CN113027690B - 一种风力发电机组的塔架基础开裂检测方法和检测装置 - Google Patents

一种风力发电机组的塔架基础开裂检测方法和检测装置 Download PDF

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Abstract

一种风力发电机组的塔架基础开裂检测方法和检测装置。所述检测方法包括：获取所述风力发电机组的机舱加速度信号；基于所述加速度信号确定所述风力发电机组的塔架基础是否存在开裂。

Description

一种风力发电机组的塔架基础开裂检测方法和检测装置
技术领域
本申请涉及一种风力发电机组的塔架基础开裂检测方法和检测装置，更具体地，涉及一种基于风力发电机组的机舱加速度信号的风力发电机组的塔架基础开裂检测方法和检测装置。
背景技术
现代大型风力发电机组在运行过程中受地址条件、施工效果、以及载荷等因素影响，可能会引起风力发电机组的塔架基础开裂或松动。塔架基础开裂或松动会导致塔架基础的刚度降低，从而导致塔架一阶自然频率的降低，且塔架一阶自然频率的降低幅度与塔架基础开裂的程度成正相关的关系。尤其是对于钢塔结构，如果不及时检修，很可能由于导致塔架一阶自然频率降低，导致塔架一阶自然频率与风力发电机组的转动频率过近，从而引起共振问题，威胁机组的运行安全，严重的塔架基础开裂甚至可能导致倒塔等严重事故。
传统的靠运行维护人员对风力发电机组的塔架基础进行检修的方法效率低、效果差，且问题发现具有滞后性。因此需要一种线上自主的塔架基础开裂检测、辨识方法，可以尽早识别出塔架基础开裂或松动的问题，从而发出故障预警、指导检修工作，以保护机组安全。
发明内容
本公开的各方面将至少解决上述问题和/或缺点，并至少提供以下所述优点。因此，本发明的目的在于提供一种基于风力发电机组的机舱加速度信号的风力发电机组的塔架基础开裂检测方法和检测装置，方法能够自动确认风力发电机组的塔架基础是否存在开裂及塔架基础开裂方向，使得能够进行早期故障识别以指导检修工作，从而保护风力发电机组的运行安全。
本发明的一方面在于提供一种风力发电机组的塔架基础开裂检测方法，方法包括：获取风力发电机组的机舱加速度信号；基于加速度信号确定风力发电机组的塔架基础是否存在开裂。
可选地，基于加速度信号确定风力发电机组的塔架基础是否存在开裂的步骤可包括：基于加速度信号获取风力发电机机组的塔架一阶自然频率；基于获取的塔架一阶自然频率，确定风力发电机组的塔架基础是否存在开裂。
可选地，基于获取的塔架一阶自然频率确定风力发电机组的塔架基础是否存在开裂的步骤可包括：基于在最近的单位时间内的塔架一阶自然频率的平均值与初始的塔架一阶自然频率确定风力发电机组的塔架基础是否存在开裂，其中，初始的塔架一阶自然频率表示风力发电机组的塔架基础不存在开裂时塔架一阶自然频率。
可选地，基于在最近的单位时间内的塔架一阶自然频率的平均值与初始的塔架一阶自然频率确定风力发电机组的塔架基础是否存在开裂的步骤可包括：当平均值与初始的塔架一阶自然频率的比值小于预定阈值时，确定风力发电机组的塔架基础存在开裂。
可选地，基于获取的塔架一阶自然频率确定风力发电机组的塔架基础是否存在开裂的步骤包括：将塔架基础的外周划分为多个扇区；基于获取的塔架一阶自然频率确定风力发电机组的塔架基础在与多个扇区中的每个扇区相应的方向上是否存在开裂，其中，与每个扇区相应的方向表示与落入每个扇区的风力发电机组的机舱的偏航角度相应的方向。
可选地，将塔架基础的外周划分为多个扇区的步骤可包括：将塔架基础的外周划分为8个两两重叠45°的多个扇区。
可选地，确定风力发电机组的塔架基础在与每个扇区相应的方向上是否存在开裂的步骤包括：确定在最近的单位时间内的与多个扇区中的一个扇区相应的塔架一阶自然频率的第一平均值；确定在最近的单位时间内的与互补于一个扇区的扇区合集相应的塔架一阶自然频率的第二平均值，其中，扇区合集表示多个扇区中与一个扇区不重叠的所有扇区的集合；基于第一平均值和第二平均值确定风力发电机组的塔架基础在与一个扇区相应的方向上是否存在开裂，其中，与多个扇区中的一个扇区相应的塔架一阶自然频率表示与落入一个扇区的风力发电机组的机舱的偏航角度相应的塔架一阶自然频率，其中，与扇区合集相应的塔架一阶自然频率表示与落入扇区合集的风力发电机组的机舱的偏航角度相应的塔架一阶自然频率。
