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公开(公告)号：CN112924173A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110224981.8
申请日：2021-03-01
Applicant: 广州特种承压设备检测研究院
IPC: G01M13/04
Abstract: 本发明涉及一种风力发电机组变桨轴承故障诊断方法。本发明所述的风力发电机组变桨轴承故障诊断方法包括如下步骤：获取风力发电机组的运行状态参数；通过PCA算法对所述运行状态参数进行处理，获得对所述风力发电机组的变桨轴承的运行状态敏感的P种状态参数；将所述P种状态参数输入训练好的所述变桨轴承故障诊断网络模型，得到所述风力发电机组的变桨轴承故障诊断结果，其中，所述变桨轴承故障诊断网络模型为单隐含层前馈神经网络模型。本发明所述的一种风力发电机组变桨轴承故障诊断方法具有快速、在线、无损、实时、高效监测和诊断故障的优点。
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公开(公告)号：CN107061185A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710243700.7
申请日：2017-04-14
Applicant: 广州特种承压设备检测研究院 , 长沙理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于振动检测与无线信号传输的风力机叶片状态监测方法及系统，该方法的步骤为：S1：检测和采集风力机叶片的振动加速度信号；S2：利用采集的叶片振动加速度信号，计算叶片的实际低阶模态频率；S3：计算出实际叶片低阶模态频率的平方与新机组投运时同一运行工况下的模态频率的平方差；S4：利用模态频率的平方差的相对变化量得出叶片挥舞方向的模态刚度相对变化量；S5：利用叶片挥舞方向模态刚度的相对变化量得出叶片材料的寿命损耗率。该系统用来实施该方法。本发明具有原理简单、易于实现、无损、动态、可实施实时监测等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111287912B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202010100372.7
申请日：2020-02-18
Applicant: 广州特种承压设备检测研究院
IPC: F03D17/00 , G06F30/20 , G06F30/17 , G06Q10/00 , G06Q50/06 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供一种风力发电机变桨系统故障诊断方法，其包括如下步骤：步骤1：获取风力发电机的SCADA系统的历史运行数据；步骤2：利用所述SCADA系统的历史运行数据构建故障特征模型；步骤3：利用所述故障特征模型构建故障诊断模型；步骤4：获取风力发电机的SCADA系统的实时故障告警数据，并输入至故障特征模型，计算获取实时故障特征；步骤5：将步骤4中得到的实时故障特征输入所述故障诊断模型，获取故障诊断结果。本发明的风力发电机变桨系统故障诊断方法，通过利用SCADA测量的风力发电机运行数据提取故障特征并输入故障模型，实现了对风力发电机故障原因与故障位置的实时诊断。
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公开(公告)号：CN107061185B
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201710243700.7
申请日：2017-04-14
Applicant: 广州特种承压设备检测研究院 , 长沙理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于振动检测与无线信号传输的风力机叶片状态监测方法及系统，该方法的步骤为：S1：检测和采集风力机叶片的振动加速度信号；S2：利用采集的叶片振动加速度信号，计算叶片的实际低阶模态频率；S3：计算出实际叶片低阶模态频率的平方与新机组投运时同一运行工况下的模态频率的平方差；S4：利用模态频率的平方差的相对变化量得出叶片挥舞方向的模态刚度相对变化量；S5：利用叶片挥舞方向模态刚度的相对变化量得出叶片材料的寿命损耗率。该系统用来实施该方法。本发明具有原理简单、易于实现、无损、动态、可实施实时监测等优点。
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公开(公告)号：CN111287912A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010100372.7
申请日：2020-02-18
Applicant: 广州特种承压设备检测研究院
IPC: F03D17/00 , G06F30/20 , G06F30/17 , G06Q10/00 , G06Q50/06 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供一种风力发电机变桨系统故障诊断方法，其包括如下步骤：步骤1：获取风力发电机的SCADA系统的历史运行数据；步骤2：利用所述SCADA系统的历史运行数据构建故障特征模型；步骤3：利用所述故障特征模型构建故障诊断模型；步骤4：获取风力发电机的SCADA系统的实时故障告警数据，并输入至故障特征模型，计算获取实时故障特征；步骤5：将步骤4中得到的实时故障特征输入所述故障诊断模型，获取故障诊断结果。本发明的风力发电机变桨系统故障诊断方法，通过利用SCADA测量的风力发电机运行数据提取故障特征并输入故障模型，实现了对风力发电机故障原因与故障位置的实时诊断。
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公开(公告)号：CN215057915U
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202120444567.3
申请日：2021-03-01
Applicant: 广州特种承压设备检测研究院
IPC: F03D17/00
Abstract: 本实用新型涉及一种基于SCADA数据的风力机电动变桨系统故障诊断系统。本实用新型所述的基于SCADA数据的风力机电动变桨系统故障诊断系统包括：传感器、数据采集器、数据库服务器、SCADA网络和故障诊断终端。传感器设置于风力发电机组上，与数据采集器连接；数据采集器、数据库服务器和故障诊断终端分别接入SCADA网络。传感器将感应到的参数信号传输至数据采集器；数据采集器将参数信号转换为变桨系统运行的状态信号，并通过SCADA网络发送给数据库服务器；故障诊断终端搭载信号处理软件和检测诊断软件系统，通过SCADA网络从数据库服务器获取变桨系统运行的状态信号，并输出风力机电动变桨系统故障结果。本实用新型具有快速、在线、无损、实时、高效的优点。
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公开(公告)号：CN207080318U
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201720401808.X
申请日：2017-04-14
Applicant: 广州特种承压设备检测研究院 , 长沙理工大学
IPC: F03D17/00
Abstract: 本实用新型公开了一种基于振动检测与无线信号传输的风力机叶片状态监测系统，其包括：传感器，安装在风力机叶片的表面，用来采集风力机叶片的振动信号；数据采集器，传感器采集的叶片振动信号经过电荷放大器的放大后送入数据采集器，以获得振动信号的数字信号；WiFi信号发射器，用来将数据采集器得到的振动信号转换为无线信号并发送；信号接收器，用来接收到振动信号的WiFi信号，并发送给处理单元；处理单元，用来对风力机叶片的振动数字信号进行处理与变换，并通过通信模块传输至监测中心。本实用新型具有原理简单、易于实现、无损、动态、可实施实时监测等优点。
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