【技術實現步驟摘要】
本公開涉及風力發電，更具體地說，涉及一種風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法及裝置。
技術介紹
1、現有技術中永磁直驅外轉子風力發電機的軸向剖面結構如圖8所示，主要包括轉子磁極801、定子線圈802、定子支架803、轉子前支架804、定子鐵芯805、發電機轉子連接法蘭806、后軸承807、軸承與轉子連接螺栓808、定子與軸承連接法蘭809、定子連接法蘭810、轉子前支架、轉子前端蓋812等。永磁同步發電機為直驅風力發電機機組主要部件之一，葉輪通過發電機轉子連接法蘭806與發電機連接，發電機通過定子連接法蘭810與機艙定軸連接。當葉輪在風的作用下旋轉時，帶動發電機轉子旋轉，發電機定子線圈802切割轉子上面的轉子磁極801產生的磁場，發電機產生電能，再通過電纜及變流器傳輸與轉換，輸送至電網，實現風力發電機組的發電功能。其中，主軸承包括前軸承(圖中未示出)和后軸承807。
2、風力發電機組的發電機主軸承的加脂方式包括人工加脂和自動加脂。人工加脂是指例如在巡檢(例如，半年或全年檢修)時根據維護檢修手冊的規定進行加脂或者在發現發電機主軸承出現異常時進行專項加脂，通常采用定量加脂槍以及定量油脂包。另外，風力發電機組的發電機主軸承可配備有自動潤滑系統。自動潤滑系統可以為發電機主軸承加注潤滑油脂來減小發電機運行過程中發電機主軸承的摩擦和發熱，以使發電過程更加順暢。然而，現有的自動潤滑系統通常采用油脂定時定量的潤滑策略，即潤滑油脂的加注間隔時間和加注量是固定不變的。這種潤滑策略雖然實現了自動潤滑，但是并未考慮風力發電機組實際的運行情況，
技術實現思路
1、為了解決上述問題，本公開提出一種風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法及裝置、計算系統及計算機可讀存儲介質。
2、根據本公開的一方面，提供一種風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，所述發電機主軸承潤滑方法包括：基于風力發電機組的運行數據，確定發電機主軸承溫度特征變量；基于所述發電機主軸承溫度特征變量，建立多個發電機主軸承狀態預測模型，并且使用所述多個發電機主軸承狀態預測模型對發電機前軸承磨損情況進行預測；基于所述多個發電機主軸承狀態預測模型的預測結果，確定發電機前軸承磨損狀態；基于所述發電機前軸承磨損狀態確定潤滑策略，并根據所述潤滑策略對發電機前軸承進行潤滑。
3、可選地，所述風力發電機組的運行數據包括發電機轉速、環境溫度、機艙溫度以及發電機主軸承的前軸承溫度和后軸承溫度。
4、可選地，所述主軸承包括套設于發電機主軸前端部的前軸承和套設于發電機主軸中部的后軸承。
5、可選地，所述對發電機前軸承磨損情況進行預測的步驟包括：響應于后軸承的發電機主軸承溫度特征變量與前軸承的相應的發電機主軸承溫度特征變量之間的差超過預定閾值，確定發電機前軸承處于異常磨損狀態。
6、可選地，所述風力發電機組為外轉子內定子型永磁直驅風力發電機組。
7、可選地，所述發電機主軸承溫度特征變量包括前軸承溫度相對于機艙溫度的溫升、前軸承溫度相對于環境溫度的溫升、后軸承溫度相對于機艙溫度的溫升、后軸承溫度相對于環境溫度的溫升、前軸承溫度相對于機艙溫度的溫升與后軸承溫度相對于機艙溫度的溫升的差值、前軸承溫度相對于環境溫度的溫升與后軸承溫度相對于環境溫度的溫升的差值、前軸承溫度平均值、后軸承溫度平均值、前軸承溫度平均值與后軸承溫度平均值的比值、前軸承溫度與發電機轉速的比值以及前軸承溫度平均值與后軸承溫度平均值的差值。
8、可選地，所述多個發電機主軸承狀態預測模型包括以下模型中的兩種或更多種：基于多變量融合分析的預測模型、基于時間序列趨勢分解的預測模型、基于高斯混合模型的預測模型、基于支持向量機的預測模型以及基于深度學習的預測模型。
9、可選地，所述對發電機前軸承磨損情況進行預測的步驟包括：將所述發電機主軸承溫度特征變量分別與相應的閾值進行比較；響應于所述發電機主軸承溫度特征變量中的至少一個超過相應的閾值，確定發電機前軸承處于異常磨損狀態。
10、可選地，所述對發電機前軸承磨損情況進行預測的步驟包括：基于所述發電機主軸承溫度特征變量，確定趨勢因子；響應于所述趨勢因子大于特定閾值，確定發電機前軸承處于異常磨損狀態。
11、可選地，所述對發電機前軸承磨損情況進行預測的步驟包括：響應于所述前軸承溫度呈現雙正態分布，確定發電機前軸承處于異常磨損狀態。