可选地，基于第一平均值和第二平均值确定风力发电机组的塔架基础在与一个扇区相应的方向上是否存在开裂的步骤可包括：当T<t(α,n1+n2-2)时，确定风力发电机组的塔架基础在与一个扇区相应的方向上存在开裂，
其中，
Figure BDA0002333579780000031
其中，t(α,n1+n2-2)表示Student-t分布下自由度为n1+n2-2，单侧检验检验水准为α时的t界值，
Figure BDA0002333579780000032
分别为第一平均值和第二平均值，n1为在最近的单位时间内的与多个扇区中的一个扇区相应的塔架一阶自然频率的样本数，n2为在最近的单位时间内的与扇区合集相应的塔架一阶自然频率的的样本数，S2 P表示在最近的单位时间内的塔架一阶自然频率的所有样本的样本方差，α为0.01或0.05。
可选地，确定风力发电机组的塔架基础在与一个扇区相应的方向上是否存在开裂的步骤包括：当Pval<α时，确定风力发电机组的塔架基础在与一个扇区相应的方向上存在开裂，其中，Pval表示在student-t分布下，自由度为n1+n2-2，t值为T时的单侧检验的概率，
其中，
Figure BDA0002333579780000033
Figure BDA0002333579780000034
分别为第一平均值和第二平均值，n1为在最近的单位时间内的与多个扇区中的一个扇区相应的塔架一阶自然频率的样本数，n2为在最近的单位时间内的与扇区合集相应的塔架一阶自然频率的的样本数，S2 P表示在最近的单位时间内的塔架一阶自然频率的所有样本的样本方差，
其中，α为0.01或0.05。
可选地，单位时间为一个月、一个季度或者一年。
本公开的另一方面在于提供一种计算机可读存储介质，其中，其上存储有计算机程序，程序被执行时实现如上的风力发电机组的塔架基础开裂检测方法。
本公开的另一方面在于提供一种风力发电机组的塔架基础开裂检测装置，装置包括：存储器，存储有计算机程序；以及处理器，被配置为：当计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的风力发电机组的塔架基础开裂检测方法。
附图说明
从以下结合附图进行的描述中，本公开的特定实施例的以上和其他方面、特征和优点将变得更加清楚，其中：
图1是示出根据本发明的实施例的风力发电机组的塔架基础开裂检测方法的流程图；
图2是示出根据本公开的实施例的基于加速度信号确定风力发电机组的塔架基础是否存在开裂的过程的流程图；
图3是示出根据本公开的实施例的基于获取的塔架一阶自然频率分扇区确定风力发电机组的塔架基础是否存在开裂的过程的流程图；
图4是示出根据本公开的实施例的扇区划分示例的示图；
图5是示出根据本公开的实施例的确定风力发电机组的塔架基础在与每个扇区相应的方向上是否存在开裂的过程的流程图；
图6是示出根据本公开的实施例的风力发电机组的塔架一阶自然频率随时间变化的示例的散点图；
图7是示出根据本公开的实施例的极坐标下的风力发电机组的塔架一阶自然频率的散点图；
图8是示出根据本公开的实施例的风力发电机组的塔架基础开裂检测装置的框图。
具体实施方式
现将详细参照本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中，相同的标号始终指的是相同的元素。以下将通过参照附图来说明所述实施例，以便解释本发明。
图1是示出根据本发明的实施例的风力发电机组的塔架基础开裂检测方法的流程图。
参照图1，在步骤S101,获取风力发电机组的机舱加速度信号。
作为示例，机舱加速度信号可以为以固定采样周期在预设时间段内采集的机舱加速度信号的时序值，也就是说，在预定长度的时间段内周期性的获取机舱加速度信号。例如，采样周期可以是20ms，预设时间段为5分钟或者10分钟，应当理解，采样周期和预设时间段可以根据需要被设置为其它值。
