CN105569932A - 风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法及系统。根据本发明的方法包括如下步骤：在一个设定时间长度内对发电机功率、桨距角位置、风轮转速以及机舱前后方向的加速度进行同步采样；根据同步采样所采集到的发电机功率、桨距角位置判断风机是否运行于设计测试工况；如果判定风机运行于设计测试工况，则至少对所采集到的风轮转速的时间序列进行频谱分析；根据对风轮转速的时间序列进行的频谱分析的结果来判断风机是否存在叶轮不平衡性的故障；如果判定风机存在叶轮不平衡性的故障，则根据对机舱前后方向的加速度的时间序列进行的频谱分析的结果来判断不平衡性原因是气动不平衡还是质量矩不平衡。本发明还涉及一种相应的系统。

Description

风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法及系统

技术领域

本发明涉及一种风电机组状态监测和故障诊断方法及系统，尤其是涉及一种叶轮不平衡在线故障检测以及辨识方法及系统。

背景技术

风能作为一种清洁的可再生能源，越来越受到世界各国的重视。在国家开发利用可再生能源政策推动下，我国风电产业迅速发展，并网容量已达到世界第一，并还有很大的发展潜力。但随着机组容量以及大型风场的不断发展，如何提高和保障风电机组运行的可靠性已经成为本领域的研究热点。

对于高塔架、长叶片的大容量机组，具有载荷大阻尼小等缺点，由于叶片、风轮以及对中等问题，或者是运行老化的问题，极容易造成风机处于不平衡、偏心的运行状态，导致相关大部件载荷过大，持久运行严重影响风机的寿命。

风电机组的不平衡运行状态按形成原因可分为气动不平衡和质量矩不平衡。

为了检测风机不平衡的运行状态，国内许多机构也做了深入研究，也公布了一些专利，如“一种双馈风力发电机叶片不平衡在线故障诊断方法”(CN103759891A)、“叶轮不平衡故障的双馈风力发电机定子电流的诊断方法”(CN104184383A)。上述专利中，其仅能检测出不平衡性，但并不能进一步诊断出具体原因，例如是气动不平衡还是质量矩不平衡等，无法细化故障原因，对于相关故障排查仍有很大难度。

因此，希望能够开发一套自主在线检测系统，及时发现相关问题，就可以很大程度上避免此类的经济损失。

因此，希望能够提供一种风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法及系统，可靠地判断不平衡性的原因是气动不平衡还是质量矩不平衡。

发明内容

针对上述问题，本发明所要解决的技术问题是提供一种风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法，风机在正常发电状态下，根据发电机功率、桨距角位置、风轮转速以及机舱前后方向的加速度信息，在线诊断叶轮不平衡性故障，并辨识出叶轮不平衡性故障的原因是气动不平衡还是质量矩不平衡。

风机在正常发电状态下，通过检测一定时间内的发电机功率以及桨距角位置来判断设计测试工况要求是否满足，若风机处于设计测试工况，则对这段时间内的风轮转速以及机舱前后方向的加速度通过数学分析方法分别得出可以比较的特征信号，从而判断是否存在叶轮不平衡故障，以及在存在叶轮不平衡故障的情况下辨识出具体故障原因是气动不平衡还是质量矩不平衡。

根据本发明的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法包括：在一个设定时间长度内对发电机功率、桨距角位置、风轮转速以及机舱前后方向的加速度进行同步采样；根据同步采样所采集到的发电机功率、桨距角位置判断风机是否运行于设计测试工况；如果判定风机运行于设计测试工况，则至少对所采集到的风轮转速的时间序列进行频谱分析；根据对风轮转速的时间序列进行的频谱分析的结果来判断风机是否存在叶轮不平衡性的故障；如果判定风机存在叶轮不平衡性的故障，则根据对机舱前后方向的加速度的时间序列进行的频谱分析的结果来判断不平衡性原因是气动不平衡还是质量矩不平衡。

优选的是，在判断风机是否存在叶轮不平衡性的故障之前，对所采集到的风轮转速的时间序列和机舱前后方向的加速度的时间序列分别进行频谱分析。

优选的是，在判断风机是否存在叶轮不平衡性的故障之前，对所采集到的风轮转速的时间序列进行频谱分析；在判断风机是否存在叶轮不平衡性的故障之后，如果判定风机存在叶轮不平衡性的故障，则对所采集到的机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析。

优选的是，判断风机是否运行于设计测试工况包括如下步骤：根据同步采样所采集到的发电机功率、桨距角位置判断风机是否运行于风机运行的转速-转矩控制曲线上的风机运行低转速PI控制区间或风机运行高转速PI控制区间，如果是，则判定风机运行于设计测试工况，如果否，则判定风机未运行于设计测试工况。

