【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及風電機組維護，具體為一種風電機組傳動鏈的安全防護與監測方法及系統。
技術介紹
1、風力發電作為一種清潔、可再生的能源，得到了廣泛的應用和快速的發展。風電機組作為風力發電的核心設備，其運行的穩定性和可靠性直接關系到發電效率和安全性。在風電機組的諸多組成部分中，傳動鏈是將風能轉化為電能的關鍵部件之一，包括主軸、齒輪箱、聯軸器、軸承等部件。這些部件在復雜的工況下長期運行，易受到疲勞、磨損、振動等多重因素的影響，從而導致故障甚至停機事故。因此，對風電機組傳動鏈的安全防護與監測顯得尤為重要。
2、現有的風電機組傳動鏈監測技術主要集中于狀態監測和故障診斷，常見的方法包括振動分析、油液分析、溫度監測等。這些技術在一定程度上能夠檢測到設備的異常狀態并提供故障預警，但存在一定的局限性。首先，傳統的監測方法多為被動監測，僅在故障發生后才能進行識別，缺乏有效的預測能力。其次，由于風電機組運行環境復雜，傳統方法易受噪聲和外界干擾的影響，導致監測結果不夠精確。此外，現有技術大多依賴單一的監測參數，如振動或溫度，未能充分考慮多個因素的綜合作用，難以全面反映傳動鏈的健康狀況。因此，現有技術在提高故障預測的準確性、全面性以及實時性方面仍存在較大不足。
技術實現思路
1、鑒于上述存在的問題，提出了本專利技術。
2、因此，本專利技術解決的技術問題是：現有技術在提高故障預測的準確性、全面性以及實時性方面仍存在較大不足。
3、為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案
4、收集風電機組運行數據；
5、建立風電機組傳動系統的動態模型；
6、通過信號處理方法提取故障特征，構建系統穩定性劣化趨勢的預警模型；
7、基于預警結果制定維護策略進行設備預測性維護。
8、作為本專利技術所述的風電機組傳動鏈的安全防護與監測方法的一種優選方案，其中：所述風電機組運行數據包括，選擇傳感器，放置在傳動鏈的關鍵位置，包括齒輪箱、軸承、主軸處，進行數據采集；選擇合適的采樣頻率，確保能夠捕捉到故障頻率范圍內的信號；
9、收集風電機組傳動系統中的歷史數據集，包含各類特征以及對應的時間戳。
10、作為本專利技術所述的風電機組傳動鏈的安全防護與監測方法的一種優選方案，其中：所述風電機組傳動系統的動態模型包括，對主軸、齒輪箱、軸承進行數學建模，得到主軸、齒輪箱、軸承的動力學方程；
11、主軸的動力學方程表示為：
12、
13、其中，js表示主軸的旋轉慣量；θs(t)表示主軸的角位移；和分別表示角速度和角加速度；cs表示主軸阻尼系數；ks表示主軸剛度；tw(t)表示風輪施加在主軸上的輸入扭矩；tg(t)表示主軸輸出到齒輪箱的扭矩；
14、齒輪箱的動力學方程，假設齒輪箱的傳動比為r，則齒輪箱的低速軸的動力學方程表示為：
15、
16、齒輪箱高速軸的動力學方程表示為：
17、
18、其中，jg1表示齒輪箱低速軸的慣性矩；jg2表示齒輪箱高速軸的慣性矩；θg1(t)表示低速軸的角位移；θg2(t)表示高速軸的角位移；和表示角速度；cg1和cg2表示阻尼系數；kg1和kg2表示剛度系數；tg1(t)表示低速軸的扭矩；tg2(t)表示高速軸的扭矩；tgen(t)表示齒輪箱輸出到發電機的扭矩；
19、發電機的動力學方程為：
20、
21、其中，jgen表示發電機的慣性矩；θgen(t)表示發電機轉子的角位移；cgen表示發電機的阻尼系數；telec(t)表示發電機產生的電磁扭矩。
22、作為本專利技術所述的風電機組傳動鏈的安全防護與監測方法的一種優選方
23、案，其中：所述信號處理方法包括，對收集到的數據進行去噪處理，使用小波變換對信號進行去噪處理；設原始信號為x(t)，小波變換后的信號為wx(a,b)，公式表示為：
24、
25、其中，a和b分別表示尺度和平移參數，ψ表示母小波函數；進行經驗模態分解去噪，將信號x(t)分解為若干固有模態函數ci(t)，去除高頻噪聲后重構信號：
26、
27、其中，rn(t)表示殘余項；
28、頻域特征提取，傅里葉變換將信號從時域轉換到頻域，計算頻譜公式表示為：
29、
30、其中，x(f)表示頻譜，f表示頻率；時頻域特征提取,特征頻率提取：提取關鍵頻率成分，齒輪嚙合頻率fg、軸承故障頻率fb；使用短時傅里葉變換分析信號的時頻特性，使用移動窗口h(t)在時間上進行分割，得到短時頻譜x(t,f)公式表示為：
31、
32、通過小波變換獲取信號的時頻信息。
33、作為本專利技術所述的風電機組傳動鏈的安全防護與監測方法的一種優選方案，其中：所述提取故障特征包括，使用線性判別分析類內散度矩陣sw和類間散度矩陣
34、類內散度矩陣sw，公式表示為：
35、
36、其中，c表示類別的總數；χc表示類別c中的樣本集；xi表示類別c中的第i個樣本；μc表示類別c的均值向量：
37、
