CN112257516B - 风机支撑杆塌陷监测的方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种风机支撑杆塌陷监测的方法，包括预设塌陷与振动信号的判断机制；获取支撑杆上多个区域设置的振动采集器件采集的振动信号，其中所述区域以支撑杆高度划分；将获取的振动信号通过所述判断机制进行处理，判断支撑杆上的塌陷情况；本发明方法及其装置通过分配振动采集器件对支撑杆上不同高度区域的振动信号进行采集，自动基于判断机制进行塌陷分析，以能够得出塌陷情况的判断结果，及时发出预警通知工作人员，以及时进行维护措施，利于降低经济损失，并有效避免因风机支撑杆塌陷导致的人身危害。

Description

风机支撑杆塌陷监测的方法及其装置

技术领域

本发明涉及风电设备技术领域，尤其涉及一种风机支撑杆塌陷监测的方法及其装置。

背景技术

风力发电机塔架，也即风力发电机支撑杆，是支撑机舱和风轮的部件，它将风轮支撑到能较好的捕捉风能的高度，是风力发电装置的主要受力部件之一，占整个风机装置造价的百分之十左右，成本很高。

风机支撑杆在风机运行过程中，既要承受在各种风况下风轮传递给支撑杆的力和力矩，又要承受在各种风况下风荷载对支撑杆的作用力和力矩，同时还要承受风轮、桨毂、短舱等部件的重力和力矩等，而支撑杆的底部固定的稳定性很大程度上依赖于其所在地的地质环境，如海上或戈壁，海下情况复杂，暗流汹涌，容易对风机支撑杆底部固定结构产生很大冲击导致倾倒或塌陷，而戈壁等地质较为松软的地区，容易因为地动或雨水导致塌陷。

风机支撑杆一旦发生塌陷，极易使得叶片触地损坏，而且由于风力发电机通常安装在高山，草原、戈壁、沿海或海上等风能丰富且人烟稀少的地方，草原环境中畜牧业发达，风机塌陷容易危害当地居民和牛羊等牲畜安全，导致人身或财产损失；并且在上述自然条件较恶劣的环境中，实际无法做到日常频繁的巡查，因此风机支撑杆发生塌陷也无法及时获知，造成不可挽回的经济损失。

有鉴于此，特提出本发明。

发明内容

针对上述，本发明提供一种风机支撑杆塌陷监测的方法及其装置，至少部分解决现有技术中存在的问题。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种风机支撑杆塌陷监测的方法，包括：

预设塌陷与振动信号的判断机制；

获取支撑杆上多个区域设置的振动采集器件采集的振动信号，其中所述区域以支撑杆高度划分；

将获取的振动信号通过所述判断机制进行处理，判断支撑杆上的塌陷情况。

一个实施例中，支撑杆所述区域中均至少设有一个振动采集器件，用于获取所在区域的振动信号；其中每个振动采集器件配置有唯一的识别ID。

一个实施例中，预设塌陷与振动信号的判断机制具体包括：

对支撑杆进行区域划分，并与所在区域的振动传感器ID进行对应关联绑定；

对当前支撑杆上不同位置振动传感器采集的振动信号，设置不同振动传感器之间进行变化对比判断；

根据判断结果与表征的塌陷情况进行匹配设置，预设标准信号波形以及该波形与实际信号波形的参数差值范围，根据差值范围判断产生的塌陷情况。

一个实施例中，所述设置不同振动传感器之间进行变化对比判断时：

不同振动传感器变化对比包括，先判断任意振动传感器与标准信号波形对比是否发生变化，再对比所述不同振动传感器之间变化程度；该变化包括：基频与对应的谐波振幅对比增强，同时产生杂波。

一个实施例中，还包括：根据得到的塌陷情况，输出预警信息。

一个实施例中，还包括：预存储支撑杆的基础数据，根据得到的塌陷情况，输出维护建议信息。

另一方面，本发明还提供了一种风机支撑杆塌陷监测的装置，包括：

机制配置模块，预设塌陷与振动信号的判断机制；

信号采集模块，获取支撑杆上多个区域设置的振动采集器件采集的振动信号，其中所述区域以支撑杆高度划分；

塌陷判断模块，将获取的振动信号通过所述判断机制进行处理，判断支撑杆上的塌陷情况。

一个实施例中，装置还包括预警模块，用于根据得到的塌陷情况，输出预警信息。

再一方面，本发明还提供了一种风机支撑杆塌陷监测的设备，设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

