[發(fā)明專利]基于大數(shù)據(jù)的海上風(fēng)機狀態(tài)監(jiān)測方法及其系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210940561.4
• 申請日: 2022-08-06
• 公開（公告）號: CN115434871A
• 公開（公告）日: 2022-12-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 曾衛(wèi)東;韓健;楊政厚;馬羽龍;陳志文;段選鋒;偉特
• 申請（專利權(quán)）人: 北京華能新銳控制技術(shù)有限公司
• 主分類號: F03D17/00
• 分類號: F03D17/00
• 代理公司: 北京華銳創(chuàng)新知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11925
• 代理人: 王雷波

本申請涉及海上風(fēng)力發(fā)電的智能監(jiān)測領(lǐng)域，其具體地公開了一種基于大數(shù)據(jù)的海上風(fēng)機狀態(tài)監(jiān)測方法及其系統(tǒng)，其通過分別部署于發(fā)動機、齒輪箱和主軸承的傳感器采集的振動信號作為輸入數(shù)據(jù)，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來作為特征提取器以對這三者的所述振動信號進行特征挖掘，從而基于綜合的特征信息來對海上風(fēng)機的狀態(tài)進行全局性地監(jiān)測，以在故障發(fā)生初期就能夠檢測出異常點，進而保證海上風(fēng)力發(fā)電的正常運行。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及海上風(fēng)力發(fā)電的智能監(jiān)測領(lǐng)域，且更為具體地，涉及一種基于大數(shù)據(jù)的海上風(fēng)機狀態(tài)監(jiān)測方法及其系統(tǒng)。

背景技術(shù)

近年來，我國能源產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型進程不斷加快，我國已成為全球風(fēng)力發(fā)電規(guī)模最大、增長最快的市場。風(fēng)能作為一種可再生能源，具有綠色清潔的特點，是目前世界各國的研究重點。相對陸上風(fēng)電而言，海上風(fēng)力資源更加豐富，具有發(fā)電量大、發(fā)電時間長、對生活環(huán)境影響小、不占用耕地、可進行大規(guī)模開發(fā)等諸多優(yōu)勢，因此，開發(fā)海上風(fēng)力發(fā)電技術(shù)已經(jīng)成為風(fēng)電行業(yè)發(fā)展的新趨勢。

但是，在海上風(fēng)電場環(huán)境惡劣，維護人員不能及時到達故障點進行檢修時，因此，基于無線通訊的海上風(fēng)電監(jiān)測系統(tǒng)就愈發(fā)顯得重要。比如，在海上風(fēng)機日常監(jiān)測中，經(jīng)常會遇到以下問題：如何確認該風(fēng)機是否正常運行如何能快速定位到某風(fēng)機狀態(tài)異常點如何能掌握到每臺風(fēng)機的實時信息和歷史工作信息

因此，為了更好地對于海上風(fēng)機的狀態(tài)進行監(jiān)測，期望一種基于大數(shù)據(jù)的海上風(fēng)機狀態(tài)監(jiān)測方法。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述技術(shù)問題，提出了本申請。本申請的實施例提供了一種基于大數(shù)據(jù)的海上風(fēng)機狀態(tài)監(jiān)測方法及其系統(tǒng)，其通過分別部署于發(fā)動機、齒輪箱和主軸承的傳感器采集的振動信號作為輸入數(shù)據(jù)，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來作為特征提取器以對這三者的所述振動信號進行特征挖掘，從而基于綜合的特征信息來對海上風(fēng)機的狀態(tài)進行全局性地監(jiān)測，以在故障發(fā)生初期就能夠檢測出異常點，進而保證海上風(fēng)力發(fā)電的正常運行。

根據(jù)本申請的一個方面，提供了一種基于大數(shù)據(jù)的海上風(fēng)機狀態(tài)監(jiān)測方法，其包括：

獲取由部署于發(fā)動機的第一振動傳感器采集的第一振動信號、由部署于齒輪箱的第二振動傳感器采集的第二振動信號以及由部署于主軸承的第三振動傳感器采集的第三振動信號；

分別使用格拉姆角場原理將所述第一至第三振動信號轉(zhuǎn)化為第一至第三振動格拉姆角和場圖像；

分別將所述第一至第三振動格拉姆角和場圖像中各個振動格拉姆角和場圖像通過作為過濾器的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以得到第一至第三振動格拉姆角和場圖像特征向量；

分別將所述第一至第三振動信號中各個振動信號通過作為過濾器的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以得到第一至第三振動波形特征向量；

分別融合所述第一至第三振動格拉姆角和場圖像特征向量和所述第一至第三振動波形特征向量中各對相應(yīng)的振動格拉姆角和場圖像特征向量和振動波形特征向量以得到第一至第三振動特征向量；

計算所述第二振動特征向量相對于所述第一振動特征向量的第一轉(zhuǎn)移矩陣且計算所述第三振動特征向量相對于所述第二振動特征向量的第二轉(zhuǎn)移矩陣；

融合所述第一轉(zhuǎn)移矩陣和所述第二轉(zhuǎn)移矩陣以得到分類特征矩陣；以及

將所述分類特征矩陣通過分類器以得到分類結(jié)果，所述分類結(jié)果用于表示海上風(fēng)機狀態(tài)是否正常。

根據(jù)本申請的另一方面，提供了一種基于大數(shù)據(jù)的海上風(fēng)機狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，其包括：

振動信號獲取單元，用于獲取由部署于發(fā)動機的第一振動傳感器采集的第一振動信號、由部署于齒輪箱的第二振動傳感器采集的第二振動信號以及由部署于主軸承的第三振動傳感器采集的第三振動信號；

圖像轉(zhuǎn)化單元，用于分別使用格拉姆角場原理將所述第一至第三振動信號轉(zhuǎn)化為第一至第三振動格拉姆角和場圖像；

第一特征提取單元，用于分別將所述第一至第三振動格拉姆角和場圖像中各個振動格拉姆角和場圖像通過作為過濾器的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以得到第一至第三振動格拉姆角和場圖像特征向量；