涡轮机状态监测系统。
背景技术
为了检测风力涡轮机运行过程中的异常并基于所检测到的异常触发报警状态，现有技术中的风力涡轮机监测系统获取各种各样的测量值并对因此而获得的这些值进行评估，以确定预定的报警条件是否得到满足。
欧洲专利说明书EP1531376B1中提出的系统在预定的风力涡轮机操作变量位于一定的预定操作范围内时开始采集输入测量值，所述操作变量从风力涡轮机的控制系统接收。这种在发生预定条件时进行的数据采集经常被描述为触发采集或触发测量。
然而，当满足了预定的触发条件之后开始数据采集时，数据采集会在预期的采集时间内受到变得不稳定的进入数据的不利影响。所采集数据值的这种不稳定性可能与风力涡轮机操作参数的突然改变有关。上面提到的欧洲专利说明书中提出的系统检测任一测得操作变量是否在整个信号采集过程中变化超出了预定的上限或下限，并且，如果是这样，则其中断采集且丢弃所采集的数据。之后的结果是一旦触发条件再次满足该采集程序便必须再次开始，并且进一步的结果是，珍贵的信息会因为丢弃所记录的数据而丢失。
美国专利申请公报US 2003/0200014A1讨论了对取决于被监测设备的操作参数的不同报警阈值的需求。关于风力涡轮机的类似论文刊载在Orbit2004的第21-27页。
发明内容
因此，本发明的一个目的在于提供一种风力涡轮机的状态监测方法以及由此得到的风力涡轮状态监测系统，该方法避免输入数据的遗失，该方法即便在发生不稳定输入数据的短暂时间间隔的情况下也可以被用于有效状态监测。
该目的通过权利要求1或15的主题而得以实现。
根据权利要求1的本发明为一种风力涡轮机的状态监测方法，该方法包括如下步骤：
-采集待评估测量数据和运行状态参数；
-从所采集的运行状态参数中选择运行状态参数的子集；
-基于所选择的运行状态参数的子集计算出一组n个表征矩(characterizing moment)；
-提供有限的n维空间，n维中的每一维代表一个表征矩的可能值，该n维空间被再分为多个分区(bin)，其中每个分区代表由n个一维间隔限定的n维间隔，n个一维间隔中的每个代表该n维中的一个的间隔，并且其中每个分区定义了上述一组n个表征矩的可接受范围；
-确定计算出的所述一组表征矩是否属于分区中的一个；
-如果检测到所述一组表征矩属于分区中的一个，则接受所述一组表征矩和(通常是处理过的)测量数据。此外，可以提供用于每个分区的至少一个指数，并且用所述分区的指数来标记所采集的测量数据和表征矩，其中上述分区是被接受的一组表征矩所属的分区。
通过计算操作状态参数的子集的表征矩，以及通过接下来确定计算出的表征矩是否与任何一个分区(也就是分区中的单独一个)相匹配，得以确立的是，即便当操作参数经历快速变化时，从各种传感器采集的数据依然能够被使用，只要它们可以与表征矩相关联且因此被分配至它们各自的分区中。这样一来，在采用本发明方法的情况下，能够避免丢弃已用于状态监测的被采集数据，且所有与正确的分区匹配的数据的确被用在状态监测中。
这种方案的另一个技术效果为所采集的测量数据不必在时间上相关联，而是可以源自不同的测量时间。在采用本发明的方法(和系统)的情况下，所需要仅仅是与所采集的测量数据相关的表征矩与相同的分区相匹配。
因此，本发明的方法能够使用任意一组有效的采集测量数据，其可以选自连续采集的测量数据。一旦所采集的一组测量数据的数值与(任意)单个分区相匹配，则所述数据就可以被进一步用于评估和产生警报。珍贵数据的丢弃变得不必要。
本发明可以如引用权利要求1的权利要求中所述的方式进行实施和/或如具体实施方式中给出的方式来实施。
例如，一旦确定所述表征矩不属于分区中的一个，则确定计算出的一组表征矩是否属于分区中的一个的步骤将在之后的时间点被再次执行，也就是说使用基于后面选择的运行状态参数的子集的表征矩。因此，得以确立的是，监测总是基于良好的数据组，并且一旦有效数据临时缺失则系统将自动重试采集合适的数据组。