优选的是，判断风机是否运行于风机运行的转速-转矩控制曲线上的风机运行低转速PI控制区间或风机运行高转速PI控制区间包括如下步骤：根据风机运行的转速-转矩控制曲线确定风机运行低转速PI控制区间、风机运行高转速PI控制区间的各自两个边界点处的功率系数，分别作为风机运行低转速PI控制区间功率系数下限、风机运行低转速PI控制区间功率系数上限、风机运行高转速PI控制区间功率系数下限和风机运行高转速PI控制区间功率系数上限，所述功率系数等于发电机功率和额定功率的比值；如果发电机功率等于功率系数与额定功率的乘积且桨距角位置为最小桨距角并持续一个设定时间长度，其中，所述功率系数大于或等于风机高转速PI控制区间功率系数下限且小于或等于风机运行高转速PI控制区间功率系数上限，或者，所述功率系数大于或等于风机高转速PI控制区间功率系数下限且小于或等于风机运行高转速PI控制区间功率系数上限，则判定风机运行于设计测试工况。

优选的是，判断风机是否存在叶轮不平衡性的故障包括如下步骤：提取对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值和对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值；将对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值与对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值进行比较，若对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值小于或等于对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值，则判定为风机不存在叶轮不平衡性的故障；若对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值大于对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值，则判定为风机存在叶轮不平衡性的故障。

优选的是，判断不平衡性原因是气动不平衡还是质量矩不平衡包括如下步骤：提取对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值以及对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值；将对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值与对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值进行比较，若对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值大于或等于对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值，则判定为气动不平衡；若对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值小于对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值，则判定为质量矩不平衡。

优选的是，对所采集到的风轮转速的时间序列进行的所述频谱分析是离散傅里叶变换或快速傅里叶变换，并且，对所采集到的机舱前后方向的加速度的时间序列进行的所述频谱分析是离散傅里叶变换或快速傅里叶变换。

优选的是，对所采集到的风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的是风轮转速的功率谱密度或能量谱密度，并且，对所采集到的机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的是机舱前后方向的加速度的功率谱密度或能量谱密度。

优选的是，所述的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法还包括：如果判定风机未运行于设计测试工况，则再次进行同步采样并根据同步采样所采集到的发电机功率、桨距角位置判断风机是否运行于设计测试工况。

优选的是，在判断风机是否运行于设计测试工况时使用的所采集到的发电机功率、桨距角位置来自同一次同步采样或先后两次同步采样中的连续时间长度。

针对上述问题，本发明所要解决的技术问题还通过提供一种风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识系统而得以解决。根据本发明的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识系统包括：同步采样模块，该同步采样模块用于在一个设定时间长度内对发电机功率、桨距角位置、风轮转速以及机舱前后方向的加速度进行同步采样；设计测试工况判断模块，该设计测试工况判断模块用于根据同步采样模块所采集到的发电机功率、桨距角位置判断风机是否运行于设计测试工况；频谱分析模块，该频谱分析模块用于在所述设计测试工况判断模块判定风机运行于设计测试工况的情况下至少对所采集到的风轮转速的时间序列进行频谱分析；叶轮不平衡性故障判断模块，该叶轮不平衡性故障判断模块用于根据在频谱分析模块中对风轮转速的时间序列进行的频谱分析的结果来判断风机是否存在叶轮不平衡性的故障；不平衡性原因判断模块，该不平衡性原因判断模块用于在所述叶轮不平衡性故障判断模块判定风机存在叶轮不平衡性的故障的情况下根据在频谱分析模块中对机舱前后方向的加速度的时间序列进行的频谱分析的结果来判断不平衡性原因是气动不平衡还是质量矩不平衡。

优选的是，所述叶轮不平衡性故障判断模块和所述频谱分析模块进一步被配置用于：在所述叶轮不平衡性故障判断模块判断风机是否存在叶轮不平衡性的故障之前，所述频谱分析模块对所采集到的风轮转速的时间序列和机舱前后方向的加速度的时间序列分别进行频谱分析。

优选的是，所述叶轮不平衡性故障判断模块和所述频谱分析模块进一步被配置用于：在所述叶轮不平衡性故障判断模块判断风机是否存在叶轮不平衡性的故障之前，所述频谱分析模块对所采集到的风轮转速的时间序列进行频谱分析；在所述叶轮不平衡性故障判断模块判断风机是否存在叶轮不平衡性的故障之后，如果判定风机存在叶轮不平衡性的故障，则所述频谱分析模块对所采集到的机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析。

