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公开(公告)号：CN117932462A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311706384.4
申请日：2023-12-13
IPC分类号： G06F18/2415 , G06F18/25 , G01M13/021
摘要： 本发明提出了一种基于发电机电流信号分析的风电齿轮箱故障诊断方法。获取风电齿轮箱传感器采集的三相原始电流数据；对三相电流同时进行多变量变分模态分解，剔除和原信号相关系数最大的低频分量，将其他分量加和得到重构的三相电流数据；将重构的三相电流数据分别在卷积网络进行特征提取后并行输入残差注意力融合模块进行特征融合得到融合特征向量；将融合数据通过故障分类模块得到最终诊断结果；使用变分模态分解预处理电流信号并且融合多相电流数据，有效地解决了风电齿轮箱数据采集成本高、基频干扰强、特征提取困难等问题。本发明提供了一种基于发电机电流信号分析的风电齿轮箱故障诊断方法，极大的提高了风电齿轮箱故障检测的鲁棒性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118410410A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202311858978.7
申请日：2024-04-24
IPC分类号： G06F18/2415 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096 , F03D17/00 , F03D80/40 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了基于特征对齐的跨风电机组叶片故障诊断模型的构建方法，首先利用风机的监督控制与数据获取系统收集叶片的运行数据，移除其中的无效数据后将数据集划分为训练集、验证集以及测试集，并将来自于不同机组的数据集分别作为源域和目标域。此外，在包含有时空注意力的CNN‑LSTM并联网络中引入4次MMD算法来分别降低不同数据集的时空特征差异，从而提升模型的跨机组泛化性能。在模型训练阶段使用SAW损失函数来应对数据集的类别不平衡性，并基于分析由MMD算法和SAW函数产生的损失值随训练迭代次数变化的趋势来为这些损失赋予合适的权重从而进一步改善分类结果。本发明提供的故障诊断模型显著提升模型的跨机组泛化能力。
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公开(公告)号：CN117992887A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311859037.5
申请日：2023-12-30
申请人： 江苏国科智能电气有限公司 , 江苏国科智能工程技术有限公司
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , F03D17/00 , G06F123/02
摘要： 本发明提出一种风电机组分工况的多约束异常检测方法，涉及风电机检测技术领域，包括利用从风电场的数据采集与检测控制系统中获取风电机组历史运行数据，进行数据清洗与预处理；将预处理后的SCADA数据按运行工况的不同进行分类，输入到卷积神经网络构成中进行特征学习，获得不同工况的特征空间矩阵；将特征空间矩阵输入到卷积神经网络构进行解码重构，将特征空间矩阵按工况的不同送入不同的超球模型中，解码重构结果与超球模型的压缩结果协同优化，互相约束。本申请的异常检测方法结合了风电机组不同工况下数据的差异性问题，利用多超球约束自编码网络的残差运算，能够更有效的挖掘风电机组工况特征，为风场中的远程运行维护提供有效技术方法。
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公开(公告)号：CN221921215U
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202420512188.7
申请日：2024-03-14
申请人： 江苏国科智能电气有限公司 , 江苏国科智能工程技术有限公司 , 江苏汇智未来能源有限公司
摘要： 本实用新型涉及风电机组技术领域，尤其是一种风电机组防超速控制装置，包括风电机组本体，所述风电机组本体的底端固定有支撑柱，所述风电机组的后端安装有控制器，所述风电机组本体的前端连接有旋转轴，所述旋转轴的另一端安装有轮毂，所述轮毂的外侧安装有叶片。有益效果在于：本实用新型通过防护罩对转速感应器提供防护，提高转速感应器的安全防护，延长其使用寿命，通过清洁刷对旋转的磁钢表面进行刷擦清洁，便于转速感应器对磁钢的准确感应；抵接块紧密顶紧抵接槽，增大控制板旋转的摩擦阻力，进而降低轮毂及叶片的转速，对风电机组本体进行防超速控制，提高风电机组的安全性能。
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