CN103048619A - 一种风力发电机组故障特征在线提取装置及提取方法 - Google Patents

一种风力发电机组故障特征在线提取装置及提取方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103048619A
CN103048619A CN2012105438121A CN201210543812A CN103048619A CN 103048619 A CN103048619 A CN 103048619A CN 2012105438121 A CN2012105438121 A CN 2012105438121A CN 201210543812 A CN201210543812 A CN 201210543812A CN 103048619 A CN103048619 A CN 103048619A
Authority
CN
China
Prior art keywords
fault signature
vibration
generating set
generator
cat head
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.)
Pending
Application number
CN2012105438121A
Other languages
English (en)
Inventor
陈渊睿
张祥罗
杨金明
曾君
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.)
South China University of Technology SCUT
Original Assignee
South China University of Technology SCUT
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 South China University of Technology SCUT filed Critical South China University of Technology SCUT
Priority to CN2012105438121A priority Critical patent/CN103048619A/zh
Publication of CN103048619A publication Critical patent/CN103048619A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Control Of Eletrric Generators (AREA)

Abstract

本发明公开了一种风力发电机组故障特征在线提取装置及提取方法，包括塔顶发电机振动信号采集模块、塔底发电机电流信号采集模块、塔顶数据处理器、故障特征提取模块；所述塔顶发电机振动信号采集模块与塔顶数据处理器连接，所述塔底发电机电流信号采集模块与故障特征提取模块连接，故障特征提取模块通过以太网与塔顶数据处理器连接。本发明对发电机组的故障特征提取是整合了发电机振动信号与定子电流信号，对故障的定位更为准确。