在步骤，S102，基于加速度信号确定风力发电机组的塔架基础是否存在开裂。
风力发电机组的塔架基础开裂会引起风力发电机组的塔架基础刚度降低，从而使得风力发电机组的塔架一阶自然频率降低，因而可以通过监控风电机组塔的机舱加速度信号来得到风电机组塔架一阶自然频率，进而确定塔架基础开裂情况。
下面参照图2对步骤S102进行详细描述。
图2是示出根据本公开的实施例的基于加速度信号确定所述风力发电机组的塔架基础是否存在开裂的过程的流程图。
参照图2，在步骤S201，基于在步骤S101获得的加速度信号来获取风力发电机机组的塔架一阶自然频率。
作为示例，可以对加速度信号进行FFT(快速傅里叶变换)或PSD(功率谱密度)分析来获得塔架一阶自然频率。在风力发电机组处于正常状态(例如，风力发电机组不存在严重的叶轮不平衡问题)下时，通过对加速度信号进行FFT(快速傅里叶变换)或PSD(功率谱密度)分析获得的主导频率即为塔架一阶自然频率。应当理解，也可以通过其它方式处理加速度信号来获得塔架一阶自然频率。
在步骤S202,基于获取的塔架一阶自然频率，确定风力发电机组的塔架基础是否存在开裂。
作为示例，可基于在最近的单位时间内的塔架一阶自然频率的平均值与初始的塔架一阶自然频率来确定所述风力发电机组的塔架基础是否存在开裂。
具体地，通过持续获得风力发电机组的塔架一阶自然频率，并记录获得塔架一阶自然频率的时间，可以得到塔架一阶自然频率随时间变化的时间序列。根据获得的塔架一阶自然频率的时间序列，可以以月、季度或者年为单位时间，计算单位时间内的塔架一阶自然频率平均值。当塔架基础出现开裂时，将会导致单位时间内的塔架一阶自然频率明显低于初始的塔架一阶自然频率，因此通过将单位时间内的塔架一阶自然频率的平均值与初始的塔架一阶自然频率进行比较即可确定风力发电机组的塔架基础是否存在开裂。这里，初始的塔架一阶自然频率可以是风力发电机组不存在塔架基础开裂时的塔架一阶自然频率。
作为示例，当塔架一阶自然频率的平均值出现明显下降趋势时，例如一个年度的塔架一阶自然频率的平均值较初始的塔架一阶自然频率(例如，在该年度之前的一年如果不存在塔架基础开裂，则可将该年度之前的一年的塔架一阶自然频率的平均值作为初始的塔架一阶自然频率)降低了例如5％时，则可以确定出现了风力发电机组的塔架基础出现了开裂。
作为另一示例，当单位时间内的塔架一阶自然频率的平均值与初始的塔架一阶自然频率的比值小于预定阈值时，可确定风力发电机组的塔架基础存在开裂。如上所述，基于加速度信号机舱加速度信号能够确定塔架基础是否存在开裂，因此能够及时识别出塔架基础开裂，从而发出故障预警、指导检修工作，以保护机组安全。
另外，风力发电机组在运行过程中，受偏航动作影响，机舱可能朝向任意角度。塔架基础开裂会对开裂方向上的塔架一阶自然频率形成拉低的作用，但不一定会影响到所有方向上的塔架一阶自然频率，也就是说，当机舱朝向塔架基础开裂方向时，塔架一阶自然频率会明显降低，而当机舱朝向其它方向时，塔架一阶自然频率不会明显降低。因此，在上述的根据本发明的实施例的塔架基础开裂检测方法的基于获取的塔架一阶自然频率确定风力发电机组的塔架基础是否存在开裂步骤中，还可以通过分扇区统计塔架一阶自然频率，根据在某一扇区内塔架一阶自然频率是否整体偏低来判断具体的塔架基础开裂方向。但某一方向上的塔架基础开裂影响到的扇区范围和塔架基础的材质、开裂的严重程度等因素都有关系。扇区取值太窄，可能无法覆盖开裂范围，而扇区取值过大，也可能淹没掉塔架基础开裂产生的影响，因此扇区的宽度取值，可以根据实际情况进行调整。
图3是示出根据本公开的实施例的基于获取的塔架一阶自然频率分扇区确定风力发电机组的塔架基础是否存在开裂的过程的流程图。
在步骤S301，将塔架基础的外周划分为多个扇区。
图4是示出根据本公开的实施例的扇区划分示例的示图。
参照图4，可以将塔架基础的外周划分为8个两两重叠45°的多个扇区，即扇区①-扇区⑧。
本领域技术人员应当理解，不同扇区对应不同的偏航角度，例如扇区1表示偏航角度为0°到90°的区间。也就是说，与所述每个扇区相应的方向表示与落入所述每个扇区的所述风力发电机组的机舱的偏航角度相应的方向。
