风电机组载荷传感器失效模式识别方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种风电机组载荷传感器失效模式识别方法与系统，给出了传感器的五种失效模式，分别是通信失效监测识别、跳变失效监测识别、失真失效监测识别、零漂失效监测识别、信噪失效监测识别，能够精准的判断出传感器失效故障，并给出失效模式。本发明专利技术定义了五种失效因子，无需增加额外硬件监测设备，仅需根据载荷传感器测量数据，能够识别出载荷传感器的失效模式。本发明专利技术能够为风机运行监控提供传感器健康状态，也能够保障基于载荷的降载控制策略安全运行。略安全运行。略安全运行。

【技术实现步骤摘要】
风电机组载荷传感器失效模式识别方法与系统


[0001]本专利技术涉及风电机组载荷传感器识别的
，尤其是指一种风电机组载荷传感器失效模式识别方法与系统。

技术介绍

[0002]在碳中和的背景下，风力发电技术向着高效率、低成本、高可靠性、智慧化快速发展，风电机组也向着大型化、高塔架、轻量化、智能化进化。因此，在风电机组的设计之初提出了许多新的技术难点，如更大的风轮直径给轮毂带来更大的不平衡载荷；更长更柔的叶片，引起叶根的疲劳载荷与叶根螺栓断裂的风险，还有叶片净空的风险；更高更柔塔架引起塔架的疲劳载荷和塔基螺栓失效的风险，还有塔架共振的风险。为解决如上的技术难题，需要一系列的基于载荷的降载控制技术，风电机组也需要同时布置相应的载荷传感器，如叶片叶根安装载荷传感器，轮毂或主轴安装载荷传感器，以及塔基安装载荷传感器。为使基于这些载荷传感器的降载策略能够可靠执行，必须确保载荷传感器的正常可靠工作。并且，当载荷传感器失效或故障时，应该停止相应降载策略的执行。然而，当前机组载荷传感器出现失效时，还没有足够可靠且准确的判断方法，或判断方法过于简单和单一，不能满足机组可靠性要求。

技术实现思路

[0003]本专利技术的第一目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种可靠且准确的风电机组载荷传感器失效模式识别方法，以识别载荷传感器的失效故障。
[0004]本专利技术的第二目的在于提供一种风电机组载荷传感器失效模式识别系统。
[0005]本专利技术的第一目的通过下述技术方案实现：风电机组载荷传感器失效模式识别方法，具有如下a
‑
e中的至少一项：
[0006]a、通信失效监测识别：基于载荷传感器的测量数据，通过定义通信失效因子，判断传感器是否出现通信失效或故障；
[0007]b、跳变失效监测识别：基于载荷传感器的测量数据，通过定义跳变失效因子，判断传感器是否出现跳变失效或故障；
[0008]c、失真失效监测识别：基于载荷传感器的测量数据，通过定义失真失效因子，判断传感器是否出现失真失效或故障；
[0009]d、零漂失效监测识别：基于载荷传感器的测量数据，通过定义零漂失效因子，判断传感器是否出现零漂失效或故障；
[0010]e、信噪失效监测识别：基于载荷传感器的测量数据，通过定义信噪失效因子，判断传感器是否出现信噪失效或故障。
[0011]进一步，在a中，当载荷传感器出现断裂或通信线缆松脱时，该载荷传感器测量的数据不能被有效传回，所显示的数据将是失效前测得的数值并且长时间保持不变，亦或者是大数值，是真实情况下不可能达到的测量值；
[0012]定义如下通信失效因子：
[0013][0014]在上式中，f
C
表示通信失效因子，是一个逻辑量，0代表载荷传感器通信正常，1代表载荷传感器通信失效；if表示后面的为判断条件；or表示逻辑或运算；σ表示传感器的测量值；∑
max
表示传感器通信失效最大阈值；∑
min
表示传感器通信失效最小阈值；t
ε
表示传感器测量值恒定不变的持续时间；T
max
表示传感器测量值恒定不变时间的最大阈值；表示传感器测量值对时间的变化率的绝对值；Δ
ε
表示判断传感器测量值恒定不变的阈值，即当认为传感器测量值恒定不变；else表示其它情况，即if的判断条件以外的情况。
[0015]进一步，在b中，当载荷传感器出现接触不良、安装松动或胶结面开裂情况时，该载荷传感器测量的数据不稳定，测量数据在某些点将出现不连续变化、局部幅值阶跃变化，而真实的载荷测量数据应该是连续的变化；当出现载荷测量数据的跳变故障时，能够通过识别载荷传感器测量值局部变化速率以判断出现跳变失效；
[0016]定义如下跳变失效因子：
[0017][0018]在上式中，f
J
表示跳变失效因子，是一个逻辑量，0代表载荷传感器未出现跳变失效，1代表载荷传感器出现跳变失效；if表示后面的为判断条件；or表示逻辑或运算；TP()表示上升沿触发器，即括号内逻辑运算只要一次为True，TP就保持输出True不变；表示传感器测量值对时间的变化率；Δ
max
表示传感器测量值最大变化速率阈值；else表示其它情况，即if的判断条件以外的情况。
[0019]进一步，在c中，当载荷传感器长时间运行，出现材料蠕变、老化或安装胶结面疲劳情况时，该载荷传感器测量的数据变化幅值会被放大几倍；测量数据在一段时间的变化幅值超过真实载荷数据可能的变化幅值时，能够识别出传感器发生了失真失效；
[0020]定义如下失真失效因子：
[0021][0022]在上式中，f
D
表示失真失效因子，是一个逻辑量，0代表载荷传感器未出现失真失效，1代表载荷传感器出现失真失效；if表示后面的为判断条件；else表示其它情况，即if的判断条件以外的情况；Λ
max
表示载荷传感器在一个时间窗内最大变化幅值的阈值；ρ
H
表示传感器测量值在一个滑动时间窗内的最大值；σ
L
表示传感器测量值在一个滑动时间窗内的最小值；σ
H
和σ
L
的具体表达式如下：
[0023]σ
H
＝max{σ(t),σ(t
‑
Δt),
…
,σ(t
‑
n
·
Δt)}
[0024]ρ
L
＝min{ρ(t),ρ(t
‑
Δt),
…
,σ(t
‑
n
·
Δt)}
[0025]在上式中，σ(t)表示载荷传感器在t时刻的测量值；Δt表示单位时间步长；n表示时间窗的长度；max{}表示在时间窗内测量值取最大值；min{}表示在时间窗内测量值取最
小值。
[0026]进一步，在d中，当载荷传感器长时间运行，出现材料蠕变、老化或安装胶结面疲劳情况时，该传感器测量的数据的平均值会偏离原始平均值；测量数据在一段时间的平均值超过真实载荷数据平均值允许的区间时，能够识别出传感器发生了零漂失效；
[0027]定义如下零漂失效因子：
[0028][0029]在上式中，f
Z
表示零漂失效因子，是一个逻辑量，0代表载荷传感器未出现零漂失效，1代表载荷传感器出现零漂失效；if表示后面的为判断条件；or表示逻辑或运算；else表示其它情况，即if的判断条件以外的情况；I
H
表示传感器正常运行下测量数据平均值的参考值；Δ
H
载荷数据平均值允许的变化区间；σ
mean
表示传感器测量值在一个滑动时间窗内的平均值；σ
mean
表达式如下：
[0030]σ
mean
＝mean{σ(t),σ(t
‑
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.风电机组载荷传感器失效模式识别方法，其特征在于，具有如下a
‑
e中的至少一项：a、通信失效监测识别：基于载荷传感器的测量数据，通过定义通信失效因子，判断传感器是否出现通信失效或故障；b、跳变失效监测识别：基于载荷传感器的测量数据，通过定义跳变失效因子，判断传感器是否出现跳变失效或故障；c、失真失效监测识别：基于载荷传感器的测量数据，通过定义失真失效因子，判断传感器是否出现失真失效或故障；d、零漂失效监测识别：基于载荷传感器的测量数据，通过定义零漂失效因子，判断传感器是否出现零漂失效或故障；e、信噪失效监测识别：基于载荷传感器的测量数据，通过定义信噪失效因子，判断传感器是否出现信噪失效或故障。2.根据权利要求1所述的风电机组载荷传感器失效模式识别方法，其特征在于，在a中，当载荷传感器出现断裂或通信线缆松脱时，该载荷传感器测量的数据不能被有效传回，所显示的数据将是失效前测得的数值并且长时间保持不变，亦或者是大数值，是真实情况下不可能达到的测量值；定义如下通信失效因子：在上式中，f
C
表示通信失效因子，是一个逻辑量，0代表载荷传感器通信正常，1代表载荷传感器通信失效；if表示后面的为判断条件；or表示逻辑或运算；σ表示传感器的测量值；∑
max
表示传感器通信失效最大阈值；∑
min
表示传感器通信失效最小阈值；t
ε
表示传感器测量值恒定不变的持续时间；T
max
表示传感器测量值恒定不变时间的最大阈值；表示传感器测量值对时间的变化率的绝对值；Δ
ε
表示判断传感器测量值恒定不变的阈值，即当认为传感器测量值恒定不变；else表示其它情况，即if的判断条件以外的情况。3.根据权利要求1所述的风电机组载荷传感器失效模式识别方法，其特征在于，在b中，当载荷传感器出现接触不良、安装松动或胶结面开裂情况时，该载荷传感器测量的数据不稳定，测量数据在某些点将出现不连续变化、局部幅值阶跃变化，而真实的载荷测量数据应该是连续的变化；当出现载荷测量数据的跳变故障时，能够通过识别载荷传感器测量值局部变化速率以判断出现跳变失效；定义如下跳变失效因子：在上式中，f
J
表示跳变失效因子，是一个逻辑量，0代表载荷传感器未出现跳变失效，1代表载荷传感器出现跳变失效；if表示后面的为判断条件；or表示逻辑或运算；TP()表示上升沿触发器，即括号内逻辑运算只要一次为True，TP就保持输出True不变；表示传感器测量值对时间的变化率；Δ
max
表示传感器测量值最大变化速率阈值；else表示其它情况，即if的判断条件以外的情况。
4.根据权利要求1所述的风电机组载荷传感器失效模式识别方法，其特征在于，在c中，当载荷传感器长时间运行，出现材料蠕变、老化或安装胶结面疲劳情况时，该载荷传感器测量的数据变化幅值会被放大几倍；测量数据在一段时间的变化幅值超过真实载荷数据可能的变化幅值时，能够识别出传感器发生了失真失效；定义如下失真失效因子：在上式中，f
D
表示失真失效因子，是一个逻辑量，0代表载荷传感器未出现失真失效，1代表载荷传感器出现失真失效；if表示后面的为判断条件；else表示其它情况，即if的判断条件以外的情况；Λ
max
表示载荷传感器在一个时间窗内最大变化幅值的阈值；σ
H
表示传感器测量值在一个滑动时间窗内的最大值；σ
L
表示传感器测量值在一个滑动时间窗内的最小值；σ
H
和σ
L
的具体表达式如下：σ
H
＝max{σ(t),σ(t
‑
Δt),
…
,σ(t
‑
n
·
Δt)}σ
L
＝min{σ(t),σ(t
‑
Δt),
…
,σ(t
‑
n
·
Δt)}在上式中，σ(t)表示载荷传感器在t时刻的测量值；Δt表示单位时间步长；n表示时间窗的长度；max{}表示在时间窗内测量值取最大值；min{}表示在时间窗内测量值取最小值。5.根据权利要求1所述的风电机组载荷传感器失效模式识别方法，其特征在于，在d中，当载荷传感器长时间运行，出现材料蠕变、老化或安装胶结面疲劳情况时，该传感器测量的数据的平均值会偏离原始平均值；测量数据在一段时间的平均值超过真实载荷数据平均值允许的区间时，能够识别出传感器发生了零漂失效；定义如下零漂失效因子：在上式中，f
Z
表示零漂失效因子，是一个逻辑量，0代表载荷传感器未出现零漂失效，1代表载荷传感器出现零漂失效；if表示后面的为判断条件；or表示逻辑或运算；else表示其它情况，即if的判断条件以外的情况；I
H
表示传感器正常运行下测量数据平均值的参考值；Δ
H
载荷数据平均值允许的变化区间；σ
mean
表示传感器测量值在一个滑动时间窗内的平均值；σ
mean
表达式如下：σ
mean
＝mean{σ(t),σ(t
‑
Δt),
…
,σ(t
‑
n
·
Δt)}在上式中，σ(t)表示载荷传感器在t时刻的测量值；Δt表示单位时间步长；n表示时间窗的长度；mean{}表示在时间窗内测量值取平均值。6.根据权利要求1所述的风电机组载荷传感器失效模式识别方法，其特征在于，在e中，当载荷传感器受到机械振动、电磁干扰或通信干扰时，传感器测量的数据会掺杂着噪声信号，如果噪声信号超过测量信号，测量载荷数据将被噪声信号淹没；载荷传感器测量的载荷数据是低频变化的，当传感器测量数据高频成分占据大部分时，能够通过高频成分的均方根误差识别出来；定义如下信噪失效因子：
在上式中，f
N
表示信噪失效因子，是一个逻辑量，0代表载荷传感器未出现信噪失效，1代表载荷传感器出现信噪失效；if表示后面的为判断条件；else表示其它情况，即if的判断条件以外的情况；∑
N
表示高频信号均方根误差阈值；σ
RMS
表示传感器测量值经过高通滤波后在一个滑动时间窗内的均方根误差；σ
RMS
具体表达式如下：在上式中，表示载荷传感器经过高通滤波后在t时刻的值；Δt表示单位时间步长；n表示时间窗的长度。7.根据权利要求1至6任意一项所述的风电机组载荷传感器失效模式识别方法，其特征在于，定义载荷传感器失效模式表达如下：在上式中，f表示传感器失效模式，是一个枚举量，0代表载荷传感器未失效，1代表载荷传感器通信失效，2代表载荷传感器跳变失效，3代表载荷传感器真失失效，4代表载荷传感器零漂失效，5代表载荷传感器信噪失效；f
C
表示通信失效因子...

【专利技术属性】
技术研发人员：李刚，马冲，段博志，
申请(专利权)人：明阳智慧能源集团股份公司，
类型：发明
国别省市：