【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风力发电，具体是风力发电机组叶片状态智能监测系统。
技术介绍
1、随着风力发电技术的快速发展，风力发电机组在全球范围内得到了广泛应用。风力发电机组叶片作为核心部件，其运行状况直接影响发电效率和机组的安全性。由于风力发电机组叶片长期处于风、雨、雪等恶劣环境中，容易受到气候和风力等外部因素的影响，导致磨损、裂纹、积冰、腐蚀等问题。如果不能及时监测和预警这些问题，可能会导致叶片的损坏甚至脱落，进而影响整个风力发电机组的运行安全。
2、传统的叶片监测方式通常依赖人工检查或定期的维护工作，存在检测效率低、周期长、故障预警不及时等问题。此外，风力发电机组的叶片在高空运行，人工检查困难且危险，因此迫切需要一种能够实时监测叶片状态并自动发出故障预警的智能系统，以提高风力发电机组的安全性和运行效率。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了风力发电机组叶片状态智能监测系统，解决了上述问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：风力发电机组叶片状态智能监测系统，包括：
3、多个安装在风力发电机叶片上的传感器，所述传感器用于采集叶片的应力、振动和温度数据；
4、数据处理模块，所述数据处理模块用于接收和处理所述传感器采集的数据；
5、人工智能分析模块，所述人工智能分析模块基于机器学习或深度学习算法分析处理后的数据，识别出叶片的潜在故障；
6、实时预警模块，所述实时预警模块用于在识别出潜在
7、远程监控平台，用于接收来自实时预警模块的故障预警信号，并显示叶片的状态信息。
8、优选的，所述传感器包括应变传感器、振动传感器和温度传感器，用于分别监测叶片的应力变化、振动频率和温度变化。
9、优选的，所述人工智能分析模块包括：
10、数据预处理单元，所述数据预处理单元用于对采集的数据进行去噪、归一化及异常值处理；
11、模型训练单元，所述模型训练单元用于基于历史监测数据训练机器学习模型，生成叶片的正常运行状态模型；
12、实时监控单元，所述实时监控单元用于对实时数据进行分析，将其与所述正常运行状态模型进行对比，识别潜在的故障特征；
13、故障分类单元，所述故障分类单元用于根据故障的类型和严重程度，对故障进行分类。
14、优选的，所述人工智能分析模块进一步包括数据特征提取单元，所述数据特征提取单元用于从传感器采集的多维度数据中提取特征数据，包括应力特征、振动特征和温度特征，作为故障分析的基础。
15、优选的，所述模型训练单元采用机器学习算法，包括但不限于支持向量机、决策树、随机森林或深度学习算法，通过学习叶片的历史运行数据生成叶片的健康状态模型。
16、优选的，所述故障分类单元基于所提取的故障特征，结合预设的故障分类模型，将故障分为轻微故障、中度故障和严重故障，并分别触发不同级别的预警信号。
17、优选的，所述人工智能分析模块能够通过在线学习算法，在系统运行过程中对故障预测模型进行自我更新和优化，以提升故障预测的准确性。
18、优选的，所述实时预警模块能够根据故障的严重程度，分别发出不同级别的预警信号。
19、优选的，所述远程监控平台包括历史数据存储模块，所述历史数据存储模块用于存储叶片的历史监测数据，并供工作人员随时调取和分析。
20、优选的，所述系统通过无线通信方式将数据从传感器传送至数据处理模块和远程监控平台。
21、有益效果
22、本专利技术提供了风力发电机组叶片状态智能监测系统。与现有技术相比具备以下有益效果：
23、本专利技术能够实现对叶片状态的实时监测，能够及时识别出叶片的故障特征，减少叶片损坏导致的停机和维修费用，基于人工智能算法的故障预测能够有效提高故障预警的准确性和及时性，通过故障分类和不同级别的预警信号，工作人员可以更有针对性地进行维护，降低整体维护成本，远程监控平台可以实现对多个风力发电机组的统一监控和管理，提升整体的运行效率。
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1.风力发电机组叶片状态智能监测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的风力发电机组叶片状态智能监测系统，其特征在于：所述传感器(1)包括应变传感器(11)、振动传感器(12)和温度传感器(13)，用于分别监测叶片的应力变化、振动频率和温度变化。
3.根据权利要求1所述的风力发电机组叶片状态智能监测系统，其特征在于：所述人工智能分析模块(3)包括：
4.根据权利要求3所述的风力发电机组叶片状态智能监测系统，其特征在于：所述人工智能分析模块(3)进一步包括数据特征提取单元(35)，所述数据特征提取单元(35)用于从传感器(1)采集的多维度数据中提取特征数据，包括应力特征、振动特征和温度特征，作为故障分析的基础。
5.根据权利要求3所述的风力发电机组叶片状态智能监测系统，其特征在于：所述模型训练单元(32)采用机器学习算法，包括但不限于支持向量机、决策树、随机森林或深度学习算法，通过学习叶片的历史运行数据生成叶片的健康状态模型。
6.根据权利要求3所述的风力发电机组叶片状态智能监测系统，其特征在于：所述故障分类单元
7.根据权利要求1所述的风力发电机组叶片状态智能监测系统，其特征在于：所述人工智能分析模块(3)能够通过在线学习算法，在系统运行过程中对故障预测模型进行自我更新和优化，以提升故障预测的准确性。
8.根据权利要求1所述的风力发电机组叶片状态智能监测系统，其特征在于：所述实时预警模块(4)能够根据故障的严重程度，分别发出不同级别的预警信号。
9.根据权利要求1所述的风力发电机组叶片状态智能监测系统，其特征在于：所述远程监控平台(5)包括历史数据存储模块(51)，所述历史数据存储模块(51)用于存储叶片的历史监测数据，并供工作人员随时调取和分析。
10.根据权利要求1所述的风力发电机组叶片状态智能监测系统，其特征在于：所述系统通过无线通信方式将数据从传感器(1)传送至数据处理模块(2)和远程监控平台(5)。
...【技术特征摘要】
1.风力发电机组叶片状态智能监测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的风力发电机组叶片状态智能监测系统，其特征在于：所述传感器(1)包括应变传感器(11)、振动传感器(12)和温度传感器(13)，用于分别监测叶片的应力变化、振动频率和温度变化。
3.根据权利要求1所述的风力发电机组叶片状态智能监测系统，其特征在于：所述人工智能分析模块(3)包括：
4.根据权利要求3所述的风力发电机组叶片状态智能监测系统，其特征在于：所述人工智能分析模块(3)进一步包括数据特征提取单元(35)，所述数据特征提取单元(35)用于从传感器(1)采集的多维度数据中提取特征数据，包括应力特征、振动特征和温度特征，作为故障分析的基础。
5.根据权利要求3所述的风力发电机组叶片状态智能监测系统，其特征在于：所述模型训练单元(32)采用机器学习算法，包括但不限于支持向量机、决策树、随机森林或深度学习算法，通过学习叶片的历史运行数据生成叶片的健康状态模型。
6.根据权利要求3所述的风力发电...
【专利技术属性】
技术研发人员：高务文，岳晓璇，陈诚，段智，金满红，赵博，褚治珅，
申请(专利权)人：宁夏大唐国际红寺堡新能源有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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