另外或替代性地，一旦确定所述表征矩确实属于分区中的一个，则确定经过一个或多个处理步骤的测量数据(下文中称为处理过的测量数据)和表征矩是否将被存储在长期储存区域中。确定处理过的测量数据和表征矩是否将被存储在长期储存区域中的步骤可以包括：检测报警状态是否已经相对于存储在长期储存区域中的处理过的测量数据和表征矩发生改变的步骤；和如果检测到报警状态已经发生改变则将处理过的数据和表征矩存储在长期储存区域中的步骤。另外或替代性地，确定处理后的测量数据和表征矩是否将被存储在长期储存区域中的步骤可以包括：检测从最后一次将处理后的测量数据和表征矩存储在长期存储区域时起是否经过了给定时间的步骤；和如果检测到已经过了给定时间则将处理过的测量数据和表征矩存储到长期储存空间中的步骤。在特定的实施方式中，检测从最后一次将处理过的测量数据和表征矩存储在长期存储区域时起是否经过了给定时间的步骤仅在检测到处理过的测量数据和表征矩的报警状态相对于存储在长期储存区域中的测量数据和表征矩的报警状态没有发生改变时才予以执行。因此，得以确立的是，所存储的处理过的测量数据与分区的关联总是最新的。
各实施方式的特征还可以在于，测量数据和运行状态参数被连续采集(获取并记录)。通过这种连续采集，其可以与所述方法的其余步骤并行执行以便在后台运行，因而总是有足够量的当前数据可以被使用。
在各实施方式中，输入的一组所采集的测量数据和运行状态参数可以包括来自状态监测系统的测量数据和/或振动测量值和/或应变仪测量值和/或风速测量值和/或转子转速值和/或发电功率值和/或温度测量值和/或代表检测到的风力涡轮机润滑油中的金属颗粒的数量的测量值。
在各实施方式中，用于所采集测量数据和运行状态参数的评估方法可以基于对规则定义的评估来选取。在这些实施方式中，规则定义库可以包含至少一个规则表述，所述规则表述可以定义评估方法的类型和/或评估所采集的测量数据的时间和/或评估所采集的测量数据的频率和/或用于评估所采集的测量数据的数据的类型和/或用于评估所采集的测量数据的数据的量。因此，风力涡轮机状态监测系统的行为可以被简单地调整以使其有助于适应不同生产线的不同工厂环境、在初始安装风力涡轮机时有助于系统参数化、或者在所安装的风力涡轮机的有效使用期内有助于维护。
在各实施方式中，计算表征矩可以包括计算选定的运行状态参数的子集的均方根和/或平均值。
在所述方法的各实施方式中，评估所采集的测量数据可以包括处理所采集的测量数据以及将处理过的测量数据与用于所述分区的预定阀值进行比较的步骤，其中所述分区是与处理后的测量数据相关的计算出的一组表征矩所属的分区。
各实施方式的特征还在于：评估所采集的测量数据包括处理所采集的测量数据以及将处理过的测量数据和先前处理过的与属于相同分区的表征矩相关联的测量数据进行比较。
根据权利要求14的发明教导一种用于根据权利要求1至14中任一项所述的风力涡轮机的状态监测方法的风力涡轮机监测系统，该系统包括存储器或缓存器和处理单元，其特征在于：
-所述存储器或缓存器包括采集到和处理过的测量数据以及采集到的运行参数，并包括多个分区；并且
-所述处理单元配置成执行根据权利要求1至14中任一项所述方法的方法步骤。
如本领域技术人员将认识到的，该风力涡轮机监测系统可以通过具有下述处理单元来实施，该处理单元配置成执行引用权利要求1的权利要求中详述的任意方法步骤和/或具体实施方式部分所述的方法步骤。该处理单元可以配置成通过适当编程、或者特定硬件和/或通用处理器和/或专用集成电路和/或软件的组合来执行任意方法步骤。
附图说明
下面将参阅下列附图更详细地描述本发明：
图1示出了所述方法的一个实施方式的第一部分的总体示意图；
图2示出了所述方法的上述实施方式的第二部分的总体示意图；
图3示出了风力涡轮机状态监测系统的一个实施方式的总体示意图。
具体实施方式
图1示出了本发明所述方法的一个实施方式的第一部分的总体示意图。所述第一部分涉及评估被采集的测量数据。
在步骤100中，风力涡轮机控制系统的处理单元连续地采集待评估的测量数据和运行状态参数。这些被采集的待评估测量数据和运行状态参数可以包括从状态监测传感器中输出的数据、从气象传感器输出的数据、以及风力涡轮机的运行参数。因此而测得的参数例如可包括风力涡轮机的转速、风力涡轮机产生的功率、风速、风力涡轮机不同部分的温度、来自安置在风力涡轮机不同部分的传感器的振动数据和/或风力涡轮机润滑油中检测到的金属颗粒的数量。如本领域技术人员可以理解的，此处给出的待评估测量数据和运行状态参数仅仅作为示例被引用，其它类型的测量数据和运行状态参数同样可以运用到本发明中。
