【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及风力发电，尤其涉及一种风电机组的传动链的故障诊断方法、装置、设备和介质。
技术介绍
1、随着全球对清洁能源需求的不断增长，风力发电作为重要的可再生能源之一，已被广泛应用。在风力发电系统中，风电机组传动链扮演着将风能转化为电能的关键角色，其稳定运行对于确保风力发电效率和可靠性至关重要。因此，准确地诊断风电机组传动链的故障是确保风电机组传动链稳定运行的重要环节。
2、目前，风电机组传动链的故障诊断方法主要是通过计算振动信号的均方根指标(root mean square，rms)来实现。然而，仅依靠单一类型的监测指标进行故障确定，存在准确性低的问题。
3、因此，亟需提出一种新的方法来解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种风电机组的传动链的故障诊断方法、装置、设备和介质，可以提高风电机组的传动链的故障诊断的准确性。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种风电机组的传动链的故障诊断方法，包括：
3、根据采样周期内风电机组的发电机轴的转速脉冲信号的采样时刻将所述采样周期划分为多个子周期之后，根据所述转速脉冲信号的转速确定各所述子周期内所述发电机轴的振动信号的重采样时刻，其中，所述风电机组包括发电机轴和传动链；
4、确定各所述重采样时刻对应的振动信号之后，根据各所述重采样时刻对应的振动信号确定所述振动信号的频谱；
5、根据所述频谱和所述转速脉冲信号的采样时刻确定目标频谱，并将所述目标频谱输
6、根据所述状态评估分值确定所述传动链的故障诊断结果。
7、本专利技术的技术方案，根据采样周期内风电机组的发电机轴的转速脉冲信号的采样时刻将采样周期划分为多个子周期之后，根据转速脉冲信号的转速确定各子周期内发电机轴的振动信号的重采样时刻，其中，风电机组包括发电机轴和传动链；确定各重采样时刻对应的振动信号之后，根据各重采样时刻对应的振动信号确定振动信号的频谱；根据频谱和转速脉冲信号的采样时刻确定目标频谱，并将目标频谱输入到预先训练好的传动链状态评估模型中，得到传动链的状态评估分值；根据状态评估分值确定传动链的故障诊断结果。上述技术方案，在根据采样周期内风电机组的发电机轴的转速脉冲信号的采样时刻将采样周期划分为多个子周期之后，根据转速脉冲信号的转速确定各子周期内发电机轴的振动信号的重采样时刻，可以使每个子周期内的振动信号样本数量相对均匀，从而简化了后续的数据处理流程，提高了振动信号处理的效率，降低了计算成本。并且使每个子周期内的振动信号更加规律，有助于提高后续故障诊断的准确性。确定各重采样时刻对应的振动信号之后，根据各重采样时刻对应的振动信号确定振动信号的频谱，不仅减少了后续处理的数据量，还提高了确定的频谱的准确性，从而提高了后续故障诊断的准确性。接着根据频谱和转速脉冲信号的采样时刻确定目标频谱，可以将振动特征和转速特征进行融合，避免了仅依靠单一信息评估传动链状态带来的片面性，使后续确定的传动链故障诊断结果的准确性更高。之后将目标频谱输入到预先训练好的传动链状态评估模型中，得到传动链的状态评估分值，可以实现快速地得到状态评估分值，提高了后续诊断的效率。最后根据状态评估分值确定传动链的故障诊断结果，可以准确地确定传动链是否出现故障。
8、第二方面，本专利技术实施例还提供了一风电机组的传动链的故障诊断装置，所述装置包括：
9、重采样模块，用于根据采样周期内风电机组的发电机轴的转速脉冲信号的采样时刻将所述采样周期划分为多个子周期之后，根据所述转速脉冲信号的转速确定各所述子周期内所述发电机轴的振动信号的重采样时刻，其中，所述风电机组包括发电机轴和传动链；
10、振动频谱确定模块，用于确定各所述重采样时刻对应的振动信号之后，根据各所述重采样时刻对应的振动信号确定所述振动信号的频谱；
11、评估分值确定模块，用于根据所述频谱和所述转速脉冲信号的采样时刻确定目标频谱，并将所述目标频谱输入到预先训练好的传动链状态评估模型中，得到所述传动链的状态评估分值；
12、诊断模块，用于根据所述状态评估分值确定所述传动链的故障诊断结果。
13、第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：
14、至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
15、其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够实现第一方面中任一所述的风电机组的传动链的故障诊断方法。
16、第四方面，本专利技术实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，
17、所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时实现第一方面中任一所述的风电机组的传动链的故障诊断方法。
18、需要说明的是，上述计算机指令可以全部或者部分存储在计算机可读存储介质上。其中，计算机可读存储介质可以与风电机组的传动链的故障诊断装置的处理器封装在一起的，也可以与风电机组的传动链的故障诊断装置的处理器单独封装，本申请对此不做限定。
19、本申请中第二方面、第三方面以及第四方面的描述，可以参考第一方面的详细描述；并且，第二方面、第三方面以及第四方面的描述的有益效果，可以参考第一方面的有益效果分析，此处不再赘述。
20、在本申请中，上述风电机组的传动链的故障诊断装置的名字对设备或功能模块本身不构成限定，在实际实现中，这些设备或功能模块可以以其他名称出现。只要各个设备或功能模块的功能和本申请类似，属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内。
21、本申请的这些方面或其他方面在以下的描述中会更加简明易懂。
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1.一种风电机组的传动链的故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的风电机组的传动链的故障诊断方法，其特征在于，根据所述转速脉冲信号的转速确定各所述子周期内所述发电机轴的振动信号的重采样时刻，包括：
3.根据权利要求2所述的风电机组的传动链的故障诊断方法，其特征在于，根据所述采样周期内所述转速脉冲信号所对应的最低转速确定所述各子周期内所述振动信号的重采样时刻，包括：
4.根据权利要求1所述的风电机组的传动链的故障诊断方法，其特征在于，根据所述频谱和所述转速脉冲信号的采样时刻确定目标频谱，包括：
5.根据权利要求4所述的风电机组的传动链的故障诊断方法，其特征在于，根据所述归一化频谱和所述转速脉冲信号的采样时刻，确定所述目标频谱，包括：
6.根据权利要求1所述的风电机组的传动链的故障诊断方法，其特征在于，所述传动链状态评估模型的训练过程，包括：
7.根据权利要求1所述的风电机组的传动链的故障诊断方法，其特征在于，根据所述状态评估分值确定所述传动链的故障诊断结果，包括：
8.一种
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时实现执行权利要求1-7中任一所述的风电机组的传动链的故障诊断方法。
...【技术特征摘要】
1.一种风电机组的传动链的故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的风电机组的传动链的故障诊断方法，其特征在于，根据所述转速脉冲信号的转速确定各所述子周期内所述发电机轴的振动信号的重采样时刻，包括：
3.根据权利要求2所述的风电机组的传动链的故障诊断方法，其特征在于，根据所述采样周期内所述转速脉冲信号所对应的最低转速确定所述各子周期内所述振动信号的重采样时刻，包括：
4.根据权利要求1所述的风电机组的传动链的故障诊断方法，其特征在于，根据所述频谱和所述转速脉冲信号的采样时刻确定目标频谱，包括：
5.根据权利要求4所述的风电机组的传动链的故障诊断方法，其特征在于，根据所...
【专利技术属性】
技术研发人员：方超，马穆昊，但唐军，陈家颖，庄伟，杨凯镟，邓志成，李治，
申请(专利权)人：上海发电设备成套设计研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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