优选的是，所述设计测试工况判断模块进一步包括转速PI控制区间判断模块，该转速PI控制区间判断模块用于根据同步采样模块所采集到的发电机功率、桨距角位置判断风机是否运行于风机运行的转速-转矩控制曲线上的风机运行低转速PI控制区间或风机运行高转速PI控制区间，如果是，则判定风机运行于设计测试工况，如果否，则判定风机未运行于设计测试工况。

优选的是，所述转速PI控制区间判断模块进一步被配置用于：根据风机运行的转速-转矩控制曲线确定风机运行低转速PI控制区间、风机运行高转速PI控制区间的各自两个边界点处的功率系数，分别作为风机运行低转速PI控制区间功率系数下限、风机运行低转速PI控制区间功率系数上限、风机运行高转速PI控制区间功率系数下限和风机运行高转速PI控制区间功率系数上限，所述功率系数等于发电机功率和额定功率的比值；如果发电机功率等于功率系数与额定功率的乘积且桨距角位置为最小桨距角并持续一个设定时间长度，其中，所述功率系数大于或等于风机高转速PI控制区间功率系数下限且小于或等于风机运行高转速PI控制区间功率系数上限，或者，所述功率系数大于或等于风机高转速PI控制区间功率系数下限且小于或等于风机运行高转速PI控制区间功率系数上限，则判定风机运行于设计测试工况。

优选的是，所述叶轮不平衡性故障判断模块进一步被配置用于：提取对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值和对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值；将对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值与对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值进行比较，若对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值小于或等于对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值，则判定为风机不存在叶轮不平衡性的故障；若对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值大于对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值，则判定为风机存在叶轮不平衡性的故障。

优选的是，所述不平衡性原因判断模块进一步被配置用于：提取对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值以及对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值；将对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值与对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值进行比较，若对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值大于或等于对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值，则判定为气动不平衡；若对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值小于对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值，则判定为质量矩不平衡。

优选的是，所述频谱分析模块进一步被配置为：对所采集到的风轮转速的时间序列进行的所述频谱分析是离散傅里叶变换或快速傅里叶变换，并且，对所采集到的机舱前后方向的加速度的时间序列进行的所述频谱分析是离散傅里叶变换或快速傅里叶变换。

优选的是，所述频谱分析模块进一步被配置为：对所采集到的风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的是风轮转速的功率谱密度或能量谱密度，并且，对所采集到的机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的是机舱前后方向的加速度的功率谱密度或能量谱密度。

优选的是，如果所述设计测试工况判断模块判定风机未运行于设计测试工况，则所述同步采样模块和所述设计测试工况判断模块进一步被配置为：再次进行同步采样并根据同步采样所采集到的发电机功率、桨距角位置判断风机是否运行于设计测试工况。

优选的是，所述设计测试工况判断模块进一步被配置为：在判断风机是否运行于设计测试工况时使用的所采集到的发电机功率、桨距角位置来自同一次同步采样或先后两次同步采样中的连续时间长度。

本发明的方法及系统的优点在于，一方面，由于采用自主在线检测，因而解决了不平衡性故障无法及时发现的问题，从而避免大部件过载运行。另一方面，通过确定设计测试工况以及应用相应的数学方法，解决了如何提取气动不平衡以及质量矩不平衡特征的问题，从而判断出不平衡性故障的真实原因。

附图说明

图1是本发明的第一实施形式的流程图；

图2是本发明的第二实施形式的流程图，其中，仅在判定风机存在叶轮不平衡性的故障的情况下才对所采集数据的机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析。；

图3是本发明的设计测试工况判断流程图；

图4是验证本发明效果的试验一的时域图；

图5是验证本发明效果的试验二的功率谱密度图；

图6是验证本发明效果的试验三的功率谱密度图。

图7表示风机运行的转速-转矩控制原理图，其中示出了风机运行的转速-转矩控制曲线。

图8是根据本发明的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识系统的示意框图。

具体实施方式

图1为根据本发明的第一实施形式的流程图，其中表示了风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法，该方法的具体方法步骤如下：

首先，执行步骤S101，在一个设定时间长度t、例如10分钟内对发电机功率P、桨距角位置pit、风轮转速ω以及机舱前后方向的加速度a进行同步采样。上述同步采样得到N个采集数据，每个采集数据包括发电机功率P(n)、桨距角位置pit(n)、风轮转速ω(n)以及机舱前后方向的加速度a(n)，其中n为整数，1≤n≤N。