包含有待评估测量数据和运行状态参数的信号从不同的信号源被采集。一些信号采集自以高数据率严格同步的信号源(RPM采样达到100MHz，动态信号在41KHz等)。其它信号采集自外部信号源并在开始时根据时间予以标记。在这种情况下，所述标记同步于风力涡轮机状态监测系统。采集测量数据是实时过程，可涉及一定程度的环形缓存。
所述采集的待评估测量数据和运行状态参数既可以被实时处理(步骤110)，也可以存储在存储器或缓存器内(步骤120)用于随后离线处理(步骤130)。从本发明的意义上来说，实时意味着“没有丢失数据”，而不是“确保响应时间”。实时处理采集信号的示例是油中碎屑监测设备的脉冲计数、总体振动的临界安全监测、塔架摇摆检测、超速检测等。离线处理用于对被采集的测量数据进行更复杂的分析，也就是在计算方面比实时处理要求更高的分析，并且该分析导致出现例如自动范围、时间序列、包络曲线等。处理被缓存的测量数据能够使用达到一个小时的时间。
实时处理和离线处理都能够导致产生具体矩和/或分析结果。具体矩从描述涡轮机运行状态的被采集运行状态参数的子集计算出来。计算出的具体矩能够反映出风力涡轮机的运行状态。因此，所述具体矩在整个本篇文献中被称为表征矩。这些表征矩可以例如是运行状态参数的子集中的参数值的平均值或均方根。
实时处理结果和离线处理结果在步骤140中用其初始采集时间来标记并存储在包括以小时计量的存储深度的缓存器中。缓存操作用于解决可能发生的处理或通讯延迟。
实际的用于实时和离线处理的处理进度表，也就是被优先应用于在特定时间间隔内采集的测量数据的特定评估方法由处理单元进行选择。应该注意，测量数据被采集的特定时间间隔必须与用于计算表征矩的运行状态参数被采集的时间间隔相匹配。选择处理进度表可以通过处理单元激活特定的预定数据评估方法或通过从一组在处理单元中实行的数据评估方法中选择一个数据评估方法来实现。上述选择可以基于风力涡轮机监测系统的存储器中的规则定义库来实现，所述规则定义库包括一组预定规则，所述规则限定何时以及多久应用一个给定的方法。以这种方式，所述方法和系统能够在不同的时间并针对不同的被采集输入测量数据的时间间隔而应用不同的评估方法。因此，处理单元可以评估所述规则定义库以根据其中包括的规则定义来选择数据评估方法。
待评估测量数据和运行状态参数的采集、实时处理和离线处理与下面将要描述的其余方法步骤并行发生，从而当处理单元运行如下所述的进一步的步骤时，待评估测量数据和运行状态参数在后台被连续采集和处理。
所述表征矩跨越有限的n维空间，其中一维用于上述具体矩中的每个。该n维空间被划分为称作分区的多个n维间隔，其中一个间隔的每一维代表用于所述表征矩之一的可接受值的范围。
在步骤150中，处理单元根据时间标记将表征矩与储存在风力涡轮机监测系统的存储器中的多个分区进行比较并确定各计算出的表征矩是否落入其中一个分区。如果表征矩落入其中一个分区，则它们被认为处于可接受的范围内。该过程与采集和处理并行进行(步骤100至140)并且还清理了在步骤140中使用的、用于缓存实时处理结果和离线处理结果的一个或多个缓存器，所述实时处理结果和离线处理结果即是表征矩和分析结果。
一旦表征矩没有落入其中一个分区，则在步骤160中运行等待状态。在经过一段等待时间之后，系统回到步骤150(比较实际表征矩和分区)。另一方面，如果表征矩落入其中一个分区，则所采集的测量数据被系统接受并且处理单元运行至步骤170。
因为评估所采集的测量数据需要一定数量的专属于所选定的数据评估方法的数据，并且还需要在专属于所选定的数据评估方法的时间间隔内采集的数据，所述处理单元在步骤170确定所需要的输入值是否都存在。如果所需要的输入变量不存在，则在步骤180中运行等待状态。然后，在经过一段等待时间之后，系统回到步骤150(比较实际表征矩和分区)。