由于判断的是扇区内的塔架一阶自然频率分布，重叠划分扇区的方式可以避免开裂方向处于不重叠划分的扇区的边界时，判断效果不好的情况。
应当理解，也可以以其它方式划分扇区。例如，可将塔架基础的外周划分为不重叠的多个扇区。
返回图3，在步骤302，基于获取的塔架一阶自然频率确定所述风力发电机组的塔架基础在与所述多个扇区中的每个扇区相应的方向上是否存在开裂。
下面参照图4对步骤302进行详细描述。
图5是示出根据本公开的实施例的确定所述风力发电机组的塔架基础在与所述每个扇区相应的方向上是否存在开裂的过程的流程图。
在步骤S501，确定在最近的单位时间内的与多个扇区中的一个扇区相应的塔架一阶自然频率的第一平均值。
作为示例，在记录塔架一阶自然频率的同时，记录与塔架一阶自然频率相应的偏航角度(与扇区相应)，这样可以获得与每个扇区相应的塔架一阶自然频率，从而可以确定在最近的单位时间内的与每个扇区相应的塔架一阶自然频率的平均值。
在步骤S502，确定在最近的单位时间内的与互补于所述一个扇区扇区合集相应的塔架一阶自然频率的第二平均值，其中，所述扇区合集表示所述多个扇区中与所述一个扇区不重叠的所有扇区的集合。
具体地，如上所述，已经获得与每个扇区相应的塔架一阶自然频率，因此可确定在最近的单位时间内的与互补于所述一个扇区的扇区合集相应的塔架一阶自然频率的第二平均值。例如，在图4中，在获得了扇区①的在最近的一年内的一阶自然频率的平均值(即第一平均值)之后，可获得最近的一年内的与互补于扇区①的扇区合集(即扇区③到扇区⑦的集合)相应的塔架一阶自然频率的平均值(即第二平均值)。
在步骤S503，基于第一平均值和第二平均值确定风力发电机组的塔架基础在与所述一个扇区相应的方向上是否存在开裂。
作为示例，可通过假设检验方法，基于第一平均值和第二平均值确定风力发电机组的塔架基础在与所述一个扇区相应的方向上是否存在开裂。
作为示例，以扇区①为例，判断该扇区内是否出现了塔架基础开裂的问题，可转化为判断该扇区内的塔架一阶自然频率是否相较于其互补扇区(扇区③至扇区⑦的合集)整体偏低，原假设H0和备择假设Ha分别为：
H0：μ1＝μ2
Ha：μ1＜μ2
其中，μ1和μ2分别为扇区1和其互补扇区内的塔架一阶自然频率的平均值。由于塔架基础开裂不会引起塔架一阶自然频率升高，因此这是一个单侧检验问题。在原假设下，校验参数：
Figure BDA0002333579780000081
该校验参数服从自由度为n1+n2-2的t的分布，其中
Figure BDA0002333579780000082
和
Figure BDA0002333579780000083
分别为扇区①和其互补的扇区合集内的塔架一阶自然频率的平均值，n1和n2分别为扇区①和其互补的扇区合集内的一阶自然频率的数据量(样本数)，为保证假设检验的有效性，要求n1和n2均不小于30，S2 P表示在最近的单位时间内的所述塔架一阶自然频率的所有样本的样本方差，即在未划分扇区的情况下，获得的塔架一阶自然频率的样本方差。在此塔架基础上，可以以P值或临界值t(α,n1+n2-2)进行假设检验，其中，t(α,n1+n2-2)表示Student-t分布下自由度为n1+n2-2，单侧检验、检验水准为α时的t界值，具体的判断条件为：当(1)T<t(α,n1+n2-2)或(2)Pval<α时，拒绝原假设，接受备择假设，即认为扇区①内的塔架一阶自然频率平均水平低于其它角度，即扇区①内存在塔架基础开裂的风险，其中，Pval表示在student-t分布下，自由度为n1+n2-2，t值为T时的单侧检验的概率。该判断的置信度为100*(1-α)％，α可取值为0.01或0.05(α取值越小，假设检验的结论置信度越高)。注意，条件(1)和(2)为等价关系，二者或都成立或都不成立，选择其一判断即可。
作为示例，当最近的单位时间为例如一年时，S2 P可表示在最近两年(或更长时间)内的所述塔架一阶自然频率的所有样本的样本方差，也就说，S2 P可以不是最近单位时间内的所有样本的方差，而是更长时间内的所有样本的样本方差，例如，从风机安装完毕到当前时间的所述塔架一阶自然频率的所有样本的样本方差。