然后，执行步骤S102，根据采集到的发电机功率P以及桨距角位置pit判断风机是否运行于设计测试工况。

图7表示风机运行的转速-转矩控制原理图，其中示出了风机运行的转速-转矩控制曲线。设计测试工况实际为风机运行低转速PI控制区间(图6中的风机运行状态点S₁-S₂段)以及高转速PI控制区间(图6中的风机运行状态点S₃-S₄段)，其中，边界点S₁、S₂、S₃以及S₄所对应转速ω和发电机转矩T对于风电机组是确定的，因此可以得到边界点S₁、S₂、S₃以及S₄处相应的功率P以及功率系数f，如下表所示：

其中：K_opt是最佳增益控制系数，对于风电机组是确定的常量，而功率系数f定义为功率P和额定功率P_rated的比值。

则对应于设计测试工况的f需满足：

f₁≤f≤f₂(对应于风机运行低转速PI控制区间)，或者

f₃≤f≤f₄(对应于风机运行高转速PI控制区间)。

因此，下列两个条件满足其一，即判定处于设计测试工况：

低转速PI控制区间(S₁-S₂)：发电机功率P＝f*P_rated(f₁≤f≤f₂)且桨距角位置pit为最小桨距角并持续一个设定时间长度t；

高转速PI控制区间(S₃-S₄)：发电机功率P＝f*P_rated(f₃≤f≤f₄)且桨距角位置pit为最小桨距并持续一个设定时间长度t。

如果判定为不处于上述设计测试工况，则返回步骤S101重新进行上述同步采样并在步骤S102用新的发电机功率P以及桨距角位置pit的数据来重新判断风机是否运行于设计测试工况。

在此，新的发电机功率P以及桨距角位置pit的数据可以全部是重新同步采样得到的，也可以只有一部分是重新同步采样得到的而另一部分是之前以任何现有技术已知的方式存储的发电机功率P以及桨距角位置pit的数据，只要它们来自一个新的设定时间长度即可。这个新的设定时间长度可以与之前同步采样所经历的设定时间长度相同，也可以不同。

在判定为上述设计测试工况的情况下，接着同时或先后执行步骤S103和步骤S104，分别对于风轮转速ω与机舱前后方向的加速度a做功率谱密度分析，具体方法如下：

先对于N个采集数据的风轮转速ω(n)以及机舱前后方向的加速度a(n)的时间序列按照下列公式(1)、(2)进行离散傅里叶变换，分别得到向量W(m)以及A(m)：

$W\left(m\right)=\frac{1}{M}{\Σ}_{k=1}^M\mathrm{\ω}*e^{-jk\left(\frac{2\mathrm{\π}}{N}\right)m},---\left(1\right)$

$A\left(m\right)=\frac{1}{M}{\Σ}_{k=1}^M\mathrm{\α}*e^{-jk\left(\frac{2\mathrm{\π}}{N}\right)m};---\left(2\right)$

其中，0≤m≤M-1，j表示取虚数；

再按照下列公式(3)、(4)进行真实的功率谱密度估计：

Q_ω(m)＝W(m)*conj(W(m))，(3)

Q_a(m)＝A(m)*conj(A(m))；(4)

其中，conj(W(m))、conj(A(m))分别为W(m)和A(m)的共轭。

接下来，判断是否存在叶轮不平衡故障。首先在步骤S105中，提取风轮转速功率谱密度Q_ω(m)中的风轮转速的1倍频的幅值Q_ω(m₁)以及塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值Q_ω(m₂)作为特征信号，然后执行步骤S106，对两者进行比较。若Q_ω(m₁)＞Q_ω(m₂)，则判定为风机存在叶轮不平衡性的故障；若Q_ω(m₁)≤Q_ω(m₂)，则判定为风机不存在叶轮不平衡性的故障。

如果确定了风机存在叶轮不平衡性的故障，就辨识叶轮不平衡的原因。首先在步骤S107中，提取机舱前后方向的加速度的功率谱密度Q_a(m)中的风轮转速的1倍频的幅值Q_a(m₁)以及塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值Q_a(m₂)作为特征信号，然后执行步骤S108，对两者进行比较。若Q_a(m₁)≥Q_a(m₂)，则判定为气动不平衡；若Q_a(m₁)＜Q_a(m₂)，则判定为质量矩不平衡。

图2为根据本发明的第二实施形式的流程图，其中表示了风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法，该方法的具体方法步骤如下：