12、可選地，所述基于所述多個發電機主軸承狀態預測模型的預測結果，確定發電機前軸承磨損狀態的步驟包括：響應于指示發電機前軸承處于異常磨損狀態的預測結果的數量大于零，基于指示發電機前軸承處于異常磨損狀態的預測結果的數量，確定發電機前軸承的磨損級別；響應于指示發電機前軸承處于異常磨損狀態的預測結果的數量為零，確定發電機前軸承處于正常磨損狀態。
13、可選地，所述對發電機前軸承磨損情況進行預測的步驟包括：響應于所述發電機主軸承溫度特征變量中的至少一個超過相應的第一閾值，確定發電機前軸承的磨損級別為第一級別；響應于所述發電機主軸承溫度特征變量中的所述至少一個超過相應的第二閾值，確定發電機前軸承的磨損級別為第二級別，其中，第二閾值高于第一閾值，第二級別所指示的發電機前軸承的磨損程度高于第一級別所指示的發電機前軸承的磨損程度。
14、可選地，所述基于所述發電機主軸承磨損狀態確定潤滑策略的步驟包括：基于發電機前軸承的磨損級別，確定與所述磨損級別對應的潤滑參數，所述潤滑參數包括單次加脂時間、潤滑泵流量和加脂時間間隔中的至少一項。
15、根據本公開的另一方面，提供一種風力發電機組的發電機主軸承潤滑裝置，所述發電機主軸承潤滑裝置包括：特征變量確定單元，基于風力發電機組的運行數據，確定發電機主軸承溫度特征變量；預測模型單元，基于所述發電機主軸承溫度特征變量，建立多個發電機主軸承狀態預測模型，并且使用所述多個發電機主軸承狀態預測模型對發電機前軸承磨損情況進行預測；磨損狀態確定單元，基于所述多個發電機主軸承狀態預測模型的預測結果，確定發電機前軸承磨損狀態；潤滑控制單元，基于所述發電機前軸承磨損狀態確定潤滑策略，并根據所述潤滑策略對發電機前軸承進行潤滑。
16、可選地，所述風力發電機組的運行數據包括發電機轉速、環境溫度、機艙溫度以及發電機主軸承的前軸承溫度和后軸承溫度。
17、可選地，所述主軸承包括套設于發電機主軸前端部的前軸承和套設于發電機主軸中部的后軸承。
18、可選地，所述預測模型單元被配置為：響應于后軸承的發電機主軸承溫度特征變量與前軸承的相應的發電機主軸承溫度特征變量之間的差超過預定閾值，確定發電機前軸承處于異常磨損狀態。
19、可選地，所述風力發電機組為外轉子內定子型永磁直驅風力發電機組。
20、可選地，所述發電機主軸承溫度特征變量包本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述風力發電機組的運行數據包括發電機轉速、環境溫度、機艙溫度以及發電機主軸承的前軸承溫度和后軸承溫度。
3.根據權利要求1所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述發電機主軸承包括套設于發電機主軸前端部的前軸承和套設于發電機主軸中部的后軸承。
4.根據權利要求3所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述對發電機前軸承磨損情況進行預測的步驟包括：響應于后軸承的發電機主軸承溫度特征變量與前軸承的相應的發電機主軸承溫度特征變量之間的差超過預定閾值，確定發電機前軸承處于異常磨損狀態。
5.根據權利要求1所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述風力發電機組為外轉子內定子型永磁直驅風力發電機組。
6.根據權利要求1所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述多個發電機主軸承狀態預測模型包括以下模型中的兩種或更多種：基于多變量融合
7.根據權利要求1所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述對發電機前軸承磨損情況進行預測的步驟包括：將所述發電機主軸承溫度特征變量分別與相應的閾值進行比較；響應于所述發電機主軸承溫度特征變量中的至少一個超過相應的閾值，確定發電機前軸承處于異常磨損狀態。
8.根據權利要求1所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述對發電機前軸承磨損情況進行預測的步驟包括：基于所述發電機主軸承溫度特征變量，確定趨勢因子；響應于所述趨勢因子大于特定閾值，確定發電機前軸承處于異常磨損狀態。
9.根據權利要求1所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述對發電機前軸承磨損情況進行預測的步驟包括：響應于發電機前軸承溫度呈現雙正態分布，確定發電機前軸承處于異常磨損狀態。
10.根據權利要求1-9中任一項所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述基于所述多個發電機主軸承狀態預測模型的預測結果，確定發電機前軸承磨損狀態的步驟包括：