如果需要的输入变量存在，则处理单元运行至步骤190，评估关于处理过的测量数据和表征矩是否将被存储在长期储存区域中。这种评估可以例如涉及将处理过的测量数据与所述数据所属的分区的阀值进行比较，所述数据所属的分区也就是与测量数据相关的表征矩落入的分区。在各实施方式中，评估可以替代性地或同时涉及将处理过的测量数据与较早时间点采集的与其属于同一分区(倾向于)的处理过的测量数据进行比较。这种评估的结果可以是产生报警，其结果是应用本发明方法的状态监测系统能够进入对应于产生报警的报警状态。如果所述评估显示报警状态发生变化或从处理过的测量数据和表征矩最后一次存储时起经过了一段给定时间，则所述处理过的测量数据和表征矩可以被储存在长期存储区域中。
图2示出了评估的总体示意图，该评估是关于处理过的测量数据和表征矩是否被存储在长期储存区域中的。因此，图2涉及在对处理过的测量数据和表征矩属于哪个分区进行评估之后这些数据的操作和储存。
在步骤191中，处理单元确定作为评估基础的处理过的测量数据和表征矩最后一次被存储的时间。
在步骤192中，处理单元确定在实际测量数据和表征矩与如步骤191中确定的最后一次存储数据之间是否发生了报警状态的改变。如果这种报警状态的改变发生了，则所述方法继续到步骤193，在步骤193中处理过的测量数据和表征矩被存储到长期存储区域中。
如果从最后一次存储时起报警状态没有发生改变，则方法的执行继续到步骤194，在步骤194中处理单元确定从最后一次存储处理过的测量数据和表征矩时起是否经过了给定时间。如果经过了给定时间，则方法继续到步骤193，其中处理过的测量数据和表征矩被存储到长期存储区域中。如果报警状态中没有发生改变并且从最后一次存储时起没有经过给定时间，则处理过的测量数据和表征矩可以在步骤195中被丢弃。
图3提供了与上述方法的实施方式结合使用的风力涡轮机状态监测系统的总体示意图。风力涡轮机状态监测系统1包括处理单元2和存储器或缓存器3。如箭头所标示的，该风力涡轮机状态监测系统可以连接到风力涡轮机或风力涡轮机控制系统，用于获取状态监测系统所需的输入值并且还用于输出状态监测系统产生的数据和命令。
存储器3包括规则定义库10，在规则定义库10中定义了多个规则11、15。规则定义11包括具有时间点13的评估方法12的定义，其中所述时间点13与被定义的评估方法12相关联以定义应用评估方法的时间，规则定义11还包括间隔定义14，间隔定义14指定数据评估所需的输入数据的时间间隔。
同样，规则定义15包括用于评估方法16的定义和相关的用于执行17的时间点，还包括与定义在16中的评估方法结合使用的测量数据的相关间隔。应该注意，图3中示出的规则的数量仅仅是示例性的描述，实际上，规则的数量可以大于2个。
存储器3还包括用于待评估测量数据21、22和操作状态参数23、24的存储区域20。应该注意，图3中示出的待评估测量数据的数量和运行状态参数的数量仅仅是示例性的描述，实际上，待评估测量数据的数量和运行状态参数的数量可以比所示数量大很多。
进一步地，存储器3包括分区定义库30，其中定义了分区31、32、33和34。这些分区中的每个是表征矩的可接受值的一个范围，其作为n维空间的间隔被给出。应该注意，图3中示出的分区的数量仅仅是示例性的描述，实际上，分区的数量可以更大或更小。
本发明的方法和系统允许使用最大可能量的采集输入数据并将丢弃数据的量减少到最低。特别是，在采集数据过程中，不会因为参数的快速变化而发生有效数据的丢弃。在本发明的方法和系统中，从不同传感器采集的数据可以仍然被使用，只要它们能够与表征矩相关联并因此被分配至它们正确的分区。本文中提出的方法还意味着，测量并不需要为了评估或互相比较而同时进行。需要的仅仅是，作为测量值的采集输入数据被分配至相同的分区中。
通过使表征涡轮机运行状态的一组值(表征矩)与所有测得数据(例如从状态监测系统获取的采集输入值)相关联，由风力涡轮机运行状态的改变而导致的测量数据的改变可以独立于由风力涡轮机普通状态的改变而导致的改变，所述普通状态是例如风力涡轮机的技术故障或磨损。
因此，本发明的方法和系统还能够通过趋向性检测涡轮机状态的缓慢的长期变化。与此同时，错误报警率被保持在低水平，同时漏检的风险被保持为最小。