首先，以类似于本发明的第一实施形式的方式，在步骤S201中，在一个设定时间长度t内对发电机功率P、桨距角位置pit、风轮转速ω以及机舱前后方向的加速度a进行同步采样，并在步骤S202中，根据采集到的发电机功率P以及桨距角位置pit判断风机是否运行于设计测试工况，如果判定为不属于上述设计测试工况，则返回步骤S201重新进行上述同步采样并在步骤S202用新的发电机功率P以及桨距角位置pit的数据来重新判断风机是否运行于设计测试工况。

在判定为上述设计测试工况的情况下，接着执行步骤S203，对于风轮转速ω做功率谱密度分析，具体方法如下：

先对于N个采集数据的风轮转速ω(n)的时间序列按照前述公式(1)进行离散傅里叶变换得到向量W(m)，再按照前述公式(3)进行真实的功率谱密度估计得到风轮转速功率谱密度Q_ω(m)。

接着，判断是否存在叶轮不平衡故障。首先在步骤S204中，提取风轮转速功率谱密度Q_ω(m)中的风轮转速的1倍频的幅值Q_ω(m₁)以及塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值Q_ω(m₂)作为特征信号，然后在步骤S205中对两者进行比较。若Q_ω(m₁)＞Q_ω(m₂)，则判定为风机存在叶轮不平衡性的故障；若Q_ω(m₁)≤Q_ω(m₂)，则判定为风机不存在叶轮不平衡性的故障。

在上述步骤S205中判定风机存在叶轮不平衡性的故障的情况下，执行步骤S206，对于机舱前后方向的加速度a做功率谱密度分析，具体方法如下：

先对于N个采集数据的机舱前后方向的加速度a(n)的时间序列按照前述公式(2)进行离散傅里叶变换得到向量A(m)，再按照下列公式(4)进行真实的功率谱密度估计得到机舱前后方向的加速度的功率谱密度Q_a(m)。

接着，辨识叶轮不平衡的原因。首先在步骤S207中，提取机舱前后方向的加速度的功率谱密度Q_a(m)中的风轮转速的1倍频的幅值Q_a(m₁)以及塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值Q_a(m₂)作为特征信号，然后在步骤S208中对两者进行比较。若Q_a(m₁)≥Q_a(m₂)，则判定为气动不平衡；若Q_a(m₁)＜Q_a(m₂)，则判定为质量矩不平衡。

本发明的第一和第二实施形式的不同之处在于，本发明的第二实施形式仅在判定风机存在叶轮不平衡性的故障的情况下才对所采集数据的机舱前后方向的加速度的时间序列进行离散傅里叶变换。

在本发明的第一和第二实施形式中，分别对风轮转速和机舱前后方向的加速度进行离散傅里叶变换。在根据本发明的另外的实施形式的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法中，亦可以分别对风轮转速和机舱前后方向的加速度之一进行快速傅里叶变换而对另一个进行离散傅里叶变换，或者对它们都进行快速傅立叶变换。

在本发明的第一和第二实施形式中，分别对风轮转速和机舱前后方向的加速度进行功率谱密度分析。在根据本发明的另外的实施形式的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法中，亦可以分别对风轮转速和机舱前后方向的加速度之一进行功率谱密度分析而对另一个进行能量谱密度分析，或者对它们都进行能量谱密度分析。

在本发明中，功率谱密度分析或能量谱密度分析亦可由其它频谱分析方法替代，只要这些频谱分析方法能够得到可供比较的特征信号幅值即可。

下面，以风轮直径121米，容量2.5MW的机组为例，设计两种叶轮不平衡故障，分别是气动不平衡以及质量矩不平衡，以一组试验验证本发明方法的技术效果：

试验一，时域分析法：

如图4所示，其为三种情况的测试数据的时域图，仅显示了10秒钟的情况，可以看出，从风轮转速ω、机舱振动前后加速度a以及机舱左右加速度b等时间序列上，并不能断定机组是否存在叶轮不平衡的故障，因此无法从时域上分析得出相关结论。

试验二，频域分析法(满发工况)：

功率P＝f*P_rated，f＝1，pit大于最小桨距角。由于风轮不可能完全到达动平衡状态，实际风机一般存在少量的气动不平衡以及质量矩不平衡，满足设计要求即可。但此工况为满发状态，变桨动作容易加剧不平衡性的影响，因此此种工况下很难检测叶轮不平衡的真实情况。如图5所示，正常状态下风轮转速Q_ω(m)中的风轮转速的1倍频的幅值Q_ω(m₁)与塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值Q_ω(m₃)差异不明显，其中Q_ω(m₁)为0.1587Hz所对应的幅值，Q_ω(m₂)为0.1831Hz所对应的幅值，导致气动不平衡、质量矩不平衡的Q_ω(m₁)与Q_ω(m₂)无法做出判断，同样在加机舱加速度的Q_a(m)与Q_b(m)也存在相同问题，无法设计一种明确的判断标准，因此无法确定不平衡故障是否真实存在。