11.根據權利要求9所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述基于所述發電機前軸承磨損狀態確定潤滑策略的步驟包括：
12.根據權利要求1所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述對發電機前軸承磨損情況進行預測的步驟包括：
13.根據權利要求1所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述基于所述發電機前軸承磨損狀態確定潤滑策略的步驟包括：
14.根據權利要求1所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述發電機主軸承溫度特征變量包括前軸承溫度相對于機艙溫度的溫升、前軸承溫度相對于環境溫度的溫升、后軸承溫度相對于機艙溫度的溫升、后軸承溫度相對于環境溫度的溫升、前軸承溫度相對于機艙溫度的溫升與后軸承溫度相對于機艙溫度的溫升的差值、前軸承溫度相對于環境溫度的溫升與后軸承溫度相對于環境溫度的溫升的差值、前軸承溫度平均值、后軸承溫度平均值、前軸承溫度平均值與后軸承溫度平均值的比值、前軸承溫度與發電機轉速的比值以及前軸承溫度平均值與后軸承溫度平均值的差值。
15.一種風力發電機組的發電機主軸承潤滑裝置，其特征在于，所述發電機主軸承潤滑裝置包括：
16.一種包括至少一個計算裝置和至少一個存儲指令的存儲裝置的計算系統，其特征在于，所述指令在被所述至少一個計算裝置運行時，促使所述至少一個計算裝置執行根據權利要求1-14中任一項所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法。
17.一種存儲指令的計算機可讀存儲介質，其特征在于，當所述指令被至少一個計算裝置運行時，促使所述至少一個計算裝置執行根據權利要求1-14中任一項所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法。
...【技術特征摘要】
1.一種風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述風力發電機組的運行數據包括發電機轉速、環境溫度、機艙溫度以及發電機主軸承的前軸承溫度和后軸承溫度。
3.根據權利要求1所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述發電機主軸承包括套設于發電機主軸前端部的前軸承和套設于發電機主軸中部的后軸承。
4.根據權利要求3所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述對發電機前軸承磨損情況進行預測的步驟包括：響應于后軸承的發電機主軸承溫度特征變量與前軸承的相應的發電機主軸承溫度特征變量之間的差超過預定閾值，確定發電機前軸承處于異常磨損狀態。
5.根據權利要求1所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述風力發電機組為外轉子內定子型永磁直驅風力發電機組。
6.根據權利要求1所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述多個發電機主軸承狀態預測模型包括以下模型中的兩種或更多種：基于多變量融合分析的預測模型、基于時間序列趨勢分解的預測模型、基于高斯混合模型的預測模型、基于支持向量機的預測模型以及基于深度學習的預測模型。
7.根據權利要求1所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述對發電機前軸承磨損情況進行預測的步驟包括：將所述發電機主軸承溫度特征變量分別與相應的閾值進行比較；響應于所述發電機主軸承溫度特征變量中的至少一個超過相應的閾值，確定發電機前軸承處于異常磨損狀態。
8.根據權利要求1所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述對發電機前軸承磨損情況進行預測的步驟包括：基于所述發電機主軸承溫度特征變量，確定趨勢因子；響應于所述趨勢因子大于特定閾值，確定發電機前軸承處于異常磨損狀態。
9.根據權利要求1所述的風力發電機組的發電機主軸承潤滑方法，其特征在于，所述對發電機前軸承磨損情況進行預測...
【專利技術屬性】
技術研發人員：余斌，孫海疆，李巖，陳思文，劉亞光，
申請(專利權)人：北京金風科創風電設備有限公司，
類型：發明
國別省市：
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