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公开(公告)号：CN118961053A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410957546.X
申请日：2024-07-17
申请人： 华能射阳新能源发电有限公司 , 北京能高普康测控技术有限公司
摘要： 本发明涉及风力发电机监测技术领域，具体来说，涉及一种超声波螺栓预紧力传感器自动标定方法，具体操作如下所述：首先，在螺栓的一端安装超声波传感器和压力传感器，记录初始状态下的超声波传播时间。然后，通过控制单元控制自动扭矩工具施加预紧力，并实时采集螺栓长度的变化。数据处理单元根据超声波传播时间的变化计算实际预紧力，并调整施加的力矩，最终实现预紧力的自动标定。本发明提供了一种关于自动标定超声波螺栓预紧力的方法，具有高精度、自动化和操作简便的优点，适用于多种工业领域的螺栓预紧力检测和控制。
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公开(公告)号：CN118776876A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202310339467.8
申请日：2023-03-31
申请人： 北京能高普康测控技术有限公司
IPC分类号： G01M13/028 , G06F18/2131 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06F18/25 , G01M13/02 , G01M13/021
摘要： 本方法公开一种风力发电机组齿轮箱自动故障诊断系统。本方法首先构造了具有监测部位动力学特性的小波基函数，应用小波分析实现自动故障特征提取；其次基于自动故障特征提取的特征信息与监测部位故障特征频率集的融合信息，实现自动故障定位；再次基于自动故障特征提取的特征信息聚类分析，实现自动故障程度评估；最后根据齿轮箱现场检查反馈结果构造自主学习模块，实现齿轮箱故障诊断的自动化、自主化。
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公开(公告)号：CN118775176A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410940738.X
申请日：2024-07-15
申请人： 北京能高普康测控技术有限公司
IPC分类号： F03D17/00
摘要： 本方法属于风力发电领域，具体涉及一种风力发电机组叶片净空监测系统。该系统包含数据采集、数据处理、算法优化三个模块。数据采集模块采用无源无线的方式，可收集环境中的能量为设备供电，不需要外接供电、信号传输线缆，解决了设备供电、线缆铺设困难的问题；数据处理模块可以提取、分析数据的时序特征并进行故障诊断，实现了叶片以及变桨系统潜在故障的诊断；算法优化模块可以提取、分析数据特征，智能优化净空距离监测策略，并反馈给数据采集、数据处理模块，使策略可以满足不同材料、长度叶片需求。
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公开(公告)号：CN118622604A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202310224896.0
申请日：2023-03-07
申请人： 北京能高自动化技术股份有限公司 , 北京能高普康测控技术有限公司
摘要： 本发明公开一种海上风电场移动运维策略。本发明采用风机端传感器、采集卡、cms在线振动监测系统、VR设备、移动运维后台管理系统、单兵手持基站组成，通过对采集到的风机设备零部件数据进行分析进而判断风机状态是否正常以及是否需要运维，在运维过程中可通过VR查看指定零部件实时数据，以及历史状态数据、历史故障检修数据，进而快速得出零部件故障处理方案，在遇到运维难题可通过远程协助的方式给予实时的技术指导，大大降低运维频次、单次时长。
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公开(公告)号：CN118585947A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202310292918.7
申请日：2023-03-23
申请人： 北京能高自动化技术股份有限公司 , 北京能高普康测控技术有限公司
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/241 , H02J13/00 , G01D21/02
摘要： 本方法公开一种基于数据融合的海上风力发电机组基础监测与诊断系统。本方法综合运用数据融合算法对采集到的各类型信息进行数据融合处理，通过关联融合多维度信息，减少了信息的干扰和不确定性；运用知识系统的数据融合算法生成故障诊断决策表，构建具有自主学习能力的故障诊断系统数据决策中心。相比于传统的塔筒基础监测与诊断系统，本方法能够对多维度的信息加以关联融合，提高信息品质，使故障诊断系统具有自主学习能力，提升系统故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN118582346A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202310292863.X
