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公开(公告)号：CN118148851B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410220947.7
申请日：2024-02-28
Applicant: 东北电力大学
IPC: F03D17/00
Abstract: 本发明涉及风电机组云边端协同技术以及声振融合技术领域，尤其涉及一种云边端协同的风电机组轮毂关键部件声振融合在线监测系统。包括：终端采集单元，边缘计算单元及云端服务单元；终端采集单元，用于通过振动、音频传感器对风电机组轮毂内关键部件进行状态监测，并将所述采集信息通过无线网络传输给所述边缘计算单元；边缘计算单元，用于对接收的所述采集信息的数据进行就地分仓、声振融合建模，分析，并将系统运行状态、分析结果通过无线传输至云端服务单元；云端服务单元，包括三维可视化平台和模型自优化单元、本发明中对风电场运行数据实现全状态感知、业务算法的全过程管控和网络资源全周期的智能调度，提升资源的利用率。
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公开(公告)号：CN118148851A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410220947.7
申请日：2024-02-28
Applicant: 东北电力大学
IPC: F03D17/00
Abstract: 本发明涉及风电机组云边端协同技术以及声振融合技术领域，尤其涉及一种云边端协同的风电机组轮毂关键部件声振融合在线监测系统。包括：终端采集单元，边缘计算单元及云端服务单元；终端采集单元，用于通过振动、音频传感器对风电机组轮毂内关键部件进行状态监测，并将所述采集信息通过无线网络传输给所述边缘计算单元；边缘计算单元，用于对接收的所述采集信息的数据进行就地分仓、声振融合建模，分析，并将系统运行状态、分析结果通过无线传输至云端服务单元；云端服务单元，包括三维可视化平台和模型自优化单元、本发明中对风电场运行数据实现全状态感知、业务算法的全过程管控和网络资源全周期的智能调度，提升资源的利用率。
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公开(公告)号：CN116816617A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310816914.4
申请日：2023-07-05
Applicant: 东北电力大学
IPC: F03D17/00
Abstract: 本发明公开了一种风电机组运行状态监测方法，属于风电机组监测技术领域，包括以下步骤：S1、对风电塔筒的振动数据和叶片的实时振动数据进行预处理，得到风电塔筒和叶片的最新振动数据；S2、提取塔筒特征矩阵和提取叶片特征矩阵；S3、确定塔筒特征值和叶片特征值；S4、构建状态检测模型，将塔筒特征值和叶片特征值输入至状态检测模型，确定风电机组运行状态。该风电机组运行状态监测方法通过构建状态检测模型，对塔筒特征和叶片特征进行特征融合，进行大小值比较即可确定风电机组运行状态，其过程简单易实现。
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公开(公告)号：CN112443461A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202011080634.4
申请日：2020-10-10
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明是一种基于对称声压传感器的风力发电机组偏航误差分析方法，其特征是，包括的内容有：对称设置左右声压传感器、采集及处理单元、接口设备作为声压信号采集处理平台；通过左右声压传感器计算风叶旋转主频率，找到对称传感器监测同一叶片旋转经过时的相位差；通过得到的相位差对同一叶片在左右对称位置声压时域信号，降噪滤波后进行频谱分析，得到同一叶片在经过左右对称位置时的频谱差值信号；构建机组频谱差值信号和偏航误差对应关系学习网络，确定最佳网络参数，以适应不同机组；对声压信号经过处理得到实时频域差值谱，输入偏航误差对应关系学习网络，即得到实时的偏航误差，同时此频谱差值信号与风速、功率信号进一步得到优化。
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公开(公告)号：CN108120495A
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201711460932.4
申请日：2017-12-28
Applicant: 东北电力大学
IPC: G01H1/00
Abstract: 本发明提供一种基于无线网络的风电机组振动状态监测系统，涉及风电机组振动监测技术领域。该系统包括数据采集单元、无线传输单元、数据处理及故障诊断单元和远程故障诊断单元；各个风电机组的数据采集单元采集并处理风电机组传动链上的振动信号，再通过无线传输单元与数据处理及故障诊断单元之间进行数据通信，无线传输网络采用主干网与子网相结合的模式，数据处理及故障诊断单元根据系统预设的控制策略对各个风电机组的实时数据和历史数据进行综合分析与诊断，远程故障诊断单元实现远程故障诊断。本发明对于已投运但没有安装振动状态监测的风电机组，能有效避免网络拥堵，提高风电机组状态监测效率，降低监测强度，避免事故和损坏发生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119494056A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411547353.3
申请日：2024-11-01