38、其中，nc表示類別c中的樣本數；(xi-μc)表示樣本xi相對于其類別均值的偏差；類間散度矩陣sb公式表示為：
39、
40、其中，μ表示所有樣本的總體均值向量：
41、
42、其中，n表示所有樣本的總數；(μc-μ)表示類別c的均值向量與總體均值向量之間的偏差；
43、lda變換矩陣w的公式表示為：
44、
45、計算類內散度矩陣sw和類間散度矩陣sb，通過求解廣義特征值問題，公式表示為：
46、
47、其中，λ表示特征值對角矩陣，w表示對應的特征向量矩陣；選擇對應最大特征值的特征向量組成矩陣w作為lda的最優投影方向。
48、作為本專利技術所述的風電機組傳動鏈的安全防護與監測方法的一種優選方案，其中：所述系統穩定性劣化趨勢的預警模型包括，設定目標是通過回歸模型預測輸出值yi；回歸模型公式表示為：
49、f(x)＝w·φ(x)+b
50、其中，w表示權重向量，φ(x)表示特征映射函數，將輸入特征x映射到高維空間，b表示偏置項；
51、選擇一個損失函數，使得誤差∈在允許范圍內時，忽略誤差并使模型盡可能平滑，損失函數公式表示為：
52、
53、其中，||w||2表示正則化項；c表示正則化參數，用于平衡模型復雜度與訓練誤差；ξi,表示松弛變量，用于處理不可容忍偏差；
54、對每個訓練樣本(xi,yi)滿足的約束條件表示為：
55、yi-(w·φ(xi)+b)≤∈+ξi
56、
57、其中，∈表示模型的本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種風電機組傳動鏈的安全防護與監測方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的風電機組傳動鏈的安全防護與監測方法，其特征在于：所述風電機組運行數據包括，選擇傳感器，放置在傳動鏈的關鍵位置，包括齒輪箱、軸承、主軸處，進行數據采集；選擇合適的采樣頻率，確保能夠捕捉到故障頻率范圍內的信號；
3.如權利要求2所述的風電機組傳動鏈的安全防護與監測方法，其特征在于：所述風電機組傳動系統的動態模型包括，對主軸、齒輪箱、軸承進行數學建模，得到主軸、齒輪箱、軸承的動力學方程；
4.如權利要求3所述的風電機組傳動鏈的安全防護與監測方法，其特征在于：所述信號處理方法包括，對收集到的數據進行去噪處理，使用小波變換對信號進行去噪處理；設原始信號為x(t)，小波變換后的信號為Wx(a,b)，公式表示為：
5.如權利要求4所述的風電機組傳動鏈的安全防護與監測方法，其特征在于：所述提取故障特征包括，使用線性判別分析類內散度矩陣SW和類間散度矩陣
6.如權利要求5所述的風電機組傳動鏈的安全防護與監測方法，其特征在于：所述系統穩定性劣化趨勢的預警模
7.如權利要求6所述的風電機組傳動鏈的安全防護與監測方法，其特征在于：所述進行設備預測性維護包括，使用徑向基函數核進行改良，通過交叉驗證選擇最優的γ參數值；γ決定了高維空間中影響范圍的大小，改良核函數公式表示為：
8.一種采用如權利要求1-7任一所述方法的風電機組傳動鏈的安全防護與監測系統，其特征在于：
9.一種計算機設備，包括：存儲器和處理器；所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于：所述處理器執行所述計算機程序時實現風電機組傳動鏈的安全防護與監測方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執行時實現風電機組傳動鏈的安全防護與監測方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種風電機組傳動鏈的安全防護與監測方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的風電機組傳動鏈的安全防護與監測方法，其特征在于：所述風電機組運行數據包括，選擇傳感器，放置在傳動鏈的關鍵位置，包括齒輪箱、軸承、主軸處，進行數據采集；選擇合適的采樣頻率，確保能夠捕捉到故障頻率范圍內的信號；
3.如權利要求2所述的風電機組傳動鏈的安全防護與監測方法，其特征在于：所述風電機組傳動系統的動態模型包括，對主軸、齒輪箱、軸承進行數學建模，得到主軸、齒輪箱、軸承的動力學方程；
4.如權利要求3所述的風電機組傳動鏈的安全防護與監測方法，其特征在于：所述信號處理方法包括，對收集到的數據進行去噪處理，使用小波變換對信號進行去噪處理；設原始信號為x(t)，小波變換后的信號為wx(a,b)，公式表示為：
5.如權利要求4所述的風電機組傳動鏈的安全防護與監測方法，其特征在于：所述提取故障特征包括，使用線性判別分析類內散度...
【專利技術屬性】
技術研發人員：由梓默，王吉超，鄭權，史立志，劉暢，尹喆，劉志強，喬寬，安楠，常曉勇，梁永根，馮健行，
申請(專利權)人：華能新能源股份有限公司河北分公司，
類型：發明
國別省市：
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