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公开(公告)号:CN112395766A
公开(公告)日:2021-02-23
申请号:CN202011326886.0
申请日:2020-11-24
申请人: 华能新能源股份有限公司 , 西安热工研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC分类号: G06F30/20 , G06F119/02
摘要: 本发明公开了一种考虑故障传播影响的风电机组故障模式与影响分析方法,通过充分考虑风电机组故障模式间的相关性,采用DEMATEL方法计算了各故障模式的影响度和被影响度,进而将故障模式的传播影响和级联放大效应融入到了故障模式的危害度分析当中,提高了故障模式危害度排序的准确性。在专家评分信息的融合过程中,提出了采用粗糙数融合各专家的评分信息,有效处理了专家评分信息的主观性与不确定性,解决了FMEA中专家多样性评分信息的融合问题。在故障模式的危害度排序过程中,提出了采用TOPSIS方法计算故障模式的排序指标,根据排序结果辨识出了风电机组的风险脆弱点和可靠性薄弱环节,为风电机组的故障预防和可靠性优化设计提供了方向。
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公开(公告)号:CN112393907B
公开(公告)日:2022-11-25
申请号:CN202011271218.2
申请日:2020-11-13
申请人: 西安热工研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC分类号: G01M13/045
摘要: 本发明公开了基于扫频分析技术的风电机组轴承典型故障自动诊断方法,该方法针对风电机组轴承“元件局部损伤”和“跑圈”两类典型故障,对轴承振动信号进行“扫频”处理,获得“扫频频谱”,在该谱图中,以幅值最大点为参考,设置上下限,在该范围内按照幅值大小依次识别出若干数据点,进而确定“目标频率点”,与预先计算和确定的“故障频率点”比对;通过一定的比对方法,计算机自动识别故障类型;最终结合相关国标中关于预警值和报警值的规定,输出诊断结果和维护建议,完成自动诊断。本发明方法能够自动地诊断出风电机组轴承“元件局部损伤”和“跑圈”故障,降低了对诊断工程师的依赖。
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公开(公告)号:CN112393907A
公开(公告)日:2021-02-23
申请号:CN202011271218.2
申请日:2020-11-13
申请人: 西安热工研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC分类号: G01M13/045
摘要: 本发明公开了基于扫频分析技术的风电机组轴承典型故障自动诊断方法,该方法针对风电机组轴承“元件局部损伤”和“跑圈”两类典型故障,对轴承振动信号进行“扫频”处理,获得“扫频频谱”,在该谱图中,以幅值最大点为参考,设置上下限,在该范围内按照幅值大小依次识别出若干数据点,进而确定“目标频率点”,与预先计算和确定的“故障频率点”比对;通过一定的比对方法,计算机自动识别故障类型;最终结合相关国标中关于预警值和报警值的规定,输出诊断结果和维护建议,完成自动诊断。本发明方法能够自动地诊断出风电机组轴承“元件局部损伤”和“跑圈”故障,降低了对诊断工程师的依赖。
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公开(公告)号:CN112395766B
公开(公告)日:2023-10-03
申请号:CN202011326886.0
申请日:2020-11-24
申请人: 华能新能源股份有限公司 , 西安热工研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC分类号: G06F30/20 , G06F119/02
摘要: 本发明公开了一种考虑故障传播影响的风电机组故障模式与影响分析方法,通过充分考虑风电机组故障模式间的相关性,采用DEMATEL方法计算了各故障模式的影响度和被影响度,进而将故障模式的传播影响和级联放大效应融入到了故障模式的危害度分析当中,提高了故障模式危害度排序的准确性。在专家评分信息的融合过程中,提出了采用粗糙数融合各专家的评分信息,有效处理了专家评分信息的主观性与不确定性,解决了FMEA中专家多样性评分信息的融合问题。在故障模式的危害度排序过程中,提出了采用TOPSIS方法计算故障模式的排序指标,根据排序结果辨识出了风电机组的风险脆弱点和可靠性薄弱环节,为风电机组的故障预防和可靠性优化设计提供了方向。
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公开(公告)号:CN214577539U
公开(公告)日:2021-11-02
申请号:CN202120470096.3
申请日:2021-03-04
申请人: 华能新能源股份有限公司 , 西安热工研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司 , 华能新能源股份有限公司陕西分公司
IPC分类号: F03D17/00
摘要: 本实用新型公开了一种风电机组主轴总成窜动在线监测装置,包括激光位移传感器、控制器、采集装置、无线路由器和移动智能终端;激光位移传感器为两个,分别用于测量风电机组主轴总成的径向和轴向窜动位移;控制器为两个,分别与两个激光位移传感器通讯相连,用于控制其测量;采集装置用于采集和存储主轴总成窜动位移数据;无线路由器用于将采集的主轴总成窜动位移数据通过无线局域网发送出去,或通过网线经风电场局域网传输至集控中心;移动智能终端接收无线路由器发送的数据并进行展示;本实用新型可以实时监测记录主轴总成窜动数据,及时掌握主轴运行状态和提前发现其异常或劣化趋势,并采取针对性的处理措施,避免轴窜故障的产生和蔓延。
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公开(公告)号:CN211121357U
公开(公告)日:2020-07-28
申请号:CN201922402471.6
申请日:2019-12-27
申请人: 西安热工研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司 , 华能新能源股份有限公司
摘要: 一种风电机组多参量在线监测系统的机舱数据采集通讯柜,柜体和固定支架通过柜体底部焊接的螺栓连接;固定支架和机舱内地面不锈钢板通过螺栓连接;机舱内230V电源连接至柜内断路器;柜内230V插座、24V电源通过分线端子和断路器连接;柜内多参量数据采集装置、无线接收装置、交换机及温湿度传感器由24V电源供电;柜内电流测量数据变送器由230V插座供电;多参量数据采集装置和机舱内振动、电压传感器、电流测量数据变送器以及柜内的温湿度传感器连接,并通过网线和柜内交换机连接;无线接收装置和固定在柜体顶部的天线连接,并通过网线和柜内交换机连接;柜内交换机通过网线机组内原有交换机连接,通过原有环网将测量数据传送至远程服务器。
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公开(公告)号:CN214464687U
公开(公告)日:2021-10-22
申请号:CN202120541329.4
申请日:2021-03-16
申请人: 华能新能源股份有限公司 , 西安热工研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司 , 华能新能源股份有限公司陕西分公司
IPC分类号: F03D17/00
摘要: 本实用新型公开了一种风电机组关键部件状态监测信号采集装置,包括上、下两层信号采集卡,其中上层信号采集卡为低频信号采集卡,外接1个RS485信号采集端口模块、1个开关量信号采集端口模块、1个can总线采集端口模块、1个RJ45通讯端口模块,分别用于风电机组通讯滑环的电信号、发电机的电流信号与漏磁信号、发电机转速信号等低频信号的数据采集;下层信号采集卡为高频信号采集卡,外接5个高频信号采集端口模块,分别用于测量风电机组主轴承、齿轮箱、发电机、机舱与塔架以及偏航轴承的振动信号。实现风电机组关键部件的全方位、一体化监测,及时掌握风电机组关键部件的健康运行状态,避免因关键部件故障造成机组非计划停机。
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公开(公告)号:CN114109742B
公开(公告)日:2024-02-09
申请号:CN202111387231.9
申请日:2021-11-22
申请人: 西安热工研究院有限公司
摘要: 本发明公开了桨距角偏差引起的风力机风轮不平衡根因定位及矫正方法,其中,通过在线监测并比较三只叶片挥舞方向载荷或变形的相对大小来定位不平衡叶片及桨距角偏差方向,通过独立变桨控制技术对偏差叶片桨距角进行动态迭代调整直至机组平衡稳定运行,最后通过对比风电机组风速‑功率曲线对调整至稳定运行机组的运行状态进行评估和修正。所提出的方法无需人工手动操作,可直接在线进行桨距角偏差所引起的风轮不平衡根因定位和智能矫正,从而保证机组稳定高效运行。
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公开(公告)号:CN116883690A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310697241.5
申请日:2023-06-13
申请人: 西安热工研究院有限公司 , 华能格尔木光伏发电有限公司
摘要: 本发明公开了基于改进多尺度采样的灰度图像识别方法、装置及设备,该识别方法包括以下步骤:灰度图像纹理特征提取、多尺度采样处理、投影特征描述、灰度图像三维空间映射处理、融合映射结果的灰度图像识别误差拟合。本发明能够提取灰度图像的纹理特征,有助于对光伏组件EL检测的图像进行分析;通过多尺度采样处理能够提高图像的特征提取效果,提高识别准确性;通过投影特征描述能够描述不同尺度下的投影特征,有助于提取更多有用信息;通过灰度图像三维空间映射处理和融合映射结果的灰度图像识别误差拟合能够提高图像质量,降低识别误差;可实现对光伏组件EL检测中灰度图像的有效识别,且准确率高,具有较高的应用价值。
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公开(公告)号:CN116028795A
公开(公告)日:2023-04-28
申请号:CN202310065177.9
申请日:2023-01-16
申请人: 西安热工研究院有限公司
IPC分类号: G06F18/213 , G01M13/045 , G06F18/24 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种风电机组主轴承故障诊断方法及相关装置,首先,运用小波包能量特征提取方法提取风电机组主轴承振动信号的特征向量。通过比较选择合适的阈值函数,得到最佳降噪效果,采用小波包能量特征提取方法提取风电机组主轴承振动信号的能量向量,为故障识别奠定基础。其次,通过比较不同激活函数对极限学习机诊断效果的影响,选择出最优激活函数。最后,通过分析极限学习机参数对极限学习机诊断效果的影响,实现了故障诊断。
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