Claims (14)

1.一种风力涡轮机的状态监测方法，包括如下步骤：
-采集待评估测量数据和运行状态参数；
-从所采集的运行状态参数中选择运行状态参数的子集；
-基于所选择的运行状态参数的子集计算一组n个表征矩；
-提供有限的n维空间，所述n维中的每一维代表一个所述表征矩的可能值，所述n维空间被再分为多个分区，其中每个分区代表由n个一维间隔定义的n维间隔，所述n个一维间隔中的每个代表所述n维中的一个的间隔，并且其中每个分区定义所述一组n个表征矩的可接受范围；
-确定计算出的所述一组表征矩是否属于所述分区中的一个；
-如果检测到计算出的所述一组表征矩属于所述分区中的一个，则接受所述一组表征矩和测量数据。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，提供用于每个分区的至少一个指数，并且用所述分区的指数来标记所采集测量数据的评估结果，其中上述分区是被接受的所述一组表征矩所属的分区。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，一旦确定所述表征矩不属于所述分区中的一个，则确定计算出的所述一组表征矩是否属于所述分区中的一个的步骤将在之后的时间点被再次执行。
4.如权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，一旦确定所述表征矩确实属于所述分区中的一个，则确定处理过的测量数据和表征矩是否将被存储在长期储存区域中。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，确定处理过的测量数据和表征矩是否将被存储在长期储存区域中的步骤包括如下步骤：检测报警状态是否已经相对于存储在储存区域中的处理过的测量数据和表征矩发生改变的步骤；以及如果检测到报警状态已经发生改变则存储处理过的测量数据和表征矩的步骤。
6.如权利要求4或5所述的方法，其特征在于，确定处理过的测量数据和表征矩是否将被存储在长期储存区域中的步骤包括如下步骤：确定从最后一次将处理过的测量数据和表征矩存储在长期存储区域时起是否已经过给定时间的步骤；以及如果检测到已经过给定时间则存储处理过的测量数据和表征矩的步骤。
7.如权利要求5和6所述的方法，其特征在于，确定从最后一次将处理过的测量数据和表征矩存储在长期存储区域时起是否已经过给定时间的步骤仅当检测到报警状态没有发生改变时才予以执行。
8.如权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，测量数据和运行状态参数被连续采集。
9.如权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，所采集的测量数据和运行状态参数包括来自状态监测系统的测量数据、振动测量值和/或应变仪测量值和/或风速测量值和/或转子转速值和/或发电功率值和/或温度测量值和/或代表检测到的风力涡轮机润滑油中的金属颗粒的数量的测量值。
10.如权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，用于所采集的测量数据和运行状态参数的评估方法基于对规则定义的评估而进行选择。
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，规则定义库包括至少一个规则表述，并且所述规则表述定义评估方法的类型和/或评估所采集的测量数据的时间和/或评估所采集的测量数据的频率和/或用于评估所采集的测量数据的数据的类型和/或用于评估所采集的测量数据的数据的量。
12.如权利要求1至11中任一项所述的方法，其特征在于，计算表征矩包括计算运行状态参数的均方根和/或平均值。
13.如权利要求1至12中任一项所述的方法，其特征在于，评估所采集的测量数据中的评估包括处理所采集的测量数据以及将处理过的测量数据和先前处理过的与属于相同分区的表征矩相关联的测量数据进行比较。
14.用于权利要求1至13中任一项所述的风力涡轮机的状态监测方法的风力涡轮机监测系统，该风力涡轮机监测系统包括存储器或缓存器和处理单元，其特征在于：
-所述存储器或缓存器包含多个采集到和处理过的测量数据和多个采集到的运行参数，并包括多个分区；并且
-所述处理单元配置成执行权利要求1至13中任一项所述方法的步骤。
CN2009101795132A 2008-10-01 2009-09-30 风力涡轮机的状态监测方法和系统 Expired - Fee Related CN101713997B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP08017322.2 2008-10-01
EP08017322A EP2172824B1 (en) 2008-10-01 2008-10-01 Method and system of wind turbine condition monitoring