试验三，频域分析法(设计测试工况)，即本发明方法的一种实施形式：

功率P＝f*P_rated，f＝0.9，pit等于最小桨距角。本发明的设计测试工况是额定功率以下、风轮转速不变以及桨距角不变等稳定工况，避免了对于叶轮不平衡的影响，以便分析风机叶轮不平衡的真实情况。

如图6所示，正常状态下风轮转速Q_ω(n)中的风轮转速的1倍频的幅值Q_ω(m₁)明显小于塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值Q_ω(m₂)，而气动不平衡、质量矩不平衡的Q_ω(m₁)都大于Q_ω(m₂)，其中Q_ω(m₁)为0.1526Hz所对应的幅值，Q_ω(m₂)为0.1831Hz所对应的幅值，可以确定叶轮不平衡性故障的存在。

若要辨识出故障的原因，可以利用机舱前后方向加速度的Q_a(m)，可以看出气动不平衡的Q_a(m₁)明显大于塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值Q_a(m₂)，质量矩不平衡的风轮转速的1倍频的幅值Q_a(m₁)明显小于塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值Q_a(m₂)，从而可以辨识出不平衡性的真正原因，即，是由气动不平衡还是质量矩不平衡引起的。

本发明的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法利用发电机功率或发电机转矩和风轮转速的组合以及桨距角位置信息，确定设计测试工况的要求以采集风轮转速以及机舱前后加速度数据，再通过对风轮转速以及机舱前后加速度数据进行频谱分析(例如功率谱密度分析、能量谱密度分析，等等)得到特征信号并进行比较分析，从而在线诊断叶轮不平衡性故障并辨识出其原因。这种方法不用初始化比对数据样本，不用外加设备，是一种简单易行并且可靠的叶轮不平衡性故障在线诊断方法。

图8是根据本发明的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识系统的示意框图。如图8所示，根据本发明的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识系统包括：同步采样模块801，该同步采样模块801用于在一个设定时间长度内对发电机功率、桨距角位置、风轮转速以及机舱前后方向的加速度进行同步采样；设计测试工况判断模块802，该设计测试工况判断模块802用于根据同步采样模块801所采集到的发电机功率、桨距角位置判断风机是否运行于设计测试工况；频谱分析模块803，该频谱分析模块803用于在所述设计测试工况判断模块802判定风机运行于设计测试工况的情况下至少对所采集到的风轮转速的时间序列进行频谱分析；叶轮不平衡性故障判断模块804，该叶轮不平衡性故障判断模块804用于根据频谱分析模块803中对风轮转速的时间序列进行的频谱分析的结果来判断风机是否存在叶轮不平衡性的故障；不平衡性原因判断模块805，该不平衡性原因判断模块805用于在所述叶轮不平衡性故障判断模块804判定风机存在叶轮不平衡性的故障的情况下根据频谱分析模块803中对机舱前后方向的加速度的时间序列进行的频谱分析的结果来判断不平衡性原因是气动不平衡还是质量矩不平衡。

换句话说，图8中系统的各个组成部分分别被配置为执行根据本发明的方法的所有相应步骤。

以上记载了本发明的优选实施例，但是本发明的精神和范围不限于这里所公开的具体内容。本领域技术人员能够根据本发明的教导而做出更多的实施方式和应用这些实施方式和应用都在本发明的精神和范围内。本发明的精神和范围不由具体实施例来限定，而由权利要求来限定。

Claims (22)

1.一种风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法，包括：

在一个设定时间长度内对发电机功率、桨距角位置、风轮转速以及机舱前后方向的加速度进行同步采样；

根据同步采样所采集到的发电机功率、桨距角位置判断风机是否运行于设计测试工况；

如果判定风机运行于设计测试工况，则至少对所采集到的风轮转速的时间序列进行频谱分析；

根据对风轮转速的时间序列进行的频谱分析的结果来判断风机是否存在叶轮不平衡性的故障；

如果判定风机存在叶轮不平衡性的故障，则根据对机舱前后方向的加速度的时间序列进行的频谱分析的结果来判断不平衡性原因是气动不平衡还是质量矩不平衡。

2.根据权利要求1所述的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法，其特征在于，

在判断风机是否存在叶轮不平衡性的故障之前，对所采集到的风轮转速的时间序列和机舱前后方向的加速度的时间序列分别进行频谱分析。

3.根据权利要求1所述的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法，其特征在于，

在判断风机是否存在叶轮不平衡性的故障之前，对所采集到的风轮转速的时间序列进行频谱分析；

在判断风机是否存在叶轮不平衡性的故障之后，如果判定风机存在叶轮不平衡性的故障，则对所采集到的机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析。