所述处理器执行所述计算机程序指令时实现上述任意实施例所述的风机支撑杆塌陷监测的方法。

再一方面，本发明还提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述任意实施例所述的风机支撑杆塌陷监测的方法。

与传统技术相比，本发明的有益效果为：

本发明方法风机支撑杆塌陷监测通过分配振动采集器件对支撑杆上不同高度区域的振动信号进行采集，自动基于判断机制进行塌陷分析，以能够得出塌陷情况的判断结果，及时发出预警通知工作人员，以能够及时进行维护措施，利于降低经济损失，并有效避免因风机支撑杆塌陷导致的人身危害。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明一个实施例提供的风机支撑杆塌陷监测的方法的流程示意图；

图2是本发明一个实施例中风机支撑杆装置振动传感器的示意图

图3是本发明一个实施例提供的风机支撑杆塌陷监测的方法中三个振动传感器对应支撑杆产生的波形图，其中3a为标准信号波形；3b为发生塌陷的实际信号波形；

图4是本发明另一个实施例提供的风机支撑杆塌陷监测装置的结构示意图

图5是本发明又一个实施例提供的风机支撑杆塌陷监测设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合；并且，基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

需要说明的是，下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显而易见，本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中，且本文中所描述的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本公开，所属领域的技术人员应了解，本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施，且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说，可使用本文中所阐述的任何数目个方面来实施设备及/或实践方法。另外，可使用除了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践此方法。

如图1所示的，本发明提供的一种风机支撑杆塌陷监测的方法，包括：

S001.预设塌陷与振动信号的判断机制；

S002获取支撑杆上多个区域设置的振动采集器件采集的振动信号，其中所述区域以支撑杆高度划分；

S003将获取的振动信号通过所述判断机制进行处理，判断支撑杆上的塌陷情况。

本发明方法风机支撑杆塌陷监测通过分配振动采集器件对支撑杆上不同高度区域的振动信号，自动基于判断机制进行塌陷分析，以能够得出塌陷情况的判断结果，为后续的维护工作做出指导和预警。

本发明给出的一个具体实施例中，如图2所示，将风机1的支撑杆2按照高度至少划分为上、中、下三个区域，其中“上”、“中”、“下”为支撑杆自身的相对位置，三个区域的高度优选为相等高度。

上部、中部和下部这三个区域中均至少设有一个振动采集器件，用于获取所在区域的振动信号；其中对每一个振动采集器件配置有唯一的识别ID，以能够分辨出振动采集器件传输的振动信号来源，方便识别是支撑杆哪个区域的振动信号。

本实施例中的振动采集器件可以是振动传感器，采集支撑杆上不同区域位置的振动信号，也可以进一步增加倾角传感器，塌陷容易造成支撑杆发生倾斜，则通过倾角变化可以辅助监测。

本示例中以振动传感器进行说明；步骤S001.预设塌陷与振动信号的判断机制具体包括：

S101.对支撑杆进行上、中、下三个区域划分，并与所在区域的振动传感器ID进行对应关联绑定；

S102.对当前支撑杆上不同位置振动传感器采集的振动信号，设置不同振动传感器之间进行变化对比判断；

S103.根据判断结果与表征的塌陷情况进行匹配设置，预设标准信号波形以及该波形与实际信号波形的参数差值范围，根据差值范围判断产生的塌陷情况。

本示例步骤S101.中，支撑杆上、中、下三个区域分别设置第一振动传感器3、第二振动传感器4以及第三振动传感器5，各传感器硬件参数相同，且各自的识别ID与所在区域关联绑定，这样利于最大限度的降低对比误差。

根据既有经验可知，支撑杆自身受到风机的各种冲击力载荷时会产生振动，当支撑杆上产生塌陷时，不同位置的振幅和频率会发生改变；下限时，由于底部下限，底部振动较大，同时引发顶部剧烈振动，而中部振动较小，且下陷越多，传感器的对应变化比例越大，下陷过程中，如果支撑杆还有倾斜的危险，则位于风机支撑杆顶部的倾角传感器变化越大。

基于这种改变的规律，可以反向推到出支撑杆是否发生塌陷或塌陷的程度，继而给出示警，用于指导工作人员及时进行维护工作。

因此本示例中，通过步骤S102.对当前支撑杆2上不同位置振动传感器采集的振动信号，设置自身变化对比判断和不同振动传感器变化对比判断，不同振动传感器变化对比包括，先判断任意振动传感器与标准信号波形对比是否发生变化，再对比所述不同振动传感器之间变化程度；该变化包括：基频与对应的谐波振幅对比增强，同时产生杂波；亦即，实际振动波形与标准信号波形的基频进行比较、实际振动波形与标准信号波形的第三谐波进行比较、实际振动波形与标准信号波形的第五谐波进行比较……