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN101713997A true CN101713997A (zh) 2010-05-26
CN101713997B CN101713997B (zh) 2013-09-11

Family

ID=40380151

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2009101795132A Expired - Fee Related CN101713997B (zh) 2008-10-01 2009-09-30 风力涡轮机的状态监测方法和系统

Country Status (9)

Country Link
US (1) US8538729B2 (zh)
EP (1) EP2172824B1 (zh)
JP (1) JP5595000B2 (zh)
CN (1) CN101713997B (zh)
AT (1) ATE547749T1 (zh)
CA (1) CA2680928C (zh)
DK (1) DK2172824T3 (zh)
ES (1) ES2383562T3 (zh)
NZ (1) NZ579373A (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103362756A (zh) * 2012-07-09 2013-10-23 Sm器械株式会社 风力发电机状态监视系统报警生成方法
CN103380294A (zh) * 2011-01-20 2013-10-30 维斯塔斯风力系统集团公司 用于诊断监视风力涡轮发电机系统的方法
CN103471855A (zh) * 2012-06-05 2013-12-25 罗伯特·博世有限公司 对与汽车中控制设备连接的功能单元诊断的方法和系统
CN109386435A (zh) * 2017-08-04 2019-02-26 阿里巴巴集团控股有限公司 风电机故障监控方法、装置和系统
CN110005580A (zh) * 2019-05-06 2019-07-12 保定绿动风电设备科技有限公司 一种风电机组运行状态监测方法
CN114174639A (zh) * 2019-07-12 2022-03-11 索拉透平公司 用于速度偏移数据采集的方法

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120271593A1 (en) * 2011-04-21 2012-10-25 Honeywell International Inc. Monitoring wind turbine performance
CN102758727B (zh) * 2012-07-11 2014-10-08 国电联合动力技术有限公司 集成于控制系统的风力机状态监测与故障诊断系统及方法
CN103827480B (zh) * 2012-09-20 2016-10-19 韩国电力公社 风力机桨叶状态监控装置及其方法
KR101834814B1 (ko) 2014-10-20 2018-04-19 엘에스산전 주식회사 사고 파형 저장 방법
JP6759157B2 (ja) 2017-06-14 2020-09-23 三菱重工業株式会社 ウィンドファームの異常監視装置および異常監視方法
US11300106B2 (en) * 2018-07-18 2022-04-12 Poseidon Systems, LLC System and method for utilizing wear debris sensor to reduce damage and extend remaining useful life of gearboxes
DK180144B1 (en) 2018-09-25 2020-06-24 Scada Int A/S A method for improving reporting of operational data of a wind turbine
EP3907485A1 (de) * 2020-05-07 2021-11-10 Flender GmbH Verbessertes überwachungsverfahren für eine getriebekomponente

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6320272B1 (en) * 1997-03-26 2001-11-20 Forskningscenter Riso Wind turbine with a wind velocity measurement system
US6435013B1 (en) * 2001-08-20 2002-08-20 Delphi Technologies, Inc. Ferromagnetic particle sensor
WO2003089996A2 (en) * 2002-04-17 2003-10-30 Motorola, Inc. Synchronous sampling of rotating elements in a fault detection system having audio analysis and method of using the same
US20040006398A1 (en) * 2000-06-09 2004-01-08 Bickford Randall L. Surveillance system and method having parameter estimation and operating mode partitioning
CN1882892A (zh) * 2003-11-14 2006-12-20 歌美飒风有限公司 用于风力涡轮机的监测和处理设备与用于风力发电厂的预测性维护系统

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6400148B1 (en) 1994-03-14 2002-06-04 Baker Hughes Incorporated Use of redundant data for log quality measurements
GB0016561D0 (en) 2000-07-05 2000-08-23 Rolls Royce Plc Health monitoring
JP2004084527A (ja) * 2002-08-26 2004-03-18 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 風車の氷付着防止運転制御装置および氷付着防止運転方法
JP2004101417A (ja) * 2002-09-11 2004-04-02 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 監視装置
DE10323785B4 (de) * 2003-05-23 2009-09-10 Wobben, Aloys, Dipl.-Ing. Verfahren zum Erkennen eines Eisansatzes an Rotorblättern
EP1531376B1 (en) 2003-11-14 2007-01-17 Gamesa Eolica, S.A. (Sociedad Unipersonal) Monitoring and data processing equipment for wind turbines and predictive maintenance system for wind power stations
JP3679801B1 (ja) * 2004-09-08 2005-08-03 三重電子株式会社 風力発電装置
JP2006342766A (ja) * 2005-06-10 2006-12-21 Mitsubishi Electric Corp 風力発電設備の監視装置
JP2008116289A (ja) 2006-11-02 2008-05-22 Shimadzu Corp ガス監視装置
WO2008092136A2 (en) * 2007-01-26 2008-07-31 Frank Mcclintic Methods and apparatus for advanced wind energy capture system

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6320272B1 (en) * 1997-03-26 2001-11-20 Forskningscenter Riso Wind turbine with a wind velocity measurement system
US20040006398A1 (en) * 2000-06-09 2004-01-08 Bickford Randall L. Surveillance system and method having parameter estimation and operating mode partitioning
US6435013B1 (en) * 2001-08-20 2002-08-20 Delphi Technologies, Inc. Ferromagnetic particle sensor
WO2003089996A2 (en) * 2002-04-17 2003-10-30 Motorola, Inc. Synchronous sampling of rotating elements in a fault detection system having audio analysis and method of using the same
CN1882892A (zh) * 2003-11-14 2006-12-20 歌美飒风有限公司 用于风力涡轮机的监测和处理设备与用于风力发电厂的预测性维护系统

