[發明專利]一種風機故障預測方法及系統

有效

• 申請號: 202010184204.0
• 申請日: 2020-03-17
• 公開（公告）號: CN111047121B
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 陳月娟;鄭濤;馮雪飛;汪狄帥
• 申請（專利權）人: 浙江上風高科專風實業有限公司
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06K9/62;G06K9/00;G06Q10/04
• 代理公司: 杭州橙知果專利代理事務所(特殊普通合伙) 33261
• 代理人: 賀龍萍

本發明公開了一種風機故障預測方法及系統，其中，方法包括：收集待預測風機的基礎信息；基于基礎信息篩選出預測風機集；將預測風機集中的風機劃分為不同的故障預測等級，風機基于故障預測等級對應的預測周期進行故障預測；基于環境條件將預測風機集中的風機劃分為預測風機子集；構建風機故障狀態下的標準時域信號；構建對應的環境條件下的時域信號預測模型；基于時域信號預測模型，為風機預測時域信號；將風機的預測時域信號劃分為多個時域子信號，計算時域子信號與標準時域信號的相關系數，預測風機是否會出現故障及故障出現時間。本發明實現對大量風機的故障預測，基于不同的環境條件進行獨立預測，處理成本低、效率高、預測精度高。

技術領域

本發明涉及故障預測領域，具體涉及一種風機故障預測方法及系統。

背景技術

隨著運轉時間的加長，風機內粉塵會不均勻的附著在葉輪上，逐漸破壞風機的動平衡，使軸承振動逐漸加大，一旦振動達到風機允許的最大值時，風機必須停機修理。每年風機故障損失的發電量和故障導致的維護費用都給風電場帶來巨大的經濟損失。

風機通常運行在野外等自然條件下，進行維護的成本較高。因此，對風機的故障提前進行預測可以有效地提前獲知風機可能發生的故障，從而可以提取采取措施來避免故障的發生

公開號為CN106951997 A的發明專利申請公開了一種預測風機的故障的方法和設備，初始化風機的風機模型；周期性地 根據當前環境條件和風機的當前實際風機狀態參數來更新風機模型的風機模型參數；根據歷史的風機模型參數和對應的歷史的環境條件，建立風機模型參數變化模型；基于未來時刻的未來環境條件，使用風機模型參數變化模型預測在所述未來時刻的風機模型參數；根據歷史的風機模型參數和對應的歷史的風機故障，建立風機故障模 型；根據預測的風機模型參數和風機故障模型，預測未來時刻的風機故障。

上述申請雖然能對風機的故障進行預測，但是風機的數量眾多，作用與功能多種多樣，所處的地理位置、天氣等環境也各不相同。也就是說，風機間的個體差異較大，如果對大量的風機采用相同的故障預測方法進行預測，存在預測花銷大、預測精度低等問題。因此，如何針對大量的風機實現高精度的故障預測，是本領域亟待解決的問題。

發明內容

本發明的目的是針對現有技術的缺陷，提供了一種風機故障預測方法及系統。本發明實現對大量風機的故障預測，基于不同的環境條件進行獨立預測，處理成本低、效率高、預測精度高。

為了實現以上目的，本發明采用以下技術方案：

一種風機故障預測方法，其特征在于，包括：

S1、收集待預測風機的基礎信息，包括使用年限、已使用時長；

S2、基于所述基礎信息對待預測風機進行篩選，篩選出需要進行故障預測的風機組成預測風機集；

S3、將所述預測風機集中的風機基于所述基礎信息劃分為不同的故障預測等級，風機基于所述故障預測等級對應的預測周期進行故障預測；

S4、基于風機所處的環境條件將所述預測風機集中的風機劃分為預測風機子集；

S5、構建風機故障狀態下的標準時域信號；

S6、采集預測風機子集對應的環境條件中歷史風機的時域信號作為訓練樣本，構建預測風機子集對應的環境條件下的時域信號預測模型；

S7、基于所述時域信號預測模型，為所述預測風機子集中的風機預測時域信號；

S8、將風機的預測時域信號按照所述標準時域信號劃分為多個時域子信號，計算所述時域子信號與所述標準時域信號的相關系數，預測風機是否會出現故障及故障出現的時間。