作为示例，当n1+n2-2为100时，α为0.05时，查找t分布临界值表，t(0.05，100)为1.660，而此时计算的T若为1.55，其小于1.660，则判断扇区①存在塔架基础开裂。
作为示例，当n1+n2-2为100，计算的T为1.29时，查找t分布临界值表，确定单侧检验概率Pval为0.10，由于0.10>0.05,则认为扇区①不存在塔架基础开裂。
如上所述，由于能够分扇区确定风力发电机组的塔架基础是否存在开裂，使得不仅能够及时对塔架基础开裂做出预警，而且能够提高塔架基础开裂故障排除效率。
图6是示出根据本公开的实施例的风力发电机组的塔架一阶自然频率随时间变化的示例的散点图。
参照图6，从2015年1月至2018年1月的石首桃花山风场421081021号机组的故障文件得到的塔架一阶自然频率可以看出，明显出现了随时间推移塔架一阶自然频率不断降低的情况，人工排查也在2016年4月确认了该机组出现了塔架基础开裂。
图7是示出根据本公开的实施例的极坐标下的风力发电机组的塔架一阶自然频率的散点图。
参照图7，在180°到225°的扇形范围内，塔架一阶自然频率下降明显，根据上述假设检验方法，也确定出风力发电机组的基在180°到225°的扇形范围内存在开裂，具体地，确定在扇区6和扇区7存在塔架基础开裂，在扇区5和扇区8不存在塔架基础开裂，则可以确定在扇区6与扇区7重叠的范围(即在180°到225°的季度范围)内存在塔架基础开裂。
以上已经结合图1至图7对根据本发明示例性实施例的风力发电机组的塔架基础开裂检测方法进行了描述。在下文中，将参照图8对根据本发明示例性实施例的风力发电机组的塔架基础开裂检测装置进行描述。
图8是示出根据本公开的实施例的风力发电机组的塔架基础开裂检测装置的框图。
参照图8，塔架基础开裂检测装置800可包括信息获取单元801和确定单元802，其中，信息获取单元801可被配置为获取风力发电机组的机舱加速度信号，确定单元802可被配置为基于信息获取单元801获取的加速度信号确定风力发电机组的塔架基础是否存在开裂。
应当理解，开裂检测装置800还可另外地包括其它组件。
作为示例，确定单元802可被配置为基于信息获取单元801获取的加速度信号获取风力发电机机组的塔架一阶自然频率，并基于获取的塔架一阶自然频率，确定风力发电机组的塔架基础是否存在开裂。
作为示例，确定单元802可被配置为：基于在最近的单位时间内的塔架一阶自然频率的平均值与初始的塔架一阶自然频率确定风力发电机组的塔架基础是否存在开裂，其中，初始的所述塔架一阶自然频率表示风力发电机组的塔架基础不存在开裂时所述塔架一阶自然频率。
作为示例，确定单元802可被配置为：当在最近的单位时间内的塔架一阶自然频率的平均值与初始的所述塔架一阶自然频率的比值小于预定阈值时，确定风力发电机组的塔架基础存在开裂。
作为示例，塔架基础开裂检测装置800还可包括：划分单元(未示出)，被配置为将塔架基础的外周划分为多个扇区。
作为示例，确定单元802可被配置为：基于获取的塔架一阶自然频率确定风力发电机组的塔架基础在与划分单元划分的多个扇区中的每个扇区相应的方向上是否存在开裂，其中，与每个扇区相应的方向表示与落入每个扇区的风力发电机组的机舱的偏航角度相应的方向。
作为示例，划分单元可被配置为：将塔架的外周划分为8个两两重叠45°的多个扇区。
作为示例，确定单元802可被配置为：确定在最近的单位时间内的与划分单元划分的多个扇区中的一个扇区(例如，图4中的扇区1)相应的塔架一阶自然频率的第一平均值；确定在最近的单位时间内的与互补于所述一个扇区的扇区合集相应的塔架一阶自然频率的第二平均值，其中，扇区合集表示划分单元划分的多个扇区中的与所述一个扇区不重叠的所有扇区的集合(例如，图4中的扇区③到扇区⑦的集合)；基于第一平均值和第二平均值确定风力发电机组的塔架基础在与所述一个扇区相应的方向上是否存在开裂，其中，与划分单元划分的多个扇区中的一个扇区相应的塔架一阶自然频率表示与落入所述一个扇区的风力发电机组的机舱的偏航角度相应的塔架一阶自然频率，其中，与扇区合集相应的塔架一阶自然频率表示与落入所述扇区合集的所述风力发电机组的机舱的偏航角度相应的塔架一阶自然频率。
作为示例，确定单元802可被配置为：当T<t(α,n1+n2-2)时，确定所述风力发电机组的塔架基础在与所述一个扇区相应的方向上存在开裂，
其中，
Figure BDA0002333579780000101
其中，
Figure BDA0002333579780000103
表示Student-t分布下自由度为n1+n2-2，单侧检验检验水准为α时的t界值，
Figure BDA0002333579780000102
分别为第一平均值和第二平均值，n1为在最近的单位时间内的与所述多个扇区中的所述一个扇区相应的所述塔架一阶自然频率的样本数，n2为在最近的单位时间内的与所述扇区合集相应的所述塔架一阶自然频率的的样本数，S2 P表示在最近的单位时间内的所述塔架一阶自然频率的所有样本的样本方差，α为0.01或0.05。
作为示例，确定单元802可被配置为：当Pval<α时，确定风力发电机组的塔架基础在与所述一个扇区相应的方向上存在开裂，其中，Pval表示在student-t分布下，自由度为n1+n2-2，t值为T时的单侧检验的概率，
其中，
Figure BDA0002333579780000111
Figure BDA0002333579780000112
分别为第一平均值和第二平均值，n1为在最近的单位时间内的与所述多个扇区中的所述一个扇区相应的所述塔架一阶自然频率的样本数，n2为在最近的单位时间内的与所述扇区合集相应的所述塔架一阶自然频率的样本数，S2 P表示在最近的单位时间内的所述塔架一阶自然频率的所有样本的样本方差，其中，α为0.01或0.05。
作为示例，单位时间为一个月、一个季度或者一年。
如上所述，根据本公开的实施例的风力发电机组的塔架基础开裂检测装置能够及时地识别出塔架基础开裂或松动的问题，从而发出故障预警、指导检修工作，以保护机组安全。
本发明的示例性实施例提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，当计算机程序被处理器执行时实现如上述示例性实施例的风力发电机组的塔架基础开裂检测方法。该计算机可读存储介质是可存储由计算机系统读出的数据的任意数据存储装置。计算机可读存储介质的示例包括：只读存储器、随机存取存储器、只读光盘、磁带、软盘、光数据存储装置和载波(诸如经有线或无线传输路径通过互联网的数据传输)。
根据本发明的示例性实施例的风力发电机组的塔架基础开裂检测装置可包括：处理器和存储器，其中，存储器存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述示例性实施例所述的风力发电机组的塔架基础开裂检测方法。
虽然已表示和描述了本发明的一些示例性实施例，但本领域技术人员应该理解，在不脱离由权利要求及其等同物限定其范围的本发明的原理和精神的情况下，可以对这些实施例进行各种修改。

Claims (9)

1.一种风力发电机组的塔架基础开裂检测方法，所述方法包括：
获取所述风力发电机组的机舱加速度信号；
基于所述加速度信号确定所述风力发电机组的塔架基础是否存在开裂，
其中，基于所述加速度信号确定所述风力发电机组的塔架基础是否存在开裂的步骤包括：基于所述加速度信号获取所述风力发电机机组的塔架一阶自然频率，基于获取的所述塔架一阶自然频率，确定所述风力发电机组的塔架基础是否存在开裂，
其中，基于获取的所述塔架一阶自然频率确定所述风力发电机组的塔架基础是否存在开裂的步骤包括：将所述塔架基础的外周划分为多个扇区，基于获取的所述塔架一阶自然频率确定所述风力发电机组的塔架基础在与所述多个扇区中的每个扇区相应的方向上是否存在开裂，其中，与所述每个扇区相应的方向表示与落入所述每个扇区的所述风力发电机组的机舱的偏航角度相应的方向。
2.如权利要求1所述的方法，将所述塔架基础的外周划分为所述多个扇区的步骤包括：
将塔架基础的外周划分为8个两两重叠45°的多个扇区。
3.如权利要求1所述的方法，确定所述风力发电机组的塔架基础在与所述每个扇区相应的方向上是否存在开裂的步骤包括：
确定在最近的单位时间内的与所述多个扇区中的一个扇区相应的塔架一阶自然频率的第一平均值；
确定在最近的单位时间内的与互补于所述一个扇区的扇区合集相应的塔架一阶自然频率的第二平均值，其中，所述扇区合集表示所述多个扇区中与所述一个扇区不重叠的所有扇区的集合；
基于第一平均值和第二平均值确定风力发电机组的塔架基础在与所述一个扇区相应的方向上是否存在开裂，
其中，与所述多个扇区中的一个扇区相应的所述塔架一阶自然频率表示与落入所述一个扇区的所述风力发电机组的机舱的偏航角度相应的所述塔架一阶自然频率，
其中，与所述扇区合集相应的所述塔架一阶自然频率表示与落入所述扇区合集的所述风力发电机组的机舱的偏航角度相应的所述塔架一阶自然频率。
4.如权利要求3所述的方法，其中，基于第一平均值和第二平均值确定所述风力发电机组的塔架基础在与所述一个扇区相应的方向上是否存在开裂的步骤包括：
当
Figure FDA0003750244370000021
时，确定所述风力发电机组的塔架基础在与所述一个扇区相应的方向上存在开裂，
其中，
Figure FDA0003750244370000022
其中，
Figure FDA0003750244370000023
表示Student-t分布下自由度为n1+n2-2，单侧检验检验水准为α时的t界值，
Figure FDA0003750244370000024
分别为第一平均值和第二平均值，n1为在最近的单位时间内的与所述多个扇区中的所述一个扇区相应的所述塔架一阶自然频率的样本数，n2为在最近的单位时间内的与所述扇区合集相应的所述塔架一阶自然频率的样本数，S2 P表示在最近的单位时间内的所述塔架一阶自然频率的所有样本的样本方差，α为0.01或0.05。
5.如权利要求3所述的方法，其中，确定所述风力发电机组的塔架基础在与所述一个扇区相应的方向上是否存在开裂的步骤包括：
当Pval<α时，确定所述风力发电机组的塔架基础在与所述一个扇区相应的方向上存在开裂，
其中，Pval表示在student-t分布下，自由度为n1+n2-2，t值为T时的单侧检验的概率，
其中，
Figure FDA0003750244370000025
Figure FDA0003750244370000026
分别为第一平均值和第二平均值，n1为在最近的单位时间内的与所述多个扇区中的所述一个扇区相应的所述塔架一阶自然频率的样本数，n2为在最近的单位时间内的与所述扇区合集相应的所述塔架一阶自然频率的样本数，S2 P表示在最近的单位时间内的所述塔架一阶自然频率的所有样本的样本方差，
其中，α为0.01或0.05。
6.如权利要求3-5中的任一项所述的方法，其中，单位时间为一个月、一个季度或者一年。
7.一种风力发电机组的塔架基础开裂检测装置，所述装置包括：
信息获取单元，被配置为获取所述风力发电机组的机舱加速度信号；
确定单元，被配置为：基于所述加速度信号获取所述风力发电机机组的塔架一阶自然频率，将所述塔架基础的外周划分为多个扇区，基于获取的所述塔架一阶自然频率确定所述风力发电机组的塔架基础在与所述多个扇区中的每个扇区相应的方向上是否存在开裂，其中，与所述每个扇区相应的方向表示与落入所述每个扇区的所述风力发电机组的机舱的偏航角度相应的方向。
8.一种计算机可读存储介质，其中，其上存储有计算机程序，所述程序被执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法。
9.一种风力发电机组的塔架基础开裂检测装置，所述装置包括：
存储器，存储有计算机程序；以及
处理器，被配置为：当所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6中的任意一项所述的方法。
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