Applicant: 东北电力大学 , 国能智深控制技术有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/22 , G06F18/15 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于双馈式风机定子电流信号的齿轮箱状态监测方法，本发明通过定子电流信号现象学模型明确电流信号组成，利用电流能量比算法基于所述模型计算状态监测指标；并利用切分重组方法解决了变工况导致的数据频谱重叠以及无法统一对比评价问题；转速估计方法则是为较老型号的风电机组提供了同样的转速来源替代方案。本发明提出切分重组方法，拟采用将电流信号统一按转速标签切分并划归到同一转速范围内，以避免频带混叠从而解决变工况无法对比的问题。本发明通过建立现象学模型、构建电流能量比算法指标、提出切分重组方法和转速估计方法实现了仅需电流互感器即可实现齿轮箱状态监测的低成本方法。
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公开(公告)号：CN118283553A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410379091.8
申请日：2024-03-29
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明属于风电场监测技术领域，公开了一种基于无线通信的风电场多维监测方法及系统。所述的方法包括如下步骤：构建多维监测数据故障诊断模型、无线通信路径规划模型、风电机组节点网络以及中继基站节点网络；基于可信机构，进行密钥初始化和实体注册；基于风电机组节点网络，采集实时多维监测数据，并进行加密和签名；基于风电场监测中心，进行无线通信路径规划；基于中继基站节点网络，将加密后实时多维监测数据及签名数据发送至风电场监测中心；基于风电场监测中心，进行签名认证和解密，并进行故障诊断。本发明解决了现有技术存在的监测实时性差、数据传输稳定性差、数据安全性低、故障分析准确性低以及效率低的的问题。
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公开(公告)号：CN110568374B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201910820481.3
申请日：2019-09-02
Applicant: 东北电力大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/3842 , G01N23/20 , G01N23/2276 , G06K9/62 , G06N3/00
Abstract: 本发明是一种基于考虑内外特性的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，其特征是，包括：构建基于线性核函数、多项式核函数和高斯核函数的混合核相关向量机MRVM方法，解决单核RVM预测能力低的问题；利用具有自适应惯性权重的鲸鱼优化算法IWOA为MRVM方法提供更合适的参数；由于IWAO算法能够扩大粒子搜索范围，使得粒子获得全局最优解，从而提高了预测精度；为了更加准确表征电池的健康状态，提取了电池内外特性的健康因子作为IWOA‑MRVM方法的输入，并输出带有95％置信区间的预测结果。由于本发明在锂离子电池充放电循环过程中考虑电池的内外特性，能够更加准确表征电池的剩余使用寿命。
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公开(公告)号：CN119982374A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510190123.4
申请日：2025-02-20
Applicant: 国能智深控制技术有限公司 , 东北电力大学
IPC: F03D17/00
Abstract: 本发明属于故障识别预警技术领域，公开了一种风电机组故障识别预警方法及系统。所述的方法包括如下步骤：基于云数据中心，构建人工智能模型；基于云数据中心，将人工智能模型部署至所有风电机组监测装置；基于风电机组监测装置，采集风电机组的实时监测数据；基于风电机组监测装置，根据数据处理后实时监测数据，进行故障识别；基于风电机组监测装置，根据实时故障识别结果，进行故障预警；基于风电机组监测装置，将数据上传至云数据中心；基于云数据中心，根据数据处理后实时监测数据、实时故障识别结果以及实时故障预警策略，进行报告生成。本发明解决了现有技术存在的实时性不足、准确性不高以及智能化程度低的问题。
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公开(公告)号：CN116448234A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310573469.3
申请日：2023-05-19
Applicant: 东北电力大学
IPC: G01H17/00
Abstract: 本发明公开了一种电力变压器运行状态声纹监测方法及系统，涉及电力设备监测技术领域。该方法包括：在电力变压器的四周分别设置对应的声音传感器，基于各个声音传感器实时采集电力变压器四个方位的声音信号；通过振动传感器实时采集电力变压器的振动信号；将电力变压器四个方位的声音信号和振动信号导入至预置的状态分析模型，生成电力变压器运行状态分析信息；基于预置的设备调控架构，根据电力变压器运行状态分析信息对异常状态的电力变压器进行调控。本发明可采集全面的电力变压器声音数据，并进行精准的数据分析，进而实现对电力变压器运行状态的精准监测和远程高效调控。
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