申请日：2023-03-23
申请人： 北京能高自动化技术股份有限公司 , 北京能高普康测控技术有限公司
摘要： 本方法公开一种基于群体智能的风电机组叶片监测与诊断系统。本方法首先从多维度融合叶片数据，提高了诊断的准确率；其次对融合的叶片数据进行风机级信息融合，提取出相同工况下风机叶片运行状态的敏感因子；再次，通过运维物联网对风机级信息融合后的数据使用群体智能的方式进行风场级特征融合，汇聚风机群体的运行状态，得到叶片状态判定标准；最后根据叶片状态诊断结果和现场检修结果对叶片状态诊断标准进行反馈从而实现对诊断方法的迭代更新。
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公开(公告)号：CN112857651B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201911196964.7
申请日：2019-11-28
申请人： 北京能高普康测控技术有限公司
IPC分类号： G01L5/24
摘要： 本发明属于风电机组安全监测技术领域，涉及一种安装便捷式的超声波风机法兰螺栓轴力监测系统。本系统主要包括探头组、系统控制机箱、计算机信息处理软件系统。本系统所用超声探头通过螺栓紧固的方式紧固于探头连接件上，探头连接件通过螺母紧固于风机法兰螺栓上。本系统控制机箱包括多通道超声波发射电路、多通道超声波接收和放大滤波电路、信号传输电路、网线接口、电源接口等；本系统中计算机信息处理软件系统包括各通道采集模块的开关控制模块、接收及显示模块、轴力计算模块、法兰面各监测螺栓分布模块、报警模块等。本发明结构简单、拆装方便，可实现对整个法兰中各螺栓轴力的实时监测。
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公开(公告)号：CN118881515A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410897317.3
申请日：2024-07-05
申请人： 北京能高普康测控技术有限公司
摘要： 本文提出了一种用于风力发电机组叶片状态监测的无源无线智能微系统，该系统从风力发电机组叶片运行环境中获取能量，并将获取的能量用于风力发电机组叶片状态监测，不需要外接电源线缆和信号传输线缆，大大提升了现场施工和运维效率，此外，由于采用无源无线进行供电和信息传输，叶片监测传感器安装位置可以突破叶片现有安装位置的局限，更加接近理想位置，进而提升叶片健康状态评估的精确性。无源无线智能微系统包括：环境能量获取模块、叶片状态感知模块、电源能量管理模块、智能微系统管理模块、无线通信模块、本地边缘计算模块、本地存储模块和人机交互模块。
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公开(公告)号：CN118757352A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410753416.4
申请日：2024-06-12
申请人： 国家能源(山东)新能源有限公司 , 北京能高普康测控技术有限公司
摘要： 本发明公开一种基于全息化数据驱动的具有自主学习能力的风电机组叶片覆冰诊断及预测系统。本发明充分利用风电机组所处环境信息、自身工况信息、自身结构状态信息以及风电机组地理信息系统(GIS)定位信息，建立全息化的风电机组叶片覆冰诊断及预测模型，并结合现场诊断信息，通过自学习，实现诊断模型的不断优化和更新，提高叶片覆冰诊断及预测系统的准确性。本发明及时准确地检测出叶片覆冰情况并采取相应措施，有效的降低维修成本，提高电能质量和发电经济效益。
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公开(公告)号：CN116204776A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310148978.1
申请日：2023-02-22
申请人： 北京能高普康测控技术有限公司
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/211 , G06F18/15 , G01M13/00 , G01M13/021 , G01M13/028 , G01M13/04 , G01M13/045 , F03D17/00
摘要： 本方法属于风力发电领域，涉及一种风力发电机组早期故障检测系统。该系统调用数据筛选模块实现异常或无效数据的筛除；调用特征提取模块实现数据有效成分以及故障特征进行提取；调用故障预检模块实现故障的初步检测；调用特征增强模块利用特征提取结果实现算法参数优化、数据特征增强以及微弱信号检测；调用故障识别模块实现故障位置与程度的检测，检测结束后将返回特征增强、故障识别模块检测其他待检测部位；调用故障会诊模块，将数据筛选、故障预检、故障识别模块中的结论汇总，输出为检测结果。该系统改善了故障提取方法，提取了振动数据中微弱的故障特征，实现了故障早期时故障部位与故障程度有效且准确的识别，利于故障尽早发现与及时处理。
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