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103380294A (zh) * 2011-01-20 2013-10-30 维斯塔斯风力系统集团公司 用于诊断监视风力涡轮发电机系统的方法
CN103380294B (zh) * 2011-01-20 2016-05-18 维斯塔斯风力系统集团公司 用于诊断监视风力涡轮发电机系统的方法
CN103471855A (zh) * 2012-06-05 2013-12-25 罗伯特·博世有限公司 对与汽车中控制设备连接的功能单元诊断的方法和系统
CN103471855B (zh) * 2012-06-05 2019-12-31 罗伯特·博世有限公司 对与汽车中控制设备连接的功能单元诊断的方法和系统
CN103362756A (zh) * 2012-07-09 2013-10-23 Sm器械株式会社 风力发电机状态监视系统报警生成方法
CN109386435A (zh) * 2017-08-04 2019-02-26 阿里巴巴集团控股有限公司 风电机故障监控方法、装置和系统
CN109386435B (zh) * 2017-08-04 2021-01-01 阿里巴巴集团控股有限公司 风电机故障监控方法、装置和系统
CN110005580A (zh) * 2019-05-06 2019-07-12 保定绿动风电设备科技有限公司 一种风电机组运行状态监测方法
CN114174639A (zh) * 2019-07-12 2022-03-11 索拉透平公司 用于速度偏移数据采集的方法
CN114174639B (zh) * 2019-07-12 2023-08-15 索拉透平公司 用于速度偏移数据采集的方法

Also Published As

Publication number Publication date
EP2172824B1 (en) 2012-02-29
US20100082295A1 (en) 2010-04-01
EP2172824A1 (en) 2010-04-07
US8538729B2 (en) 2013-09-17
CA2680928A1 (en) 2010-04-01
DK2172824T3 (da) 2012-04-16
CN101713997B (zh) 2013-09-11
ES2383562T3 (es) 2012-06-22
CA2680928C (en) 2017-01-24
NZ579373A (en) 2010-05-28
JP5595000B2 (ja) 2014-09-24
ATE547749T1 (de) 2012-03-15
JP2010084770A (ja) 2010-04-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101713997A (zh) 风力涡轮机的状态监测方法和系统
US10508974B2 (en) Storing analytical machine data based on change in scalar machine data indicating alert condition
CN102588210A (zh) 一种用于功率曲线拟合数据预处理的滤波方法
CN103760394B (zh) 示波器测量数据的自动处理方法及装置
CN116224137A (zh) 一种ups设备故障预警方法及系统
CN111946559A (zh) 一种风机基础和塔架结构检测方法
CN116345700A (zh) 一种用于储能电站的能耗监测方法及监测系统
CN110095748A (zh) 一种基于计量检定设备的检测装置和方法
CN113852661A (zh) 一种基于声波分析的流程供应链运载设备托辊故障监测系统及方法
CN104863798A (zh) 基于分布式存储的风电机组状态监测系统及其监测方法
CN115113125A (zh) 一种多通道任意波形发生器的校正系统
CN117572837B (zh) 一种智慧电厂ai主动运维方法及系统
JPH0816618B2 (ja) 発電プラント性能管理装置
CN112629580A (zh) 桥梁监测方法、装置及系统
CN112710918B (zh) 基于边缘计算的无线数据采集方法及系统
CN117950947A (zh) 一种基于互联网的计算机故障监测系统及方法
CN111259538A (zh) 一种振动报警方法、存储介质和电子设备
EP3629304B1 (en) Method and system for smart and continuous engine operation monitoring
CN114742375A (zh) 一种基于智慧工地系统的工地建设安全风管理方法
CN102081519B (zh) 收集监控系统的监控信息的方法及装置
CN118626752B (zh) 一种变计数时钟的转速采样计算方法
KR102188095B1 (ko) 건설 구조물의 센서의 이벤트 원인 분석방법
US20200256721A1 (en) Thinning of Scalar Vibration Data
CN115452116A (zh) 基于振动信息的产品状态分析方法、系统、设备和介质
CN117289199A (zh) 一种电能计量采集方法、系统

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20190827

Address after: Tango barley

Co-patentee after: GRAM & JUHL A/S

Patentee after: Siemens Gamesa Renewable Energy

Address before: Munich, Germany

Co-patentee before: GRAM & JUHL A/S

Patentee before: Siemens AG

TR01 Transfer of patent right
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20130911

Termination date: 20190930

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee