CN113720525B - 风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测设备及其方法 - Google Patents

风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测设备及其方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113720525B
CN113720525B CN202010446865.6A CN202010446865A CN113720525B CN 113720525 B CN113720525 B CN 113720525B CN 202010446865 A CN202010446865 A CN 202010446865A CN 113720525 B CN113720525 B CN 113720525B
Authority
CN
China
Prior art keywords
blade
load
azimuth angle
specific azimuth
value
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.)
Active
Application number
CN202010446865.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113720525A (zh
Inventor
彼得·福格·奥德高
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.)
Beijing Goldwind Science and Creation Windpower Equipment Co Ltd
Original Assignee
Beijing Goldwind Science and Creation Windpower Equipment Co Ltd
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 Beijing Goldwind Science and Creation Windpower Equipment Co Ltd filed Critical Beijing Goldwind Science and Creation Windpower Equipment Co Ltd
Priority to CN202010446865.6A priority Critical patent/CN113720525B/zh
Publication of CN113720525A publication Critical patent/CN113720525A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113720525B publication Critical patent/CN113720525B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01L—MEASURING FORCE, STRESS, TORQUE, WORK, MECHANICAL POWER, MECHANICAL EFFICIENCY, OR FLUID PRESSURE
    • G01L25/00—Testing or calibrating of apparatus for measuring force, torque, work, mechanical power, or mechanical efficiency

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Wind Motors (AREA)

Abstract

本公开提供了一种风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测设备及其方法。所述故障检测方法包括：使用叶片载荷传感器分别获得风力发电机组的每个叶片在特定方位角处的载荷感测信号；根据获得的载荷感测信号计算所述每个叶片的载荷相关值；并且基于所述载荷相关值生成检测信号，以确定叶片载荷传感器是否发生故障。

Description

风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测设备及其方法
技术领域
本公开涉及风力发电技术领域，更具体地，本公开涉及一种风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测设备及其方法。
背景技术
风电技术已经成为新能源结构中重要组成部分，然而装机容量的不断增加，风机结构尺寸的变大，导致风电行业面临运维成本不断增高。风机叶片是风力发电机组捕获风能的核心部件，其受力复杂多变，过载或疲劳会造成风机叶片不能正常运行。因此，需要感测系统(例如叶片载荷传感器)来感测风力发电机组的叶片载荷，从而确定叶片是否正常运行。
然而，现有的感测系统(例如基于光纤或基于应变器的)容易漂移，因此它们需要相对频繁的校准。当前对于感测系统的校准操作基于预定时间间隔来启动，但是这种启动方法并不能反映实际需求，可能导致校准操作启动太频繁或太少。
发明内容
本公开的示例性实施例提供了一种风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测设备及其方法，至少解决上述技术问题和上文未提及的其它技术问题，并且提供下述的有益效果。
本公开的一方面在于提供一种用于风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测设备，所述故障检测设备可以包括：叶片载荷残差产生器，被配置为从叶片载荷传感器分别获得风力发电机组的每个叶片在特定方位角处的载荷感测信号，并且根据获得的载荷感测信号计算所述每个叶片的载荷相关值；以及上下计数器，被配置为基于所述载荷相关值生成检测信号，以确定叶片载荷传感器是否发生故障。
可选地，所述特定方位角基于初始指定方位角按照方位角分辨率而改变。
可选地，所述特定方位角基于初始指定方位角和采样间隔而改变。
叶片载荷残差产生器可以被配置为使用相邻的两个叶片在同一特定方位角处获得的载荷感测信号来分别计算所述每个叶片的载荷差值。
叶片载荷残差产生器可以被配置为将所有叶片中的第一叶片的特定方位角作为参考方位角；将参考方位角和第二叶片与第一叶片之间的夹角相加，将相加结果作为第二叶片的特定方位角；使用第一叶片和第二叶片在参考方位角处获得的载荷感测信号来计算第一叶片的载荷差值；使用第二叶片和与其相邻的下一叶片在第二叶片的特定方位角处获得的载荷感测信号来计算第二叶片的载荷差值。
叶片载荷残差产生器还可以被配置为将参考方位角和第三叶片与第一叶片之间的夹角相加，将相加结果作为第三叶片的特定方位角；使用第三叶片和第一叶片在第三叶片的特定方位角处获得的载荷感测信号来计算第三叶片的载荷差值，其中，第一叶片、第二叶片以及第三叶片按顺时针依次排列。
上下计数器可以被配置为使用上下计数器对所述每个叶片的载荷相关值进行统计来获得所述每个叶片在特定方位角的计数值；使用所述每个叶片在特定方位角的计数值来生成所述检测信号。
上下计数器可以被配置为将所述每个叶片在特定方位角的计数值分别与预定阈值进行比较；如果任意一个叶片在特定方位角的计数值大于所述预定阈值，则将所述检测信号设置为真，否则将所述检测信号设置为假。
叶片载荷残差产生器可以被配置为将所述每个叶片在特定方位角处的载荷感测信号作为针对所述每个叶片的数组中的元素依次进行存储；并且根据叶片转动实时更新针对所述每个叶片的数组中的载荷感测信号。
本公开的另一方面在于提供一种用于风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测方法，所述方法可以包括：使用叶片载荷传感器分别获得风力发电机组的每个叶片在特定方位角处的载荷感测信号；根据获得的载荷感测信号计算所述每个叶片的载荷相关值；并且基于所述载荷相关值生成检测信号，以确定叶片载荷传感器是否发生故障。
在所述方法中，所述特定方位角基于初始指定方位角按照方位角分辨率而改变。
在所述方法中，所述特定方位角基于初始指定方位角和采样间隔而改变。
根据获得的载荷感测信号计算所述每个叶片的载荷相关值的步骤可以包括：使用相邻的两个叶片在同一特定方位角处获得的载荷感测信号来分别计算所述每个叶片的载荷差值。
根据获得的载荷感测信号计算所述每个叶片的载荷相关值的步骤可以包括：将所有叶片中的第一叶片的特定方位角作为参考方位角；将参考方位角和第二叶片与第一叶片之间的夹角相加，将相加结果作为第二叶片的特定方位角；使用第一叶片和第二叶片在参考方位角处获得的载荷感测信号来计算第一叶片的载荷差值；使用第二叶片和与其相邻的下一叶片在第二叶片的特定方位角处获得的载荷感测信号来计算第二叶片的载荷差值。
根据获得的载荷感测信号计算所述每个叶片的载荷相关值的步骤还可以包括：将参考方位角和第三叶片与第一叶片之间的夹角相加，将相加结果作为第三叶片的特定方位角；使用第三叶片和第一叶片在第三叶片的特定方位角处获得的载荷感测信号来计算第三叶片的载荷差值，其中，第一叶片、第二叶片以及第三叶片按顺时针依次排列。
基于所述载荷相关值生成检测信号的步骤可以包括：使用上下计数器对所述每个叶片的载荷相关值进行统计来获得所述每个叶片在特定方位角的计数值；使用所述每个叶片在特定方位角的计数值来生成所述检测信号。
使用所述每个叶片在特定方位角的计数值来生成所述检测信号的步骤可以包括：将所述每个叶片在特定方位角的计数值分别与预定阈值进行比较；如果任意一个叶片在特定方位角的计数值大于所述预定阈值，则将所述检测信号设置为真，否则将所述检测信号设置为假。
获得所述每个叶片在特定方位角处的载荷感测信号的步骤可以包括：将所述每个叶片在特定方位角处的载荷感测信号作为针对所述每个叶片的数组中的元素依次进行存储；并且根据叶片转动实时更新针对所述每个叶片的数组中的载荷感测信号。
本公开的另一方面在于提供一种用于风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测装置，所述装置可以包括：计算模块，用于使用叶片载荷传感器分别获得风力发电机组的每个叶片在特定方位角处的载荷感测信号，并且根据获得的载荷感测信号计算所述每个叶片的载荷相关值；以及确定模块，用于基于所述载荷相关值生成检测信号，以确定叶片载荷传感器是否发生故障。
根据本公开的示例性实施例，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所述的风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测方法。
根据本公开的另一示例性实施例，提供一种计算机，包括存储有计算机程序的可读介质和处理器，其特征在于，当处理器运行计算机程序时执行如上所述的风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测方法。
以上描述的设备和方法能够通过检测叶片的载荷趋势变化(例如叶片载荷传感器的漂移行为)来检测叶片载荷传感器是否出现故障。此外，当使用上述故障检测方法检测每个叶片的叶片载荷传感器之间的误差趋势时，不仅能检测叶片载荷传感器中的漂移误差，还可以检测叶片载荷传感器中的其他错误。
此外，将在接下来的描述中部分阐述本发明总体构思另外的方面和/或优点，还有一部分通过描述将是清楚的，或者可以经过本发明总体构思的实施而得知。
附图说明
通过结合附图，从实施例的下面描述中，本公开这些和/或其它方面及优点将会变得清楚，并且更易于理解，其中：
图1是示出根据本公开的示例性实施例的用于风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测设备的框图；
图2是示出根据本公开的示例性实施例的用于风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测方法的流程图；
图3是示出根据本公开的示例性实施例的用于风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测装置的框图。
具体实施方式
提供参照附图的以下描述以帮助对由权利要求及其等同物限定的本公开的实施例的全面理解。包括各种特定细节以帮助理解，但这些细节仅被视为是示例性的。因此，本领域的普通技术人员将认识到在不脱离本公开的范围和精神的情况下，可对描述于此的实施例进行各种改变和修改。此外，为了清楚和简洁，省略对公知的功能和结构的描述。
在现有技术中，采用启动叶片载荷校准的方法并不能反映实际需求，这是因为例如由于校准操作太少而损失了潜在的生产成本，或者由于校准太少而导致系统性能下降。另外，现有的载荷校准方法也不能检测叶片载荷感测系统中的一般错误。
针对此，本公开提出了一种用于检测叶片载荷传感器中的错误的技术方案，通过对给定叶片在给定方位角处的叶片载荷感测值与由叶片载荷传感器在相同方位角上获得的邻近叶片的叶片载荷感测值进行比较来计算相邻叶片之间的载荷差值，使用上下计数器来检测叶片载荷之间的差异趋势，从而可以检测叶片载荷传感器中的错误。
在下文中，根据本公开的各种实施例，将参照附图对本公开的设备以及方法进行描述。
图1是示出根据本公开的示例性实施例的用于风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测设备的框图。
参照图1，风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测设备100可以包括叶片载荷残差产生器101和上下计数器102。故障检测设备100可以作为独立设备安装在风力发电机组的轮毂中，或者作为风力发电机组的主控控制器的一部分来执行对叶片载荷传感器的故障检测，然而，上述示例仅是示例性的，本公开不限于此。
叶片载荷残差产生器101可以从叶片载荷传感器分别获得风力发电机组的每个叶片在特定方位角处的载荷感测信号，然后根据获得的载荷感测信号分别计算每个叶片的载荷相关值。其中，所述特定方位角可以基于初始指定方位角按照方位角分辨率而改变，或者所述特定方位角可以基于初始指定方位角和采样间隔而改变。这里，方位角可以表示发电机转子的旋转角度，并且载荷可以指叶片根部载荷，然而本公开不限于此。
根据本公开的实施例，由于叶片方位角随发电机的转子旋转而时刻变化，所以可以首先指定一个方位角作为基准方位角(可以被称为初值指定方位角)，然后叶片载荷残差产生器101按照方位角分辨率来获得风力发电机组的每个叶片在相应方位角处的载荷感测信号。例如，可以将初始指定方位角设置为60度作为基准方位角，将方位角分辨率设置为60度，使得叶片载荷残差产生器101在叶片每转过60度时获得一次叶片的载荷感测信号。
可选地，可以通过设置采样间隔来获得每个叶片在相应方位角处的载荷感测信号。例如，可以将初始指定方位角设置为120度作为基准方位角，将采样间隔设置为10秒，使得叶片载荷残差产生器101每隔10秒获得一次叶片的载荷感测信号。特别地，可以基于叶片每转过预定角度所需的时间来设置采样间隔。然而，上述示例仅是示例性的，本公开不限于此。
作为示例，叶片载荷残差产生器101可以将风力发电机组的每个叶片在特定方位角处的载荷感测信号作为针对每个叶片的数组中的元素依次进行存储，并且根据叶片转动实时更新针对每个叶片的数组中的载荷感测信号。例如，在将初始指定方位角Ψ设置为60度并且将方位角分辨率设置为60度的情况下，针对一个叶片的数组可以如下表1所示。
表1
Ψ/度 BLS(载荷感测信号)/Nm
0/360 1.1e6
60 1.14e6
120 1.2e6
180 1.18e6
240 1.16e6
300 1.14e6
如上表1所示，当方位角分辨率为60度时，每个叶片的数组可以包括六个元素，并且数组中的元素值随着叶片转动而实时更新。例如，当第一叶片再次转到方位角60度时，将上一次获得的方位角60度处的载荷感测信号替换为当前获得的载荷感测信号。当方位角分辨率为1度时，每个叶片的数据可以包括360个元素。然而，上述示例仅是示例性的，本领域技术人员可以根据实际需求并结合动力原理设置不同的指定方位角以及方位角分辨率，本公开不限于此。
一般地，风力发电机组包括三个叶片，第一叶片至第三叶片按顺时针排列，两两叶片之间的夹角为120度。假设以第一叶片作为基准叶片，如果第一叶片的载荷感测信号的当前方位角是Ψ，则此时第二叶片的载荷感测信号的当前方位角为Ψ+120，第三叶片的载荷感测信号的当前方位角为Ψ+240。在这种情况下，由于当前叶片在特定方位角位置与下一叶片之间的夹角为120度，所以针对每个叶片的数组，可以仅存储每个叶片在120度处的载荷感测信号。
在计算每个叶片的载荷相关值时，可以将例如相邻叶片之间的载荷差值作为载荷相关值，叶片载荷残差产生器101可以使用相邻的两个叶片在相同的特定方位角处获得的载荷感测信号来分别计算每个叶片的载荷差值。具体地，叶片载荷残差产生器101将所有叶片中的第一叶片的特定方位角作为参考方位角，将参考方位角和第二叶片与第一叶片之间的夹角相加以及将参考方位角和第三叶片与第一叶片之间的夹角相加，然后将相加结果分别作为第二叶片以及第三叶片的特定方位角，使用第一叶片和第二叶片在基准方位角处获得的载荷感测信号来计算第一叶片的载荷差值，使用第二叶片和第三叶片在第二叶片的特定方位角处获得的载荷感测信号来计算第二叶片的载荷差值，使用第三叶片和第一叶片在第三叶片的特定方位角处获得的载荷感测信号来计算第三叶片的载荷差值。
作为示例，以具有三个叶片的风力发电机组为例，将第一叶片作为基准叶片，第一叶片至第三叶片的载荷差值可以按如下等式(1)至(3)计算：
R1[n]＝BLS1(ψ)-BLS2(ψ) (1)
R2[n]＝BLS2(ψ+120)-BLS3(ψ+120) (2)
R3[n]＝BLS3(ψ+240)-BLS1(ψ+240) (3)
其中，BLS1表示第n次采集的第一叶片的载荷感测信号，BLS2表示第n次采集的第二叶片的载荷感测信号，BLS3表示第n次采集的第三叶片的载荷感测信号，ψ表示第一叶片的当前方位角，R1[n]表示第一叶片的第n载荷差值，R2[n]表示第二叶片的第n载荷差值，R3[n]表示第三叶片的第n载荷差值。
上述示例针对风力发电机组包括三个叶片的情况进行阐述，本领域技术人员可以根据上述示例实现风力发电机组包括两个叶片的情况或者风力发电机组包括其他数量叶片的情况。
在获得每个叶片的载荷相关值后，上下计数器102可以根据计算的载荷相关值生成用于确定叶片载荷传感器是否发生故障的检测信号。具体地，上下计数器102可以通过对每个叶片的载荷相关值进行统计来获得每个叶片在特定方位角的计数值，然后使用每个叶片在特定方位角的计数值来生成检测信号。
以第一叶片为例，可以基于下面等式(4)来更新针对第一叶片的上下计数器102的计数器值：
C1[n]＝α*C1[n-1]+UP1[n] (4)
其中，C1[n]表示当前计数器值，C1[n-1]表示上一次的计数器值，UP1[n]表示上下计数值。当|R1[n]|＞Tup时，UP1[n]被设置为β；当|R1[n]|＜Tdown时，UP1[n]被设置为Γ。其中，α、β、Γ为通过调整而选择的参数。Tup和Tdown为用于向上计数的阈值参数和用于向下计数的阈值参数。然而上述示例仅是示例性的，本公开不限于此。一般地，在运行风力发电机组之前需要对上述参数进行调整，所以可以将调整后的参数值作为上下计数器所涉及的参数的初始值。
此外，第二叶片的计数器值和第三叶片的计数器值可按照上述方式更新。
在本公开中，检测信号可以设置为布尔类型数据。上下计数器102可以将每个叶片在特定方位角的计数值分别与预定阈值进行比较，如果任意一个叶片在特定方位角的计数值大于预定阈值，则将检测信号设置为真，否则将检测信号设置为假。当检测信号为真时，可以表示叶片载荷传感器发生故障，当检测信号为假时，可以表示叶片载荷传感器正常。
作为示例，当第一叶片至第三叶片中的至少一个叶片的计数器值大于用于检测叶片载荷传感器的故障的阈值Tdetect时，将输出的检测信号设置为真，否则将检测信号设置为假，从而判断叶片载荷传感器是否发生故障。
上述参数α、β、Γ、Tup、Tdown、Tdetect可通过优化检测叶片载荷传感器的故障所需的时间同时避免在正常运行期间的误报检测被确定(找出)。例如，0＜＝α＜＝1、β＞0、Γ＜＝0、Tdown＞0、Tup＞0并且Tdetect＞0。优选地，Tdetect可以被设置为在风力发电机组正常运行且叶片载荷传感器无故障期间实现的最大计数器值乘以一个因子。例如，将所述一个因子设置为1.2。然而，上述示例仅是示例性的，本公开不限于此。
此外，上述参数α、β、Γ、Tup、Tdown、Tdetect也与按照预定间隔(例如每隔10分钟或更长)将针对每个叶片的计数器值进行重置的操作有关。因此，对于上述参数，可以依据风电设计人员的经验以及实际需求进行不同地设置。
上下计数器102可以通过计算载荷残差趋势，并通过将阈值应用于这些计数器值来确定是否已检测到叶片载荷传感器发生了错误。
图2是示出根据本公开的示例性实施例的用于风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测方法的流程图。该故障检测方法可以由上述故障检测设备100执行或者可以由风力发电机组的主控控制器执行。
参照图2，在步骤S201，从叶片载荷传感器分别获得风力发电机组的每个叶片在特定方位角处的载荷感测信号。其中，所述特定方位角可以基于初始指定方位角按照方位角分辨率而改变，或者可以基于初始指定方位角和采样间隔而改变。可以将每个叶片在特定方位角处的载荷感测信号分别作为针对每个叶片的数组中的元素依次进行存储，并且根据叶片转动实时更新针对所述每个叶片的数组中的载荷感测信号。
根据本公开的实施例，可以首先指定一个方位角作为基准方位角，然后按照方位角分辨率来获得风力发电机组的每个叶片在相应方位角处的载荷感测信号，或者可以通过设置采样间隔来获得每个叶片在相应方位角处的载荷感测信号。可以根据实际需求并结合动力原理设置不同的指定方位角以及方位角分辨率。
作为示例，在将初始指定方位角Ψ设置为60度并且将方位角分辨率设置为60度的情况下，针对一个叶片的数组可以按照如上表1的方式进行存储。然而上述示例仅是示例性的，本公开不限于此。
在步骤S202，根据获得的载荷感测信号计算每个叶片的载荷相关值。具体地，可以使用相邻的两个叶片在同一特定方位角处获得的载荷感测信号来分别计算每个叶片的载荷差值。以包括三个叶片的风力发电机组作为示例，第一叶片、第二叶片以及第三叶片按顺时针依次排列，可以将所有叶片中的第一叶片的特定方位角作为参考方位角，将参考方位角和第二叶片与第一叶片之间的夹角相加以及将参考方位角和第三叶片与第一叶片之间的夹角相加，将相加结果分别作为第二叶片的特定方位角和第三叶片的特定方位角，使用第一叶片和第二叶片在参考方位角处获得的载荷感测信号来计算第一叶片的载荷差值，使用第二叶片和第三叶片在第二叶片的特定方位角处获得的载荷感测信号来计算第二叶片的载荷差值，使用第三叶片和第一叶片在第三叶片的特定方位角处获得的载荷感测信号来计算第三叶片的载荷差值。
作为示例，假设风力发电机组包括三个叶片并且将载荷差值作为载荷相关值，将第一叶片作为基准叶片，第一叶片至第三叶片的载荷差值可以按等式(1)至(3)计算。然而，上述示例仅是示例性的，本公开不限于此。
在步骤S203，基于载荷相关值生成检测信号，以确定叶片载荷传感器是否发生故障。可以使用上下计数器对每个叶片的载荷相关值进行统计来获得每个叶片在特定方位角的计数值，并且使用每个叶片在特定方位角的计数值来生成用于确定叶片载荷传感器是否发生故障的检测信号。具体地，可以将每个叶片在特定方位角的计数值分别与预定阈值进行比较，如果任意一个叶片在特定方位角的计数值大于预定阈值，则将检测信号设置为真，否则将检测信号设置为假。
作为示例，以第一叶片为例，可以基于等式(4)来更新针对第一叶片的上下计数器102的计数器值。当风力发电机组的所有叶片中的至少一个叶片的计数器值大于用于检测叶片载荷传感器的故障的阈值Tdetect时，将输出的检测信号设置为真，否则将检测信号设置为假，从而判断叶片载荷传感器是否发生故障。
图3是示出根据本公开的示例性实施例的用于风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测装置的框图。故障检测装置300可以由风力发电机组的主控控制器实现，或者与主控控制器单独地形成单个实体(例如上述故障检测设备100)并被安装在风力发电机组中。
参照图3，故障检测装置300可以包括计算模块301和确定模块302。故障检测装置300中的每个模块可以由一个或多个模块来实现，并且对应模块的名称可根据模块的类型而变化。在各种实施例中，可以省略故障检测装置300中的一些模块，或者还可包括另外的模块。此外，根据本公开的各种实施例的模块/元件可以被组合以形成单个实体，并且因此可等效地执行相应模块/元件在组合之前的功能。
计算模块301可以从叶片载荷传感器分别获得风力发电机组的每个叶片在特定方位角处的载荷感测信号。其中，所述特定方位角可以基于初始指定方位角按照方位角分辨率而改变，或者可以基于初始指定方位角和采样间隔而改变。计算模块301可以将每个叶片在特定方位角处的载荷感测信号分别作为针对每个叶片的数组中的元素依次进行存储，并且根据叶片转动实时更新针对所述每个叶片的数组中的载荷感测信号。
计算模块301可以根据获得的载荷感测信号计算每个叶片的载荷相关值。具体地，计算模块301可以使用相邻的两个叶片在同一特定方位角处获得的载荷感测信号来分别计算每个叶片的载荷差值。以包括三个叶片的风力发电机组作为示例，第一叶片、第二叶片以及第三叶片按顺时针依次排列，计算模块301可以将所有叶片中的第一叶片的特定方位角作为参考方位角，将参考方位角和第二叶片与第一叶片之间的夹角相加以及将参考方位角和第三叶片与第一叶片之间的夹角相加，将相加结果分别作为第二叶片的特定方位角和第三叶片的特定方位角，使用第一叶片和第二叶片在参考方位角处获得的载荷感测信号来计算第一叶片的载荷差值，使用第二叶片和第三叶片在第二叶片的特定方位角处获得的载荷感测信号来计算第二叶片的载荷差值，使用第三叶片和第一叶片在第三叶片的特定方位角处获得的载荷感测信号来计算第三叶片的载荷差值。
确定模块302可以基于载荷相关值生成检测信号，以确定叶片载荷传感器是否发生故障。作为示例，确定模块302可以使用上下计数器对每个叶片的载荷相关值进行统计来获得每个叶片在特定方位角的计数值，并且使用每个叶片在特定方位角的计数值来生成用于确定叶片载荷传感器是否发生故障的检测信号。具体地，确定模块302可以将每个叶片在特定方位角的计数值分别与预定阈值进行比较，如果任意一个叶片在特定方位角的计数值大于预定阈值，则将检测信号设置为真，否则将检测信号设置为假。
本技术领域技术人员可以理解，本公开包括涉及用于执行本公开中所述操作/步骤中的一项或多项的设备。这些设备可以为所需的目的而专门设计和制造，或者也可以包括通用计算机中的已知设备。这些设备具有存储在其内的计算机程序，这些计算机程序选择性地激活或重构。这样的计算机程序可以被存储在设备(例如，计算机)可读介质中或者存储在适于存储电子指令并分别耦联到总线的任何类型的介质中，所述计算机可读介质包括但不限于任何类型的盘(包括软盘、硬盘、光盘、CD-ROM、和磁光盘)、ROM(Read-OnlyMemory，只读存储器)、RAM(Random Access Memory，随即存储器)、EPROM(ErasableProgrammable Read-Only Memory，可擦写可编程只读存储器)、EEPROM(ElectricallyErasable Programmable Read-Only Memory，电可擦可编程只读存储器)、闪存、磁性卡片或光线卡片。也就是，可读介质包括由设备(例如，计算机)以能够读的形式存储或传输信息的任何介质。
虽然本公开是参照其示例性的实施例被显示和描述的，但是本领域的技术人员应该理解，在不脱离由权利要求及其等同物限定的本公开的精神和范围的情况下，可以对其形式和细节进行各种改变。

Claims (17)

1.一种用于风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测设备，所述故障检测设备包括：
叶片载荷残差产生器，被配置为从叶片载荷传感器分别获得风力发电机组的每个叶片在特定方位角处的载荷感测信号，并且根据获得的载荷感测信号计算所述每个叶片的载荷相关值，其中，根据初始指定方位角确定所述特定方位角，
其中，叶片载荷残差产生器被配置为使用相邻的两个叶片在同一特定方位角处获得的载荷感测信号来分别计算所述每个叶片的载荷差值，并且将相邻的两个叶片之间的载荷差值作为载荷相关值；以及
上下计数器，被配置为基于所述载荷相关值生成检测信号，以确定叶片载荷传感器是否发生故障，
其中，上下计数器被配置为：
使用上下计数器对所述每个叶片的载荷相关值进行统计来获得所述每个叶片在特定方位角的计数值；
使用所述每个叶片在特定方位角的计数值来生成所述检测信号。
2.如权利要求1所述的故障检测设备，其中，所述特定方位角基于初始指定方位角按照方位角分辨率而改变。
3.如权利要求1所述的故障检测设备，其中，所述特定方位角基于初始指定方位角和采样间隔而改变。
4.如权利要求1所述的故障检测设备，其中，叶片载荷残差产生器被配置为：
将所有叶片中的第一叶片的特定方位角作为参考方位角；
将参考方位角和第二叶片与第一叶片之间的夹角相加，将相加结果作为第二叶片的特定方位角；
使用第一叶片和第二叶片在参考方位角处获得的载荷感测信号来计算第一叶片的载荷差值；
使用第二叶片和与其相邻的下一叶片在第二叶片的特定方位角处获得的载荷感测信号来计算第二叶片的载荷差值。
5.如权利要求4所述的故障检测设备，其中，叶片载荷残差产生器还被配置为：
将参考方位角和第三叶片与第一叶片之间的夹角相加，将相加结果作为第三叶片的特定方位角；
使用第三叶片和第一叶片在第三叶片的特定方位角处获得的载荷感测信号来计算第三叶片的载荷差值，
其中，第一叶片、第二叶片以及第三叶片按顺时针依次排列。
6.如权利要求1所述的故障检测设备，其中，上下计数器被配置为：
将所述每个叶片在特定方位角的计数值分别与预定阈值进行比较；
如果任意一个叶片在特定方位角的计数值大于所述预定阈值，则将所述检测信号设置为真，否则将所述检测信号设置为假。
7.如权利要求2或3所述的故障检测设备，其中，叶片载荷残差产生器被配置为：
将所述每个叶片在特定方位角处的载荷感测信号作为针对所述每个叶片的数组中的元素依次进行存储；并且
根据叶片转动实时更新针对所述每个叶片的数组中的载荷感测信号。
8.一种用于风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测方法，所述方法包括：
使用叶片载荷传感器分别获得风力发电机组的每个叶片在特定方位角处的载荷感测信号；
根据获得的载荷感测信号计算所述每个叶片的载荷相关值，其中，根据初始指定方位角确定所述特定方位角，
其中，根据获得的载荷感测信号计算所述每个叶片的载荷相关值的步骤包括：
使用相邻的两个叶片在同一特定方位角处获得的载荷感测信号来分别计算所述每个叶片的载荷差值，并且将相邻的两个叶片之间的载荷差值作为载荷相关值；并且
基于所述载荷相关值生成检测信号，以确定叶片载荷传感器是否发生故障，
其中，基于所述载荷相关值生成检测信号的步骤包括：
使用上下计数器对所述每个叶片的载荷相关值进行统计来获得所述每个叶片在特定方位角的计数值；
使用所述每个叶片在特定方位角的计数值来生成所述检测信号。
9.如权利要求8所述的方法，其中，所述特定方位角基于初始指定方位角按照方位角分辨率而改变。
10.如权利要求8所述的方法，其中，所述特定方位角基于初始指定方位角和采样间隔而改变。
11.如权利要求8所述的方法，其中，根据获得的载荷感测信号计算所述每个叶片的载荷相关值的步骤包括：
将所有叶片中的第一叶片的特定方位角作为参考方位角；
将参考方位角和第二叶片与第一叶片之间的夹角相加，将相加结果作为第二叶片的特定方位角；
使用第一叶片和第二叶片在参考方位角处获得的载荷感测信号来计算第一叶片的载荷差值；
使用第二叶片和与其相邻的下一叶片在第二叶片的特定方位角处获得的载荷感测信号来计算第二叶片的载荷差值。
12.如权利要求11所述的方法，其中，根据获得的载荷感测信号计算所述每个叶片的载荷相关值的步骤还包括：
将参考方位角和第三叶片与第一叶片之间的夹角相加，将相加结果作为第三叶片的特定方位角；
使用第三叶片和第一叶片在第三叶片的特定方位角处获得的载荷感测信号来计算第三叶片的载荷差值，
其中，第一叶片、第二叶片以及第三叶片按顺时针依次排列。
13.如权利要求8所述的方法，其中，使用所述每个叶片在特定方位角的计数值来生成所述检测信号的步骤包括：
将所述每个叶片在特定方位角的计数值分别与预定阈值进行比较；
如果任意一个叶片在特定方位角的计数值大于所述预定阈值，则将所述检测信号设置为真，否则将所述检测信号设置为假。
14.如权利要求9或10所述的方法，其中，获得所述每个叶片在特定方位角处的载荷感测信号的步骤包括：
将所述每个叶片在特定方位角处的载荷感测信号作为针对所述每个叶片的数组中的元素依次进行存储；并且
根据叶片转动实时更新针对所述每个叶片的数组中的载荷感测信号。
15.一种用于风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测装置，所述故障检测装置包括：
计算模块，用于使用叶片载荷传感器分别获得风力发电机组的每个叶片在特定方位角处的载荷感测信号，并且根据获得的载荷感测信号计算所述每个叶片的载荷相关值，其中，根据初始指定方位角确定所述特定方位角，
其中，载荷相关值确定模块用于使用相邻的两个叶片在同一特定方位角处获得的载荷感测信号来分别计算所述每个叶片的载荷差值，并且将相邻的两个叶片之间的载荷差值作为载荷相关值；以及
确定模块，用于基于所述载荷相关值生成检测信号，以确定叶片载荷传感器是否发生故障，
其中，所述确定模块，具体用于使用上下计数器对所述每个叶片的载荷相关值进行统计来获得所述每个叶片在特定方位角的计数值；
使用所述每个叶片在特定方位角的计数值来生成所述检测信号。
16.一种电子设备，包括：
存储器，用于存储程序；以及
一个或更多个处理器，
其中，当所述程序被运行时，所述一个或更多个处理器执行如权利要求8至14中的任意一项所述的方法。
17.一种计算机可读记录介质，其中，存储有程序，其特征在于，所述程序包括用于执行如权利要求8至14中的任意一项所述方法的指令。
CN202010446865.6A 2020-05-25 2020-05-25 风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测设备及其方法 Active CN113720525B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010446865.6A CN113720525B (zh) 2020-05-25 2020-05-25 风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测设备及其方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010446865.6A CN113720525B (zh) 2020-05-25 2020-05-25 风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测设备及其方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113720525A CN113720525A (zh) 2021-11-30
CN113720525B true CN113720525B (zh) 2024-04-19

Family

ID=78671426