并且通过步骤S103.对判断结果与表征的塌陷情况进行匹配设置，具体通过预设标准信号波形以及该波形与实际信号波形的参数差值范围，确定具体的塌陷情况，塌陷情况包括是否塌陷以及下陷程度。

其中预设的标准信号波形如图3a所示，即支撑杆稳定、没有塌陷的情况下呈现的接近理想的波形，如图所示，振动信号基频的振幅与产生的N次谐波(N为奇数)的频率成n倍递增、振幅成n倍递减，且中间无杂波。

预设的参数差值范围至少用于限定振动波形的振幅和频率参数，且本实施例中预设的参数差值范围包括正常差值范围和塌陷预警差值范围，各范围的门限值可以根据实际工作情况自行设置，本示例不做唯一限定。一个具体示例为，正常差值范围中振幅参数为[0,20]，单位为mm；即实际信号波形中基频的振幅与标准信号波形相比，基频与谐波的振幅差值均不超过20mm，则可视为自身波形未改变；塌陷预警差值范围中振幅参数为大于20mm，此处塌陷预警差值范围可以进一步细化为多个小范围，来判断塌陷深度；当然该差值范围的设置需要根据塔架的高度、风机的重量以及损耗程度进行调整设置，同理频率参数的差值范围设置方式也相同，根据实际风机情况进行设置，不再赘述。

根据差值范围判断产生的塌陷情况，并输出预警信息.即是否发生塌陷，以及下陷程度。

本实施例中给出的一个具体场景中：

如果当前支撑杆三个区域的振动传感器采集的振动信号(若是多个振动传感器可取多个传感器振动信号的均值)中，如图3b所示，第一振动传感器3、第二振动传感器4以及第三振动传感器5采集的振动信号呈现的波形，与标准波形信号相比，均产生增强变化，且各传感器波形的变化程度为第一、三振动传感器的振动波形中，基频振幅变化程度大，中部的第二振动传感器基频振幅变化程度小，则判断为支撑杆产生了塌陷。需说明的，增强变化与变化程度通过预设的参数差值范围判断，下同。

同时在塌陷过程中，还可能存在当前支撑杆上各传感器波形的变化程度中，第一、三振动传感器的振动波形里第三谐波振幅变化程度大，中部的第二振动传感器第三谐波振幅变化程度小；同理第五谐波、第七谐波、第九谐波、第十一谐波……都可能存在这种振幅变化情况，即在当前支撑杆上不同传感器对比过程中，各传感器的振动波形在任意N次谐波(即第N谐波，N为奇数)上同时发生振幅和频率的增强，且增强程度为上部和下部区域的振动传感器大于中部区域的振动传感器，则判断为发生塌陷。增强程度越大，振幅变化程度越大，下陷越深。

进一步的，塌陷过程中，各振动传感器采集的振动信号生产的振动波形存在杂波。

步骤S002.中，获取支撑杆上多个区域设置的振动传感器采集的振动信号，连同振动传感器的识别ID一起，通过预设的塌陷与振动信号的判断机制进行处理，即通过步骤S003.，将振动信号产生的振动波形进行分析，得到塌陷情况的判断结果，进行输出，包括是否塌陷和下陷程度。

本发明进一步还包括步骤S004.根据得到的塌陷情况，输出预警信息；预警信息包括塌陷预警信息和下陷程度预警信息；预警信息可以将实时监测到的塌陷情况，及时输出以被工作人员知晓，继而做出相应的措施。

本发明进一步还包括步骤S004.预存储支撑杆的基础数据，根据得到的塌陷情况，输出维护建议信息。如基础数据包括所在区域、地质环境、高度、结构以及材质(如合金、水泥)等等，不同地质环境或高度等等的支撑杆的加固方式不同，结合当前支撑杆的基础数据与塌陷情况，给出维护建议，指导维修人员实施维护工作，利于高效率开展工作，继而大大降低因为风机支撑杆损坏造成的经济损失。

