[發明專利]風力發電機葉片的疲勞損傷監測方法和裝置

有效

• 申請號: 201810247182.0
• 申請日: 2018-03-23
• 公開（公告）號: CN110296053B
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發明（設計）人: 郝吉芳;賈志強;劉芳
• 申請（專利權）人: 北京金風慧能技術有限公司;江蘇金風軟件技術有限公司
• 主分類號: F03D17/00
• 分類號: F03D17/00
• 代理公司: 北京市立方律師事務所 11330
• 代理人: 張筱寧;宋海斌

1.一種風力發電機葉片的疲勞損傷監測方法，其特征在于，包括：

獲取實時振動數據和風速數據；其中，所述振動數據包括平行于機組發電機軸承方向的第一機艙加速度AX和垂直于機組發電機軸承方向的第二機艙加速度AY；

根據所述振動數據、所述風速數據及詞頻-逆文檔頻率TF-IDF算法，提取葉片的運行特征和環境特征；所述運行特征包括振動數據、所述環境特征包括風速數據；

根據葉片的失效機理，對所述運行特征和所述環境特征進行組合，得到葉片的非周期性載荷特征；

根據所述非周期性載荷特征和PM疲勞理論，確定葉片隨時間的累加疲勞值；所述累加疲勞值及累加疲勞值的變化特征能夠表征葉片疲勞損傷的程度；

其中，根據所述振動數據、所述風速數據及詞頻-逆文檔頻率TF-IDF算法，提取葉片的運行特征和環境特征包括：

對預設時間段的所述振動數據和所述風速數據進行窗口切分；

將每個窗口的第一機艙加速度AX、第二機艙加速度AY和風速應用于TF-IDF算法，得到每個窗口的TF-IDF值；

根據每個窗口的所述TF-IDF值，計算每個窗口中的第一機艙加速度AX、第二機艙加速度AY和風速相對于全部窗口的矢量距離，得到每個窗口的第一機艙加速度AX的矢量距離、第二機艙加速度AY的矢量距離、風速的矢量距離。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，

所述第一機艙加速度AX的矢量距離、所述第二機艙加速度AY的矢量距離為運行特征；

所述風速的矢量距離為環境特征。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根據葉片的失效機理，對所述運行特征和所述環境特征進行組合，得到葉片的非周期性載荷特征，包括：

根據第一機艙加速度AX的矢量距離與風速的矢量距離，得到第一峰值比；

根據第二機艙加速度AY的矢量距離與風速的矢量距離，得到第二峰值比；

選取第一峰值比和第二峰值比中較大的值；

當所述值大于預設閾值時，確定該值為葉片的非周期性載荷特征。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述非周期性載荷特征和PM疲勞理論，確定葉片隨時間的累加疲勞值，包括：

根據所述非周期性載荷特征和與材料相關常數，得到作用載荷應力水平下的疲勞壽命；

將所述疲勞壽命與PM疲勞理論結合，得到葉片隨時間的累加疲勞值。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定葉片隨時間的累加疲勞值之后，所述方法還包括：

根據葉片隨時間的累加疲勞值，繪制疲勞曲線；

當疲勞曲線的形態特征滿足預設的條件時，發出預警。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取葉片的運行特征和環境特征之前，所述方法還包括：

對獲取的振動數據和風速數據進行異常值處理，得到已剔除異常數據樣本的振動數據和風速數據。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述提取葉片的運行特征和環境特征之前，所述方法還包括：

對已剔除異常數據樣本的振動數據和風速數據進行離散化處理，得到離散后的振動數據和風速數據。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取實時振動數據和風速數據，包括：

采集機組傳感器監測的實時振動數據和風速數據。

9.一種電子設備，其特征在于，包括：存儲器，用于存儲可執行程序；處理器，用于執行所述存儲器中存儲的所述可執行程序時，實現權利要求1至8任一項所述的方法。

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，該程序被處理器執行時實現權利要求1至8任一項所述的方法。