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010446865.6A Active CN113720525B (zh) 2020-05-25 2020-05-25 风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测设备及其方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113720525B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114355762B (zh) * 2021-12-30 2023-09-26 上海电机学院 一种基于非奇异快速终端滑模的变桨控制方法

Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101482448A (zh) * 2008-01-10 2009-07-15 西门子公司 确定和控制风力涡轮机的疲劳载荷的方法以及风力涡轮机
JP2011144808A (ja) * 2010-01-14 2011-07-28 Siemens Ag 風車のための翼を締め付けるためのクランプ及び風車の翼を取り付ける方法
WO2011092032A1 (en) * 2010-02-01 2011-08-04 Lm Glasfiber A/S A method of in situ calibrating load sensors of a wind turbine blade
JP2013076540A (ja) * 2011-09-30 2013-04-25 Fujitsu Ltd 風量調整用ダンパ装置及び空調装置
WO2013152767A1 (en) * 2012-04-11 2013-10-17 Kk-Electronic A/S Method for controlling a profile of a blade on a wind turbine
EP2765307A1 (en) * 2013-02-07 2014-08-13 SSB Wind Systems GmbH & Co. KG Sensor system and method for monitoring and processing of blade sensor signals in a wind turbine
CN104792294A (zh) * 2014-01-21 2015-07-22 Ssb风系统两合公司 风轮机、用于风轮机的桨距角测量系统和方法
CN104995402A (zh) * 2013-02-14 2015-10-21 维斯塔斯风力系统集团公司 检测叶片结构异常
CN106338384A (zh) * 2015-07-15 2017-01-18 成都阜特科技股份有限公司 一种风力发电机组叶片全展向载荷测量方法
CN106768917A (zh) * 2016-11-23 2017-05-31 中国科学院工程热物理研究所 一种风力机叶片现场载荷测试与评估方法
KR101941676B1 (ko) * 2018-04-26 2019-01-23 (주)한진산업 풍력발전기의 피치 제어 시스템 및 이를 포함하는 풍력발전시스템
CN109312715A (zh) * 2016-04-08 2019-02-05 维斯塔斯风力系统集团公司 包括多轴加速度计的风力涡轮机的控制
CN209469542U (zh) * 2019-01-22 2019-10-08 浙江中自庆安新能源技术有限公司 一种风力发电机变桨轴承及连接螺栓状态监测系统
CN110792563A (zh) * 2019-11-04 2020-02-14 北京天泽智云科技有限公司 基于卷积生成对抗网络的风电机组叶片故障音频监测方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101449535B1 (ko) * 2013-08-05 2014-10-13 한국전력공사 풍력 터빈 블레이드의 상태 감시를 위한 신호 처리 장치 및 그 방법

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101482448A (zh) * 2008-01-10 2009-07-15 西门子公司 确定和控制风力涡轮机的疲劳载荷的方法以及风力涡轮机
JP2011144808A (ja) * 2010-01-14 2011-07-28 Siemens Ag 風車のための翼を締め付けるためのクランプ及び風車の翼を取り付ける方法
WO2011092032A1 (en) * 2010-02-01 2011-08-04 Lm Glasfiber A/S A method of in situ calibrating load sensors of a wind turbine blade
JP2013076540A (ja) * 2011-09-30 2013-04-25 Fujitsu Ltd 風量調整用ダンパ装置及び空調装置
WO2013152767A1 (en) * 2012-04-11 2013-10-17 Kk-Electronic A/S Method for controlling a profile of a blade on a wind turbine
EP2765307A1 (en) * 2013-02-07 2014-08-13 SSB Wind Systems GmbH & Co. KG Sensor system and method for monitoring and processing of blade sensor signals in a wind turbine
CN104995402A (zh) * 2013-02-14 2015-10-21 维斯塔斯风力系统集团公司 检测叶片结构异常
CN104792294A (zh) * 2014-01-21 2015-07-22 Ssb风系统两合公司 风轮机、用于风轮机的桨距角测量系统和方法