4.根据权利要求1所述的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法，其中，判断风机是否运行于设计测试工况包括如下步骤：

根据同步采样所采集到的发电机功率、桨距角位置判断风机是否运行于风机运行的转速-转矩控制曲线上的风机运行低转速PI控制区间或风机运行高转速PI控制区间，如果是，则判定风机运行于设计测试工况，如果否，则判定风机未运行于设计测试工况。

5.根据权利要求4所述的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法，其特征在于，判断风机是否运行于风机运行的转速-转矩控制曲线上的风机运行低转速PI控制区间或风机运行高转速PI控制区间包括如下步骤：

根据风机运行的转速-转矩控制曲线确定风机运行低转速PI控制区间、风机运行高转速PI控制区间的各自两个边界点处的功率系数，分别作为风机运行低转速PI控制区间功率系数下限、风机运行低转速PI控制区间功率系数上限、风机运行高转速PI控制区间功率系数下限和风机运行高转速PI控制区间功率系数上限，所述功率系数等于发电机功率和额定功率的比值；

如果发电机功率等于功率系数与额定功率的乘积且桨距角位置为最小桨距角并持续一个设定时间长度，其中，所述功率系数大于或等于风机高转速PI控制区间功率系数下限且小于或等于风机运行高转速PI控制区间功率系数上限，或者，所述功率系数大于或等于风机高转速PI控制区间功率系数下限且小于或等于风机运行高转速PI控制区间功率系数上限，则判定风机运行于设计测试工况。

6.根据权利要求1所述的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法，其特征在于，判断风机是否存在叶轮不平衡性的故障包括如下步骤：

提取对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值和对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值；

将对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值与对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值进行比较，若对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值小于或等于对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值，则判定为风机不存在叶轮不平衡性的故障；若对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值大于对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值，则判定为风机存在叶轮不平衡性的故障。

7.根据权利要求6所述的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法，其特征在于，判断不平衡性原因是气动不平衡还是质量矩不平衡包括如下步骤：

提取对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值以及对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值；

将对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值与对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值进行比较，若对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值大于或等于对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值，则判定为气动不平衡；若对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值小于对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值，则判定为质量矩不平衡。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法，其特征在于，

对所采集到的风轮转速的时间序列进行的所述频谱分析是离散傅里叶变换或快速傅里叶变换，以及

对所采集到的机舱前后方向的加速度的时间序列进行的所述频谱分析是离散傅里叶变换或快速傅里叶变换。

9.根据权利要求1至7中任一项所述的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法，其特征在于，

对所采集到的风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的是风轮转速的功率谱密度或能量谱密度，以及

对所采集到的机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的是机舱前后方向的加速度的功率谱密度或能量谱密度。

10.根据权利要求1至7中任一项所述的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法，还包括：如果判定风机未运行于设计测试工况，则再次进行同步采样并根据同步采样所采集到的发电机功率、桨距角位置判断风机是否运行于设计测试工况。

11.根据权利要求1所述的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识方法，其特征在于，在判断风机是否运行于设计测试工况时使用的所采集到的发电机功率、桨距角位置来自同一次同步采样或先后两次同步采样中的连续时间长度。

12.一种风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识系统，其特征在于，包括：

同步采样模块，该同步采样模块用于在一个设定时间长度内对发电机功率、桨距角位置、风轮转速以及机舱前后方向的加速度进行同步采样；

设计测试工况判断模块，该设计测试工况判断模块用于根据同步采样模块所采集到的发电机功率、桨距角位置判断风机是否运行于设计测试工况；

频谱分析模块，该频谱分析模块用于在所述设计测试工况判断模块判定风机运行于设计测试工况的情况下至少对所采集到的风轮转速的时间序列进行频谱分析；

叶轮不平衡性故障判断模块，该叶轮不平衡性故障判断模块用于根据在频谱分析模块中对风轮转速的时间序列进行的频谱分析的结果来判断风机是否存在叶轮不平衡性的故障；

不平衡性原因判断模块，该不平衡性原因判断模块用于在所述叶轮不平衡性故障判断模块判定风机存在叶轮不平衡性的故障的情况下根据在频谱分析模块中对机舱前后方向的加速度的时间序列进行的频谱分析的结果来判断不平衡性原因是气动不平衡还是质量矩不平衡。

