一种海上风电机组预防性维护及故障诊断系统及方法

    公开(公告)号:CN118462501A

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410626035.X

    申请日:2024-05-20

    IPC分类号: F03D17/00

    摘要: 本发明公开了一种海上风电机组预防性维护及故障诊断系统及方法,包括分布式传感网络、数据处理单元和控制单元。分布式传感网络设置在机组关键部位,实时采集运行数据;数据处理单元包括基于深度学习的故障诊断模块和基于数字孪生的预防性维护模块;控制单元根据诊断和维护分析结果实施自动调控。故障诊断模块采用卷积神经网络算法快速准确地识别故障类型,并结合支持向量机评估故障严重程度,为维修提供决策依据。预防性维护模块基于数字孪生模型预测关键部件寿命,并利用智能优化算法自动生成维护计划。系统还集成了AR增强现实技术,为维修人员提供直观的维修指引,提高维修质量和效率。该系统实现了海上风电机组全生命周期的智能监测和管理。

    一种海上风电机组在役状态实时监测评估方法及相关装置

    公开(公告)号:CN118481928A

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202410673323.0

    申请日:2024-05-28

    IPC分类号: F03D17/00

    摘要: 本发明公开了一种海上风电机组在役状态实时监测评估方法及相关装置,方法包括:采集风电机组中关键设备的运行状态数据;对采集的关键设备的所述运行状态数据进行识别和故障预测;部署边缘计算设备,将识别和故障预测后的所述运行状态数据进行处理和分析。该方法通过实时采集风电机组的运行状态数据,能够迅速反映风电机组的当前状态,结合故障预测,可以实时了解机组的潜在问题,从而快速做出反应,提高维护效率。其次,部署边缘计算设备,减少了数据传输的延迟和带宽需求,解决了现有技术依赖于定期人工巡检和少量传感器的监测数据,人工巡检效率低,单一传感器监测的信息也较为单一,不能全面反映设备的运行状态的技术缺陷。