[發明專利]風電聯軸器打滑診斷方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202310534343.5
• 申請日: 2023-05-11
• 公開（公告）號: CN116357530A
• 公開（公告）日: 2023-06-30
• 發明（設計）人: 胡健鵬;張立臣
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: F03D17/00
• 分類號: F03D17/00
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 李偉賢

1.一種風電聯軸器打滑診斷方法，其特征在于，應用于風電聯軸器打滑診斷系統，所述風電聯軸器打滑診斷系統包括多線程日志文件提取模塊以及基于隨機森林算法的打滑預測模型，所述多線程日志文件提取模塊設有消息隊列，所述方法包括：

接收來自第一用戶寫入所述消息隊列的文件路徑，所述文件路徑對應待測風電機組的日志文件；

響應于第二用戶針對所述文件路徑的提取操作，將所述日志文件解析成結構化數據；

通過所述打滑預測模型從所述結構化數據中提取第一原始特征，根據所述第一原始特征構建對應的第一衍生特征，并將所述第一原始特征與所述第一衍生特征進行融合，獲得待測特征，基于所述待測特征對所述待測風電機組的聯軸器打滑情況進行診斷；

根據診斷結果確定所述待測風電機組中出現聯軸器打滑的目標風電機組。

2.根據權利要求1所述的風電聯軸器打滑診斷方法，其特征在于，所述第一原始特征包括所述待測風電機組的轉子轉速、發電機轉速以及發電功率，所述通過所述打滑預測模型從所述結構化數據中提取第一原始特征，根據所述第一原始特征構建對應的第一衍生特征，包括：

步驟S1：通過所述打滑預測模型從所述結構化數據中提取所述待測風電機組的轉子轉速、發電機轉速以及發電功率；

步驟S2：計算所述轉子轉速、所述發電機轉速以及所述發電功率各自對應的原始統計量；

步驟S3：采用所述轉子轉速對應的原始統計量以及所述發電機轉速對應的原始統計量先進行歸一化處理，再進行做差計算，獲得差值統計量；

步驟S4：從所述日志文件中提取所述第一原始特征對應的時間長度，按照所述時間長度將所述第一原始特征平均劃分為4個區間數據段，并分別計算各個所述區間數據段對應的轉子轉速統計量、發電機轉速統計量以及發電功率統計量；

步驟S5：采用所述區間數據段對應的轉子轉速統計量以及發電機轉速統計量先進行歸一化處理，再進行做差計算，獲得所述區間數據段的區間差值統計量；

步驟S6：重復步驟S5，獲得各個所述區間數據段對應的區間差值統計量；

步驟S7：將所述差值統計量、所述轉子轉速統計量、所述發電機轉速統計量、所述發電功率統計量、各個所述區間數據段對應的區間差值統計量，以及所述轉子轉速、所述發電機轉速、所述發電功率各自對應的原始統計量一并作為所述第一原始特征對應的第一衍生特征；

其中，統計量中的數據包括均值、標準差、最大值以及最小值。

3.根據權利要求1所述的風電聯軸器打滑診斷方法，其特征在于，所述風電聯軸器打滑診斷系統還包括線上環境，所述方法還包括：

構建基于隨機森林算法的初始打滑預測模型，獲取風電機組的樣本集，將所述樣本集按照3:1:1比例，以及采用分層抽樣方式劃分為訓練集、驗證集以及測試集，并根據所述訓練集、所述驗證集以及所述測試集對所述初始打滑預測模型進行訓練；

基于訓練結果確定用于聯軸器打滑診斷的打滑預測模型，將所述打滑預測模型部署至線上環境，同時融合進多線程日志文件提取模塊；

響應于消息隊列創建操作，在所述多線程日志文件提取模塊中設置消息隊列。

4.根據權利要求3所述的風電聯軸器打滑診斷方法，其特征在于，所述根據所述訓練集、所述驗證集以及所述測試集對所述初始打滑預測模型進行訓練，包括：

結合網格搜索確定優化模型參數，采用所述訓練集、所述驗證集以及所述測試集通過3折交叉驗證方式對所述初始打滑預測模型進行訓練以及驗證；

基于交叉驗證結果，對應生成3個不同的模型權重。

5.根據權利要求4所述的風電聯軸器打滑診斷方法，其特征在于，所述基于訓練結果確定用于聯軸器打滑診斷的打滑預測模型，包括：

從3個所述模型權重中選出得分最高的目標模型權重，并基于所述目標模型權重確定用于聯軸器打滑診斷的打滑預測模型。