Description

一种风力发电机组故障特征在线提取装置及提取方法
技术领域
本发明涉及测量领域，特别涉及一种风力发电机组故障特征在线提取装置及提取方法。
背景技术
风力发电作为风能利用的主要形式，受到世界各国的高度重视。随着风电机组运行时间的加长，目前这些机组陆续出现了故障，出现故障后进行维修花费了巨大代价，并且减少风电场发电量，造成经济损失。为了保证风电场安全稳定运行，并提高其管理效率，需要拥有能满足风力发电机组运行要求的状态监测与故障诊断系统。
目前国内风电场安装的风电机组大部分为国产风机，但安装风机状态监测与故障诊断系统的风电场只有极少部分，而且其中大部分采用的是国外风机的配套产品，不但价格昂贵，而且与国产风电机组不匹配，使得功能和性能都不能满足要求。
大型风力发电机组结构复杂，而且机、电、气想到耦合，故障信号具有背景噪声干扰大、非平稳和非线性的特点，往往是多故障源信号混叠在一起，从面对故障信息的正确分析与获取，进而准确地诊断故障造成困难。因此，研究故障信号的消噪与特征提取分析技术，是进行准确故障诊断的技术关键。
发明内容
本发明为了克服现有技术存在的缺点与不足，提供一种风力发电机组故障特征在线提取装置及提取方法。
本发明采用如下技术方案：
一种风力发电机组故障特征在线提取装置，包括塔顶发电机振动信号采集模块、塔底发电机电流信号采集模块、塔顶数据处理器、故障特征提取模块；
所述塔顶发电机振动信号采集模块与塔顶数据处理器连接，所述塔底发电机电流信号采集模块与故障特征提取模块连接，故障特征提取模块通过以太网与塔顶数据处理器连接。
所述塔顶发电机振动信号采集模块包括加速度振动传感器和振动采集卡，所述加速度传感器将振动信号转换为电信号传送给振动采集卡。
所述加速度振动传感器为4个，第一振动传感器、第二振动传感器分别安装在发电机前轴承的轴向前端和径向上端，第三振动传感器、第四振动传感器分别安装在发电机后轴承的轴向前端和径向上端。
所述塔底发电机电流信号采集模块包括霍尔电流传感器和电流采集卡，所述霍尔电流传感器将电流信号传送给电流采集卡。
所述霍尔电流传感器为3个，分别位于发电机定子三相绕组出线端。
所述故障特征提取模块用于将振动采集卡传输的信号和电流采集卡传输的信号进行处理，得到故障特征量。
所述故障特征提取模块采用如下步骤完成故障特征提取；
（1）故障特征提取模块接收振动采集卡传输的振动信号、电流采集卡传输的定子电流信号；
（2）信号预处理，所述预处理依次包括消除趋势顶、平滑波形、抗混叠滤波处理，小波去噪；
（3）采用小波算法进行小波包分解和小波包重构得到各频率段的频谱波形；
（4）求取频谱波形的均方差，得到故障特征量；
（5）调用Matlab中自带normr函数对故障特征量进行归一化处理，得到最终故障特征量。
所述步骤（4）中采用Matlab中std函数求取频谱波形的均方差。
本发明的有益效果：
本发明对发电机组的故障特征的提取是整合了发电机振动信号与定子电流信号，能提取更多的故障特征，且对故障的定位更为准确。由于振动具有强耦合和线性特性，本发明故障特征的提取采取的是小波分析与谱分析相结合的方法，克服了现有装置单纯采用频谱分析对故障判断不准确的不足。
附图说明
图1为本发明的结构框图；
图2为图1中故障特征提取模块的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图，对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
实施例
本实施例中加速度振动传感器采用YD84—CZ加速度振动传感器，所述振动采集卡和电流采集卡均采用阿尔泰PCI8620采集卡，霍尔电流传感器的型号为LHB-400。
如图1所示为本发明的结构示意图，包括塔顶发电机振动信号采集模块、塔底发电机电流信号采集模块、塔顶数据处理器、故障特征提取模块；
所述塔顶发电机振动信号采集模块与塔顶数据处理器连接，所述塔底发电机电流信号采集模块与故障特征提取模块连接，故障特征提取模块通过以太网与塔顶数据处理器连接。
所述塔顶发电机振动信号采集模块对发电机组的振动进行在线监测，包括包括加速度振动传感器和振动采集卡，所述加速度传感器将发电机轴向和径向的振动信号转换为电信号传送给振动采集卡，振动采集卡将该电信号传送给塔顶数据处理器，塔顶数据处理器通过以太网传输给故障特征提取模块。
在发电机前、后轴承的轴向前端和径向上端，分别安装第一振动传感器1、第二振动传感器2、第三振动传感器3和第四振动传感器4；所述加速度振动传感器的具体数目由实际情况决定的。
所述塔底发电机电流信号采集模块包括霍尔电流传感器和电流采集卡，所述霍尔电流传感器安装在发电机电子三相绕组出线端，测量三相定子电流，并将其转换成小电流信号，传送给电流采集卡，所述电流采集卡将模拟电信号转换成数字信号，并且传输给故障特征提取模块。
所述故障特征提取模块和塔顶数据处理器均为计算机
如图2所示，故障特征提取模块在完成系统初始化后读入由振动采集卡和电流采集卡采集到的4路振动信号和3路定子电流信号，并对各路信号都进行消除趋势项、平滑波形和低通滤波等数据预处理以消除由于传感器和采集卡本身误差引入的干扰噪声。然后调用小波算法进行小波包分解和小波包重构得到各频率段的频谱波形，具体方法是使用DB3小波函数对采集到的信号进行4层小波包分解，得到16个频段间隔为62Hz的信号分解图，但由于每进行一层分解，信号的数据点数就会减小一半，为了恢复原有数据点数，再分别使用wprcoef函数对16个信号分解图进行小波包重构，得到16个点数与原始数据点数相同的小波信号重构图，最后调用std函数求取16个重构图的均方差以得到各频段的能量，从而得到故障特征量，为了方便统一处理再使用normr函数对已提取的特征量进行归一化处理，以得到最终的故障特征量。最后将最终的故障特征存入当地数据库，以供上位机调用。重复以上步骤直到七路信号全部处理完成。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受所述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种风力发电机组故障特征在线提取装置，其特征在于，包括塔顶发电机振动信号采集模块、塔底发电机电流信号采集模块、塔顶数据处理器、故障特征提取模块；
所述塔顶发电机振动信号采集模块与塔顶数据处理器连接，所述塔底发电机电流信号采集模块与故障特征提取模块连接，故障特征提取模块通过以太网与塔顶数据处理器连接。
2.根据权利要求1所述的一种风力发电机组故障特征在线提取装置，其特征在于，所述塔顶发电机振动信号采集模块包括加速度振动传感器和振动采集卡。
3.根据权利要求2所述的一种风力发电机组故障特征在线提取装置，其特征在于，所述加速度振动传感器为4个，第一振动传感器、第二振动传感器分别安装在发电机前轴承的轴向前端和径向上端，第三振动传感器、第四振动传感器分别安装在发电机后轴承的轴向前端和径向上端。
4.根据权利要求1所述的一种风力发电机组故障特征在线提取装置，其特征在于，所述塔底发电机电流信号采集模块包括霍尔电流传感器和电流采集卡。
5.根据权利要求4所述的一种风力发电机组故障特征在线提取装置，其特征在于，所述霍尔电流传感器为3个，分别位于发电机定子三相绕组出线端。
6.根据权利要求1-5任一项所述一种风力发电机组故障特征在线提取装置的提取方法，其特征在于，所述故障特征提取模块采用如下步骤完成故障特征提取；
（1）故障特征提取模块接收振动采集卡传输的振动信号、电流采集卡传输的定子电流信号；
（2）信号预处理，所述预处理依次包括消除趋势顶、平滑波形、抗混叠滤波处理，小波去噪；
（3）采用小波算法进行小波包分解和小波包重构得到各频率段的频谱波形；
（4）求取频谱波形的均方差，得到故障特征量；
（5）调用Matlab中自带normr函数对故障特征量进行归一化处理，得到最终故障特征量。
7.根据权利要求6所述的提取方法，其特征在于，所述步骤（4）中采用Matlab中std函数求取频谱波形的均方差。
CN2012105438121A 2012-12-16 2012-12-16 一种风力发电机组故障特征在线提取装置及提取方法 Pending CN103048619A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2012105438121A CN103048619A (zh) 2012-12-16 2012-12-16 一种风力发电机组故障特征在线提取装置及提取方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2012105438121A CN103048619A (zh) 2012-12-16 2012-12-16 一种风力发电机组故障特征在线提取装置及提取方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN103048619A true CN103048619A (zh) 2013-04-17

Family

ID=48061327

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2012105438121A Pending CN103048619A (zh) 2012-12-16 2012-12-16 一种风力发电机组故障特征在线提取装置及提取方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN103048619A (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103852723A (zh) * 2014-03-28 2014-06-11 西安热工研究院有限公司 一种风力发电机状态监测装置及监测方法
CN104459388A (zh) * 2014-11-26 2015-03-25 国家电网公司 一种永磁直驱风力发电系统一体化故障诊断方法
CN106772036A (zh) * 2016-12-13 2017-05-31 浙江运达风电股份有限公司 基于双馈风力发电机转子侧电量信息的碳刷和滑环火花监测方法
CN106769041A (zh) * 2016-12-23 2017-05-31 安徽大学 一种变转速工况下的永磁同步电机轴承在线故障诊断装置及方法
CN107063440A (zh) * 2017-05-09 2017-08-18 安徽容知日新科技股份有限公司 监测振动设备的方法、装置及可读存储介质
CN108318815A (zh) * 2018-01-17 2018-07-24 河海大学 一种双馈风力发电机在线监测及故障综合诊断方法
CN108490350A (zh) * 2018-03-14 2018-09-04 山东科技大学 一种大功率永磁电机故障诊断系统及诊断方法
CN114172443A (zh) * 2021-12-01 2022-03-11 西南交通大学 一种永磁电机驱动系统电流传感器故障在线诊断方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010130739A (ja) * 2008-11-26 2010-06-10 Hitachi Ltd 風力発電システム
CN101858778A (zh) * 2010-05-28 2010-10-13 浙江大学 基于振动监测的风力发电机组故障自动诊断方法
US20110144929A1 (en) * 2009-12-10 2011-06-16 Industrial Technology Research Institute Torsional resonance frequency measuring device and method
US20110148113A1 (en) * 2009-12-17 2011-06-23 Vestas Wind Systems A/S Vibration damping of wind turbine shaft
CN102121967A (zh) * 2010-11-20 2011-07-13 太原理工大学 一种三相旋转机电设备运行状态实时预测诊断器
CN202075392U (zh) * 2011-04-28 2011-12-14 华北电力大学（保定） 一种电动机综合状态监测系统
CN102352824A (zh) * 2011-10-11 2012-02-15 苏州市思玛特电力科技有限公司 一种基于电气信息的风力发电机健康状态监测系统和方法
CN102620807A (zh) * 2012-03-22 2012-08-01 内蒙古科技大学 风力发电机状态监测系统及方法
CN102707232A (zh) * 2012-06-01 2012-10-03 深圳市海亿达能源科技股份有限公司 电动机设备状态在线监测装置及其监测方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010130739A (ja) * 2008-11-26 2010-06-10 Hitachi Ltd 風力発電システム
US20110144929A1 (en) * 2009-12-10 2011-06-16 Industrial Technology Research Institute Torsional resonance frequency measuring device and method
US20110148113A1 (en) * 2009-12-17 2011-06-23 Vestas Wind Systems A/S Vibration damping of wind turbine shaft
CN101858778A (zh) * 2010-05-28 2010-10-13 浙江大学 基于振动监测的风力发电机组故障自动诊断方法
CN102121967A (zh) * 2010-11-20 2011-07-13 太原理工大学 一种三相旋转机电设备运行状态实时预测诊断器
CN202075392U (zh) * 2011-04-28 2011-12-14 华北电力大学（保定） 一种电动机综合状态监测系统
CN102352824A (zh) * 2011-10-11 2012-02-15 苏州市思玛特电力科技有限公司 一种基于电气信息的风力发电机健康状态监测系统和方法
CN102620807A (zh) * 2012-03-22 2012-08-01 内蒙古科技大学 风力发电机状态监测系统及方法
CN102707232A (zh) * 2012-06-01 2012-10-03 深圳市海亿达能源科技股份有限公司 电动机设备状态在线监测装置及其监测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
董萍等: "风力发电机组建模研究现状", 《太阳能学报》 *

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103852723A (zh) * 2014-03-28 2014-06-11 西安热工研究院有限公司 一种风力发电机状态监测装置及监测方法
CN104459388A (zh) * 2014-11-26 2015-03-25 国家电网公司 一种永磁直驱风力发电系统一体化故障诊断方法
CN104459388B (zh) * 2014-11-26 2017-02-22 国家电网公司 一种永磁直驱风力发电系统一体化故障诊断方法
CN106772036A (zh) * 2016-12-13 2017-05-31 浙江运达风电股份有限公司 基于双馈风力发电机转子侧电量信息的碳刷和滑环火花监测方法
CN106769041A (zh) * 2016-12-23 2017-05-31 安徽大学 一种变转速工况下的永磁同步电机轴承在线故障诊断装置及方法
CN106769041B (zh) * 2016-12-23 2019-02-15 安徽大学 一种变转速工况下的永磁同步电机轴承在线故障诊断装置及方法
CN107063440A (zh) * 2017-05-09 2017-08-18 安徽容知日新科技股份有限公司 监测振动设备的方法、装置及可读存储介质
CN107063440B (zh) * 2017-05-09 2020-06-05 安徽容知日新科技股份有限公司 监测振动设备的方法、装置及可读存储介质
CN108318815A (zh) * 2018-01-17 2018-07-24 河海大学 一种双馈风力发电机在线监测及故障综合诊断方法
CN108490350A (zh) * 2018-03-14 2018-09-04 山东科技大学 一种大功率永磁电机故障诊断系统及诊断方法
CN108490350B (zh) * 2018-03-14 2020-07-31 山东科技大学 一种大功率永磁电机故障诊断系统及诊断方法
CN114172443A (zh) * 2021-12-01 2022-03-11 西南交通大学 一种永磁电机驱动系统电流传感器故障在线诊断方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103048619A (zh) 一种风力发电机组故障特征在线提取装置及提取方法
CN104865400B (zh) 一种风电机组转速的检测识别方法及系统
CN102798529A (zh) 大型风力机组轴承故障诊断方法及系统
CN202793793U (zh) 大型风力机组轴承故障诊断系统
CN104929864A (zh) 基于fpga的嵌入式风力发电机组运行状态监测及故障诊断系统
CN104459388A (zh) 一种永磁直驱风力发电系统一体化故障诊断方法
CN103835882A (zh) 大型风力发电机组状态监测与故障诊断系统
CN105738806A (zh) 一种风力发电机组故障诊断系统和方法
CN106338397A (zh) 基于无传感器检测法的风力发电机滚动轴承故障诊断装置
CN106055734A (zh) 一种风电齿轮箱故障诊断方法
CN104564542A (zh) 一种基于大数据技术的故障诊断系统及其诊断方法
CN203362397U (zh) 风力发电机组数据采集系统
Zhao et al. The inter-turns short circuit fault detection based on external leakage flux sensing and VMD-HHT analytical method for DFIG
CN108278184A (zh) 基于经验模态分解的风电机组叶轮不平衡监测方法
CN205333818U (zh) 基于dsp的风力发电机组无传感器故障诊断系统
CN203745076U (zh) 便携式无线通讯式双馈风电机组齿轮箱振动测试装置
CN203117391U (zh) 一种风力发电机状态监控与智能分析系统
CN204253291U (zh) 带工况数据实时在线采集及预处理装置的海上风力发电机
CN203163988U (zh) 一种风电机组齿轮箱在线故障诊断装置
CN203464957U (zh) 一种离网风力发电系统运行状态监测装置
CN206159059U (zh) 一种离心泵空化诊断装置
CN204989416U (zh) 一种基于dsp的潜水电动机在线故障监控系统
CN112035789B (zh) 一种风力发电机齿轮传动系统故障诊断方法
CN102854465A (zh) 一种基于相空间重构的dfig运行状态混沌预测系统及方法
CN104989602A (zh) 一种风力发电机状态远程监测装置

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C02 Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001)
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20130417