13.根据权利要求12所述的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识系统，其特征在于，所述叶轮不平衡性故障判断模块和所述频谱分析模块进一步被配置用于：

在所述叶轮不平衡性故障判断模块判断风机是否存在叶轮不平衡性的故障之前，所述频谱分析模块对所采集到的风轮转速的时间序列和机舱前后方向的加速度的时间序列分别进行频谱分析。

14.根据权利要求12所述的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识系统，其特征在于，所述叶轮不平衡性故障判断模块和所述频谱分析模块进一步被配置用于：

在所述叶轮不平衡性故障判断模块判断风机是否存在叶轮不平衡性的故障之前，所述频谱分析模块对所采集到的风轮转速的时间序列进行频谱分析；

在所述叶轮不平衡性故障判断模块判断风机是否存在叶轮不平衡性的故障之后，如果判定风机存在叶轮不平衡性的故障，则所述频谱分析模块对所采集到的机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析。

15.根据权利要求12所述的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识系统，其中，所述设计测试工况判断模块进一步包括转速PI控制区间判断模块，该转速PI控制区间判断模块用于根据同步采样模块所采集到的发电机功率、桨距角位置判断风机是否运行于风机运行的转速-转矩控制曲线上的风机运行低转速PI控制区间或风机运行高转速PI控制区间，如果是，则判定风机运行于设计测试工况，如果否，则判定风机未运行于设计测试工况。

16.根据权利要求15所述的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识系统，其特征在于，所述转速PI控制区间判断模块进一步被配置用于：

根据风机运行的转速-转矩控制曲线确定风机运行低转速PI控制区间、风机运行高转速PI控制区间的各自两个边界点处的功率系数，分别作为风机运行低转速PI控制区间功率系数下限、风机运行低转速PI控制区间功率系数上限、风机运行高转速PI控制区间功率系数下限和风机运行高转速PI控制区间功率系数上限，所述功率系数等于发电机功率和额定功率的比值；

如果发电机功率等于功率系数与额定功率的乘积且桨距角位置为最小桨距角并持续一个设定时间长度，其中，所述功率系数大于或等于风机高转速PI控制区间功率系数下限且小于或等于风机运行高转速PI控制区间功率系数上限，或者，所述功率系数大于或等于风机高转速PI控制区间功率系数下限且小于或等于风机运行高转速PI控制区间功率系数上限，则判定风机运行于设计测试工况。

17.根据权利要求12所述的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识系统，其特征在于，所述叶轮不平衡性故障判断模块进一步被配置用于：

提取对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值和对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值；

将对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值与对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值进行比较，若对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值小于或等于对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值，则判定为风机不存在叶轮不平衡性的故障；若对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值大于对所述风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值，则判定为风机存在叶轮不平衡性的故障。

18.根据权利要求17所述的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识系统，其特征在于，所述不平衡性原因判断模块进一步被配置用于：

提取对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值以及对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值；

将对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值与对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值进行比较，若对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值大于或等于对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值，则判定为气动不平衡；若对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的风轮转速的1倍频的幅值小于对所述机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的塔架前后方向一阶振动模态固有频率所对应的幅值，则判定为质量矩不平衡。

19.根据权利要求12至18中任一项所述的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识系统，其特征在于，所述频谱分析模块进一步被配置为：

对所采集到的风轮转速的时间序列进行的所述频谱分析是离散傅里叶变换或快速傅里叶变换，以及

对所采集到的机舱前后方向的加速度的时间序列进行的所述频谱分析是离散傅里叶变换或快速傅里叶变换。

20.根据权利要求12至18中任一项所述的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识系统，其特征在于，所述频谱分析模块进一步被配置为：

对所采集到的风轮转速的时间序列进行频谱分析得到的是风轮转速的功率谱密度或能量谱密度，以及

对所采集到的机舱前后方向的加速度的时间序列进行频谱分析得到的是机舱前后方向的加速度的功率谱密度或能量谱密度。

21.根据权利要求12至18中任一项所述的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识系统，其特征在于，如果所述设计测试工况判断模块判定风机未运行于设计测试工况，则所述同步采样模块和所述设计测试工况判断模块进一步被配置为：再次进行同步采样并根据同步采样所采集到的发电机功率、桨距角位置判断风机是否运行于设计测试工况。

22.根据权利要求12所述的风电机组动态不平衡在线检测和故障辨识系统，其特征在于，所述设计测试工况判断模块进一步被配置为：在判断风机是否运行于设计测试工况时使用的所采集到的发电机功率、桨距角位置来自同一次同步采样或先后两次同步采样中的连续时间长度。