进一步的，本发明还提供的一种风机支撑杆塌陷监测装置，如图4所示，包括

机制配置模块，预设塌陷与振动信号的判断机制；

信号采集模块，获取支撑杆上多个区域设置的振动采集器件采集的振动信号，其中所述区域以支撑杆高度划分；

塌陷判断模块，将获取的振动信号通过所述判断机制进行处理，判断支撑杆上的塌陷情况。

其中，机制配置模块用于实施上述示例公开的方法中的步骤S101～S103.：

对支撑杆进行上、中、下三个区域划分，并与所在区域的振动传感器ID进行对应关联绑定；

对当前支撑杆上不同位置振动传感器采集的振动信号，设置不同振动传感器之间进行变化对比判断；

根据判断结果与表征的塌陷情况进行匹配设置，预设标准信号波形以及该波形与实际信号波形的参数差值范围，根据差值范围判断产生的塌陷情况。

支撑杆上、中、下三个区域分别设置第一振动传感器3、第二振动传感器4以及第三振动传感器5，各传感器硬件参数相同，且各自的识别ID与所在区域关联绑定，这样利于最大限度的降低对比误差。

对当前支撑杆2上不同位置振动传感器采集的振动信号，设置自身变化对比判断和不同振动传感器变化对比判断，不同振动传感器变化对比包括，先判断任意振动传感器与标准信号波形对比是否发生变化，再对比所述不同振动传感器之间变化程度；该变化包括：基频与对应的谐波振幅对比增强，同时产生杂波；亦即，实际振动波形与标准信号波形的基频进行比较、实际振动波形与标准信号波形的第三谐波进行比较、实际振动波形与标准信号波形的第五谐波进行比较……。

对判断结果与表征的塌陷情况进行匹配设置，具体通过预设标准信号波形以及该波形与实际信号波形的参数差值范围，确定具体的塌陷情况，塌陷情况包括是否塌陷以及下陷程度。

其中预设的标准信号波形如图3a所示，即支撑杆稳定、没有塌陷的情况下呈现的接近理想的波形，如图所示，振动信号基频的振幅与产生的N次谐波(N为奇数)的频率成n倍递增、振幅成倍递减，且中间无杂波。

预设的参数差值范围至少用于限定振动波形的振幅和频率参数，且本实施例中预设的参数差值范围包括正常差值范围和塌陷预警差值范围，各范围的门限值可以根据实际工作情况自行设置，本示例不做唯一限定。一个具体示例为，正常差值范围中振幅参数为[0,20]，单位为mm；即实际信号波形中基频的振幅与标准信号波形相比，基频与谐波的振幅差值均不超过20mm，则可视为自身波形未改变；塌陷预警差值范围中振幅参数为大于20mm，此处塌陷预警差值范围可以进一步细化为多个小范围，来判断塌陷深度；当然该差值范围的设置需要根据塔架的高度、风机的重量以及损耗程度进行调整设置，同理频率参数的差值范围设置方式也相同，根据实际风机情况进行设置，不再赘述。

根据差值范围判断产生的塌陷情况，并输出预警信息.即是否发生塌陷，以及下陷程度。

本实施例中给出的一个体场景中：

如果当前支撑杆三个区域的振动传感器采集的振动信号(若是多个振动传感器可取多个传感器振动信号的均值)中，如图3b所示，第一振动传感器3、第二振动传感器4以及第三振动传感器5采集的振动信号呈现的波形，与标准波形信号相比，均产生增强变化，且各传感器波形的变化程度为第一、三振动传感器的振动波形中，基频振幅变化程度大，中部的第二振动传感器基频振幅变化程度小，则判断为支撑杆产生的塌陷。需说明的，增强变化与变化程度通过预设的参数差值范围判断，下同。

同时在塌陷过程中，还可能存在当前支撑杆上各传感器波形的变化程度中，第一、三振动传感器的振动波形里第三谐波振幅变化程度大，中部的第二振动传感器第三谐波振幅变化程度小；同理第五谐波、第七谐波、第九谐波、第十一谐波……都可能存在这种振幅变化情况，即在当前支撑杆上不同传感器对比过程中，各传感器的振动波形在任意N次谐波(即第N谐波，N为奇数)上同时发生振幅和频率的增强，且增强程度为上部和下部区域的振动传感器大于中部区域的振动传感器，则判断为发生塌陷。增强程度越大，振幅变化程度越大，下陷越深。

进一步的，塌陷过程中，各振动传感器采集的振动信号生产的振动波形存在杂波。

信号采集模块获取支撑杆上多个区域设置的振动传感器采集的振动信号，连同振动传感器的识别ID一起，传输到塌陷判断模块，通过预设的塌陷与振动信号的判断机制进行处理，将振动信号产生的振动波形进行分析，得到塌陷情况的判断结果，进行输出，包括是否塌陷和下陷程度。

本发明进一步还包括预警模块.用于根据得到的塌陷情况，输出预警信息；预警信息包括塌陷预警信息和下陷程度预警信息；预警信息可以将实时监测到的塌陷情况，及时输出以被工作人员知晓，继而做出相应的措施。

本发明进一步还包括指导模块.用于预存储支撑杆的基础数据，根据得到的塌陷情况，输出维护建议信息。如基础数据包括所在区域、地质环境、高度、结构以及材质(如合金、水泥)等等，不同地质环境或高度等等的支撑杆的加固方式不同，结合当前支撑杆的基础数据与塌陷情况，给出维护建议，指导维修人员实施维护工作，利于高效率开展工作，继而大大降低因为风机支撑杆损坏造成的经济损失。

再一方面，本发明中提供的一种风机支撑杆塌陷监测的设备，如图5所示，所述设备可以包括处理器301以及存储有计算机程序指令的存储器302。

具体地，上述处理器301可以包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。

存储器302可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器302可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在一个实例中，存储器302可以包括可移除或不可移除(或固定)的介质，或者存储器302是非易失性固态存储器。存储器302可在综合网关容灾设备的内部或外部。

存储器302可以包括只读存储器(ROM)，随机存取存储器(RAM)，磁盘存储介质设备，光存储介质设备，闪存设备，电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备。因此，通常，存储器包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形(非暂态)计算机可读存储介质(例如，存储器设备)，并且当该软件被执行(例如，由一个或多个处理器)时，其可操作来执行参考根据本公开的一方面的方法所描述的操作。

处理器301通过读取并执行存储器302中存储的计算机程序指令，以实现图1所示实施例中的方法/步骤S101.至S105.，并达到图1所示实例执行其方法/步骤达到的相应技术效果，为简洁描述在此不再赘述

所述处理器执行所述计算机程序指令时实现上述示例中所述的风机支撑杆塌陷监测的方法。

再一方面，本发明中提供的一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述示例中所述的风机支撑杆塌陷监测的方法。

上面参考根据本公开的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种风机支撑杆塌陷监测的方法，其特征在于，包括：

预设塌陷与振动信号的判断机制；

获取支撑杆上多个区域设置的振动采集器件采集的振动信号，其中所述区域以支撑杆高度划分；

将获取的振动信号通过所述判断机制进行处理，判断支撑杆上的塌陷情况；

支撑杆所述区域中均至少设有一个振动采集器件，用于获取所在区域的振动信号；其中每个振动采集器件配置有唯一的识别ID；

预设塌陷与振动信号的判断机制具体包括：

对支撑杆进行区域划分，并与所在区域的振动传感器ID进行对应关联绑定；

对当前支撑杆上不同位置振动传感器采集的振动信号，设置不同振动传感器之间进行变化对比判断；

根据判断结果与表征的塌陷情况进行匹配设置，预设标准信号波形以及该波形与实际信号波形的参数差值范围，根据差值范围判断产生的塌陷情况；

所述设置不同振动传感器之间进行变化对比判断时：

不同振动传感器变化对比包括，先判断任意振动传感器与标准信号波形对比是否发生变化，再对比所述不同振动传感器之间变化程度；该变化包括：基频与对应的谐波振幅对比增强，同时产生杂波。

2.根据权利要求1所述的风机支撑杆塌陷监测的方法，其特征在于，还包括：根据得到的塌陷情况，输出预警信息。

3.根据权利要求1所述的风机支撑杆塌陷监测的方法，其特征在于，还包括：预存储支撑杆的基础数据，根据得到的塌陷情况，输出维护建议信息。

4.一种实施权利要求1所述方法的风机支撑杆塌陷监测的装置，其特征在于，包括：

机制配置模块，预设塌陷与振动信号的判断机制；

信号采集模块，获取支撑杆上多个区域设置的振动采集器件采集的振动信号，其中所述区域以支撑杆高度划分；

塌陷判断模块，将获取的振动信号通过所述判断机制进行处理，判断支撑杆上的塌陷情况。

5.根据权利要求4所述的风机支撑杆塌陷监测的装置，其特征在于，还包括

预警模块，用于根据得到的塌陷情况，输出预警信息。

6.一种风机支撑杆塌陷监测的设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1-3任意一项所述的风机支撑杆塌陷监测的方法。

7.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-3任意一项所述的风机支撑杆塌陷监测的方法。