CN106338384A (zh) * 2015-07-15 2017-01-18 成都阜特科技股份有限公司 一种风力发电机组叶片全展向载荷测量方法
CN109312715A (zh) * 2016-04-08 2019-02-05 维斯塔斯风力系统集团公司 包括多轴加速度计的风力涡轮机的控制
CN106768917A (zh) * 2016-11-23 2017-05-31 中国科学院工程热物理研究所 一种风力机叶片现场载荷测试与评估方法
KR101941676B1 (ko) * 2018-04-26 2019-01-23 (주)한진산업 풍력발전기의 피치 제어 시스템 및 이를 포함하는 풍력발전시스템
CN209469542U (zh) * 2019-01-22 2019-10-08 浙江中自庆安新能源技术有限公司 一种风力发电机变桨轴承及连接螺栓状态监测系统
CN110792563A (zh) * 2019-11-04 2020-02-14 北京天泽智云科技有限公司 基于卷积生成对抗网络的风电机组叶片故障音频监测方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Condition Monitoring for Single-Rotor Wind Turbine Load Sensors in the Full-Load Region;Enevoldsen Thomas Thuesen等;IFAC PapersOnLine;全文 *
一种风电机组叶片机械载荷标定方法的研究;李国庆;徐占华;张国军;;风能(第10期);全文 *
风力发电叶片实时监控故障预警系统研究;黎静等;设备管理与维修(第10期);全文 *
风力电网故障下的机械载荷优化测试分析;龙雄辉;苏丹;;电网与清洁能源(第10期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113720525A (zh) 2021-11-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102068884B1 (ko) 윈드 발전기 세트를 위한 요잉 제어 방법 및 디바이스
US9316207B2 (en) Fault detection device for wind power generator and means of judgment thereof
EP2225460B1 (en) Diagnosis of pitch and load defects
US11035346B2 (en) Method and device for predicting wind turbine fault
CN103206342B (zh) 桨叶载荷传感器的标定
US11359601B2 (en) Method, device and system for determining angle-to-wind deviation and correcting angle-to-wind
BR102013007236A2 (pt) Método para detectar uma situação de alerta
US20180157249A1 (en) Abnormality Detecting Apparatus
CN113720525B (zh) 风力发电机组的叶片载荷传感器的故障检测设备及其方法
US11867154B2 (en) Operating a wind turbine with sensors implemented by a trained machine learning model
WO2018215042A1 (en) Improvements relating to wind turbine rotor angle sensing systems
US20210148336A1 (en) A method for determining wind turbine blade edgewise load recurrence
Noshirvani et al. A robust fault detection and isolation filter for the pitch system of a variable speed wind turbine
CN110825561B (zh) 控制系统以及控制装置
JP2011132961A (ja) 風力タービンの非常用システムをトリガするためのシステムおよび方法、ならびに、風力タービン、コンピュータプログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記録媒体
CN110501129B (zh) 井架的振动检测方法、设备及终端设备
KR101183311B1 (ko) 인공위성용 태양센서 고장 검출 장치 및 방법
US10221834B2 (en) Safety system for a wind turbine
CN113678107B (zh) 检测和定位采集系统中故障的方法和计算装置
CN113969870B (zh) 用于风力发电机组估计器的监测方法及其装置
US11879430B2 (en) Method for detecting a sensor malfunction of a load sensor of a wind power installation
CN115683420A (zh) 一种双转子风力发电机组的偏航传感器检测方法和相关装置
KR20240031892A (ko) 입력전류, 진동, 및 온도에 대한 센싱 결과를 이용하여 3상 모터의 고장을 진단하는 시스템 및 방법
CN114838762B (zh) 输电线路杆塔的异常监测方法、装置、设备及存储介质
CN112670952B (zh) 发电机组的控制方法、设备及可读存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant