一种风机传动链健康评估方法与流程

1.本发明涉及一种风机传动链健康评估的方法，该方法通过对风场中风机传动链的量化评估，从而确定风场中风机传动链专项循环计划，通过对风机健康程度的定量分析，减少现场运维人员的工作量，实现风机不同程度的重点监控。本发明属于设备评估技术领域。


背景技术：

2.传动链作为风力发电机中的重要组成部分，可以将风能以机械能的形势传递给发电机，进而转化为电能为生活、工业所用。以双馈异步风力发电机为例，传动链的主要结构包括不同尺寸的轴承，主轴，齿轮箱，高速轴，联轴器和发电机，实际连接方式如附图1所示。传动链的健康程度直接影响着风力发电机的发电效率，也决定了风力发电机能否安全稳定的运行，因此，及时掌握风力发电机传动链的健康与否对于现场的运维工作至关重要。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种节省现场人力，降低工作量的风机传动链健康评估方法。本发明的技术方案：
4.一种风机传动链健康评估方法，包括以下步骤：
5.步骤1.采集振动数据；
6.步骤2.将采集到的数据变换到频域下，建立数据矩阵w，基于互信息方法计算集合q；
7.步骤3.依据集合q建立评价矩阵e；
8.步骤4.针对评价矩阵e进行主成分分析，得到n台风机的定量评价值，依据评价值对风机进行排序；
9.步骤5.根据风机的排序，综合考虑风场检修人员数量、时间和天气因素，制定适用于风场的风机传动链专项巡检计划。
10.优选的，风机传动链包括主轴、齿轮箱、高速轴和发电机；所述主轴上设置有第一轴承，所述主轴和齿轮箱之间设置有第二轴承，所述齿轮箱和高速轴之间设置有第三轴承，所述高速轴和发电机之间设置有第四轴承。
11.优选的，步骤1所述振动数据包括第一轴承、第二轴承、第三轴承和第四轴承上的振动数据。
12.优选的，所述振动数据的采集方法为：利用加速度传感器采集传动链连接处不同尺寸轴承不同方向的振动数据；当风机发出功率为额定功率20％时进行振动数据采集，针对第一轴承利用加速度传感器分别采集x、y和z方向上振动数据，第二轴承与第一轴承采集方式相同，第三轴承和第四轴承分别采集x和z方向上的振动数据，针对某一风场的n台风机，每台风机数据采集方法按上面所述进行。
13.优选的，所述数据矩阵w的建立方法是将采集到的风机的振动数据由时域变换到频域下，并对相同位置的振动数据进行互信息的计算；将n台风机的振动数据换到频域下可
以得到n
×
10的数据矩阵w，w的形式如下：
[0014][0015]
w中，x、y和z分别表示三个方向上的振动数据在频域下变换得到的列向量，每个向量的第一个脚标为风机的编号，范围是[1,n]，第二个脚标代表该台风机的轴承位置。
[0016]
优选的，集合q以互信息的计算方式为基础，以第k台风机为例，第k台风机可以得到10个互信息值的集合，每个集合中有n-1个互信息值，计算方式如下：
[0017][0018]
优选的，评价矩阵e的表达式为：
[0019][0020]en1 e
n2
……en10
为评价矩阵的元素，其中，第一个脚标代表风机编号数，第二个脚标代表评价指标数；
[0021]
评价矩阵e中的各元素的计算方式来源于步骤2中互信息值的集合，计算公式如下：
[0022][0023]
maxqk1表示取集合qk1中的最大值，minqk1表示取集合qk1中的最小值；
[0024]
其中λ为定义的修正因子，与年份和风机台数有关，λ的计算公式如下：
[0025][0026]
式(5)中year为风机投运的年数，λ取[]内计算结果的整数部分；
[0027]
优选的，步骤4对已建立的评价矩阵e进行计算，得到n台风机的定量评价值，该评价值的取值范围是[0,1]，根据评价值大小对风机进行排序，其中排序靠前的风机传动链的健康状态相对其它风机较差，需要风场日常巡检传动链时重点关注。
[0028]
优选的，步骤5中所述的专项巡检计划是依据是风机的排序情况制定的，取排序靠前的台风机作为巡检的重点，平时负责检修的人数为η，以一周为周期，按照风机排序安排每周巡检的风机台数为3η，则该风场完成专项巡检的时间为t，单位是天，t的计算公式
为：
[0029][0030]
风场按照专项巡检的结果及天气情况制定每次执行传动链专项巡检的间隔时间。
[0031]
本发明的有益效果：
[0032]
本发明提出一种可以对风力发电机传动链进行量化评估的方法，通过采集连接处轴承不同方向的振动数据，进行同类风机相同维度上的互信息分析，生成评价矩阵，利用主成分分析(pca)可以对矩阵进行降维，并对不同离散度的数据列赋予不同的权重，进而实现对风机的定量评价。根据评价结果可以对风场风力发电机传动链的健康程度进行排序，为现场制定风力发电机传动链的专项巡检计划提供科学合理的依据，节省现场人力，降低工作量。
附图说明
[0033]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0034]
图1为本发明公开的一种双馈异步风力发电机传动链结构示意图；
[0035]
图2为本发明公开的一种风机传动链健康评估方法流程图。
[0036]
附图中，1-第一轴承、2-第二轴承、3-第三轴承、4-第四轴承、5-主轴、6-齿轮箱、7-高速轴、8-发电机。
具体实施方式
[0037]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0038]
如图2所示，为本发明一种风机传动链健康评估方法流程图，其步骤包括：
[0039]
步骤1.利用加速度传感器采集传动链连接处不同尺寸轴承不同方向的振动数据。当风机发出功率为额定功率20％时进行振动数据采集，如图2所示，针对第一轴承，利用加速度传感器分别采集x、y和z方向上振动数据，同理，第二轴承与第一轴承采集方式相同，第三轴承和第四轴承分别采集x和z方向上的振动数据，针对某一风场的n台风机，数据采集方法按上面所述进行；
[0040]
步骤2.将采集到的风机的振动数据由时域变换到频域下，并对相同位置的振动数据进行互信息的计算。将n台风机的振动数据换到频域下可以得到n
×
10的数据矩阵w，w的形式如下：
[0041]
[0042]
w中，x、y和z分别表示三个方向上的振动数据在频域下变换得到的列向量，每个向量的第一个脚标为风机的编号，范围是[1,n]，第二个脚标代表该台风机的轴承位置，具体情况如附图1所示；
[0043]
互信息可以反映两个事件集合之间的相关性，其中p（x,y）是x和y的联合概率分布函数，而p(x)和p(y)分别是x和y的边缘概率分布函数，互信息的简算公式可以表示为：
[0044][0045]
该公式中的x和y仅代表离散随机变量，并非w中的x和y，基于公式(2)可以计算每台风机和其它风机各指标之间的互信息的值，以第k台风机为例，第k台风机可以得到10个互信息值的集合，每个集合中有n-1个互信息值，计算方式如下：
[0046][0047]
步骤3.根据步骤2中的互信息值的集合，建立评价矩阵e。e为n
×
10的矩阵，表达方式为：
[0048][0049]
评价矩阵e中的各元素的计算方式来源于步骤2中互信息值的集合，计算公式如下：
[0050][0051]
其中λ为定义的修正因子，与年份和风机台数有关，λ的计算公式如下：
[0052][0053]
式(6)中year为风机投运的年数，λ取[]内计算结果的整数部分；
[0054]
步骤4.基于主成分分析(pca)对e矩阵进行评价，计算每台风机的得分，并按照数值大小将风机进行降序排列；
[0055]
其中pca算法是一种通用算法
[0056]
pca的算法步骤：
[0057]
(1)计算相关系数矩阵r
[0058]
相关系数矩阵r＝(r
ij
)m×m[0059][0060]
公式中r
ij
＝1，r
ij
＝r
ji
，r
ij
是第i个目标与第j个指标的相关系数；
[0061]
(2)计算特征值和特征向量
[0062]
计算相关系数矩阵r的特征值λ1≥λ2≥
…
≥λm≥0，及对应的特征向量，μ1，μ2，
…
，μm。
[0063]
其中，μj＝(μ
1j
，μ
2j
，
…
，μ
mj
)
t
，是由特征向量组成的m个新的指标变量。
[0064][0065]
公式中，y1是第1主成分，y2是第2主成分，......，ym是第m主成分。
[0066]
(3)特征值λj(j＝1，2，
…
，m)的方差贡献率和累积贡献率
[0067][0068]
为主成分yj的方差贡献率。
[0069][0070]
为主成分y1，y2，
…
，y
p
的累积贡献率；
[0071]
当特征值小于1或累积贡献率大于85％时，选择前p个指标变量y1，y2，
…
，y
p
作为p个主成分，代替原来m个指标变量，从而可对p个主成分进行综合分析，综合公式如下：
[0072][0073]
其中bj为第j个主成分的方差贡献率，根据综合得分值就可进行评价。
[0074]
步骤5.根据风机排序情况制定风场专项巡检计划，排在最前面的风机为风场运维时需要重点关注的风机，取排序靠前的台风机作为巡检的重点，平时负责检修的人数为η，以一周为周期，按照风机排序安排每周巡检的风机台数为3η，则该风场完成专项巡
[0075]
检的时间为t(单位是天)，t的计算公式为：
[0076][0077]
风场按照专项巡检的结果及天气情况制定每次执行传动链专项巡检的间隔时间。
[0078]
上述内容对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上说明只是用于帮助理解本
发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

技术特征：
1.一种风机传动链健康评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.采集振动数据；步骤2.将采集到的数据变换到频域下，建立数据矩阵w，基于互信息方法计算集合q；步骤3.依据集合q建立评价矩阵e；步骤4.针对评价矩阵e进行主成分分析，得到n台风机的定量评价值，依据评价值对风机进行排序；步骤5.根据风机的排序，综合考虑风场检修人员数量、时间和天气因素，制定适用于风场的风机传动链专项巡检计划。2.根据权利要求1所述的一种风机传动链健康评估方法，其特征在于，风机传动链包括主轴、齿轮箱、高速轴和发电机；所述主轴上设置有第一轴承，所述主轴和齿轮箱之间设置有第二轴承，所述齿轮箱和高速轴之间设置有第三轴承，所述高速轴和发电机之间设置有第四轴承。3.根据权利要求2所述的一种风机传动链健康评估方法，其特征在于，步骤1所述振动数据包括第一轴承、第二轴承、第三轴承和第四轴承上的振动数据。4.根据权利要求3所述的一种风机传动链健康评估方法，其特征在于，所述振动数据的采集方法为：利用加速度传感器采集传动链连接处不同尺寸轴承不同方向的振动数据；当风机发出功率为额定功率20％时进行振动数据采集，针对第一轴承利用加速度传感器分别采集x、y和z方向上振动数据，第二轴承与第一轴承采集方式相同，第三轴承和第四轴承分别采集x和z方向上的振动数据，针对某一风场的n台风机，每台风机数据采集方法按上面所述进行。5.根据权利要求1所述的一种风机传动链健康评估方法，其特征在于，所述数据矩阵w的建立方法是将采集到的风机的振动数据由时域变换到频域下，并对相同位置的振动数据进行互信息的计算；将n台风机的振动数据换到频域下可以得到n
×
10的数据矩阵w，w的形式如下：w中，x、y和z分别表示三个方向上的振动数据在频域下变换得到的列向量，每个向量的第一个脚标为风机的编号，范围是[1,n]，第二个脚标代表该台风机的轴承位置。6.根据权利要求5所述的一种风机传动链健康评估方法，其特征在于，集合q以互信息的计算方式为基础，以第k台风机为例，第k台风机可以得到10个互信息值的集合，每个集合中有n-1个互信息值，计算方式如下：7.根据权利要求6所述的一种风机传动链健康评估方法，其特征在于，评价矩阵e的表达式为：
e
n1 e
n2
……
e
n10
为评价矩阵的元素，其中，第一个脚标代表风机编号数，第二个脚标代表评价指标数；评价矩阵e中的各元素的计算方式来源于步骤2中互信息值的集合，计算公式如下：maxqk1表示取集合qk1中的最大值，minqk1表示取集合qk1中的最小值；其中λ为定义的修正因子，与年份和风机台数有关，λ的计算公式如下：式(5)中year为风机投运的年数，λ取[]内计算结果的整数部分。8.根据权利要求7所述的一种风机传动链健康评估方法，其特征在于，步骤4对已建立的评价矩阵e进行计算，得到n台风机的定量评价值，该评价值的取值范围是[0,1]，根据评价值大小对风机进行排序，其中排序靠前的风机传动链的健康状态相对其它风机较差，需要风场日常巡检传动链时重点关注。9.根据权利要求8所述的一种风机传动链健康评估方法，其特征在于，步骤5中所述的专项巡检计划是依据是风机的排序情况制定的，取排序靠前的台风机作为巡检的重点，平时负责检修的人数为η，以一周为周期，按照风机排序安排每周巡检的风机台数为3η，则该风场完成专项巡检的时间为t，单位是天，t的计算公式为：风场按照专项巡检的结果及天气情况制定每次执行传动链专项巡检的间隔时间。

技术总结
本发明涉及一种风机传动链健康评估方法，包括以下步骤：步骤1.采集振动数据；步骤2.将采集到的数据变换到频域下，建立数据矩阵W，基于互信息方法计算集合Q；步骤3.依据集合Q建立评价矩阵E；步骤4.针对对矩阵E进行主成分分析，得到n台风机的定量评价值，依据评价值对风机进行排序；步骤5.根据风机的排序，综合考虑风场检修人员数量、时间和天气因素，制定适用于风场的风机传动链专项巡检计划。该方法为现场制传动链专项巡检计划提供了科学合理的依据，节省现场人力，降低工作量。降低工作量。降低工作量。


技术研发人员：谭建鑫 王宇星 秦晓亮 井延伟 段树纯
受保护的技术使用者：河北建投新能源有限公司
技术研发日：2023.03.30
技术公布日：2023/8/28