(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111208807.0 (22)申请日 2021.10.18 (71)申请人 浙江理工大 学 地址 310000 浙江省杭州市杭州经济技 术 开发区白杨街道 2号大街9 28号 (72)发明人 陈换过　黄宇昊　戴巨川　陈结　 沈俞恒　 (74)专利代理 机构 浙江侨悦专利代理有限公司 33470 代理人 梁彦 (51)Int.Cl. G06F 30/23(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06F 111/10(2020.01) G06F 113/26(2020.01)G06F 113/08(2020.01) G06F 119/14(2020.01) G06F 119/08(2020.01) (54)发明名称 一种风电机组主传动系统状态评估方法及 终端设备 (57)摘要 本发明提供一种风电机组主传动系统状态 评估方法及终端设备， 涉及风电机组主传动系统 状态评估技术领域， 包括： 步骤1.建立风电机组 载荷计算模型， 测算风电机组载荷； 步骤2.建立 系统状态参数与测算出的风电机组载荷映射关 系， 并重构风电机组历史载荷； 步骤3.建立基于 柔性支撑的风电机组主传动系统刚柔耦合动力 学模型； 步骤4.建立风电机组多工况不同运行状 态与主传动系统动力学特性的对应关系； 步骤5. 建立基于SCADA数据与多工 况动力学行为的风电 机组主传动系统状态评估模型； 步骤6.根据所述 评估模型对风险机组主动传动系统运行状态进 行评估， 解决了现有技术中风电机组设备运行状 态结果评估不 准确的问题。 权利要求书3页 说明书8页 附图1页 CN 113987870 A 2022.01.28 CN 113987870 A 1.一种风电机组主传动系统状态评估方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 步骤1.建立 风电机组载荷计算模型， 测算 风电机组载荷； 步骤2.建立系统状态参数与测算出的风电机组载荷映射关系， 并重构风电机组历史载 荷； 步骤3.建立基于柔 性支撑的风电机组主传动系统刚柔耦合动力学模型； 步骤4.建立 风电机组多工况不同运行状态与主传动系统动力学 特性的对应关系； 步骤5.建立基于SCADA数据与多工况动力学行为的风电机组主传动系统状态评估模 型； 步骤6.根据所述评估 模型对风险机组主动传动系统运行状态进行评估。 2.根据权利要求1所述的风电机组主传动系统状态评估方法， 其特征在于， 所述建立风 电机组载荷计算模型用于测算 风电机组载荷， 具体为： 将无线应变片粘贴在风电机组叶片根部； 建立传感器感知信息与挥舞、 摆振动方向力 矩的转换模型； 基于有限元分析、 正交试验与回归分析构建叶片属性参数与应变关系 模型以及应变与 叶片载荷等效力矩关系模型； 基于空气动力学理论， 分析风电机组的气动载荷特性， 建立 风电机组载荷计算模型； 根据力系的等效原 理得到风电机组叶片根部的等效力和等效力矩， 结合试验测算的叶 片根部等效力矩， 对载荷计算模型进行修 正。 3.根据权利要求2所述的风电机组主传动系统状态评估方法， 其特征在于， 所述基于应 变片的叶根载荷测试基本策略， 基于应变片的叶根载荷测试基本策略， 将无线应变片粘贴 在风电机组叶片根部； 建立传感器感知信息与挥舞、 摆振动方向力矩的转换模型； 还包括： 进行应变‑载荷在线校正。 4.根据权利要求3所述的风电机组主传动系统状态评估方法， 其特征在于， 所述建立状 态参数与测算出的风电机组载荷映射关系， 并重构风电机组历史载荷， 具体为： 挖掘SCADA数据中与主传动系统运行状态有关的特征参数组成相 关变量集， 进行趋势 分析和相关性分析获得 各状态参数件的关联关系； 建立状态参数与测算的风电机组载荷的映射关系模型； 从SCADA数据中提取风电机组 历史状态参数， 借助映射关系模型重构风电机组历史载荷。 5.根据权利要求4所述的风电机组主传动系统状态评估方法， 其特征在于， 所述建立基 于柔性支撑的风电机组主传动系统刚柔耦合动力学模型并进行修 正， 具体为： 建立基于柔性支撑的风电机组主传动系统刚柔耦合动力学模型， 基于SIMPACK和ANSYS 软件完成刚柔耦合动力学模型； 根据风电机组主传动系统受到的内部激励及步骤1中计算得到的风电机组载荷， 确定 各内部结构上的载荷； 通过数值仿真确定服役中的主传动系统的速度、 加速度响应特性； 建立主传动系统 的有限元模型， 分析在风电机组载荷作用下主传动系统 的应力应变分 布及温度分布； 根据步骤2中SCADA数据中的与主传动系统运行状态的特征参数进行对比， 验证风电机 组主传动系统动力学模型并进行修 正。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 113987870 A 26.根据权利要求5所述的风电机组主传动系统状态评估方法， 其特征在于， 所述建立风 电机组多工况不同运行状态与主传动系统动力学特性的对应关系， 具体为： 根据步骤2重构 的风电机组主传动系统历史载荷、 步骤3所建动力学模型及载荷传递特性， 确定主传动系统 传递到各内部结构上 的载荷； 对工况进行状态分类， 确定风力发电机机组在不同运行状态 下主传动系统动力学特性的变化规律， 风电机组是在变工况下运行 的， 不同的工况下 的动 力学特性不同建立多工况不同运行状态与主传动系统动力学 特性的对应关系。 7.根据权利要求6所述的风电机组主传动系统状态评估方法， 其特征在于， 所述建立基 于SCADA数据与多工况动力学 行为的风电机组主传动系统状态评估 模型， 具体为： 建立步骤2确定的SCADA数据中相关变量集中的状态参数与步骤3确定的主传动系统动 力学特性的映射关系模型， 所述状态参数包括： 齿轮箱油温、 机舱温度、 风向、 风速、 环境温 度； 考虑多工况不同运行状态的影响， 根据各状态参量物理含义选择从运行状态参数到评 价指标的量 化算法进行 无量纲化处 理； 分析量化后的评价指标在主传动系统运行状态评估上的规律， 对各指标进行权重赋 值； 明确各参数间的相关性， 运用因子分析解析不同运行状态过程对各参数的影响程度， 确定运行状态与参数 特征间的关联性； 将风电机组主传动系统运行状态按5级制划分， 运用高斯云模型构建风电机组主传动 系统状态评估 模型。 8.根据权利要求7所述的风电机组主传动系统状态评估方法， 其特征在于， 所述将风电 机组主传动系统运行状态按5级制划分， 具体为： 将风电机组状态分为 “健康” “良好” “一般” “不良”和“危险”5级； 健康指数的范围为[0～1]， [0～0.25]为危险， (0.25～0.45]为不良 (0.45～0.6 5]为一般， (0.6 5～0.85]为良好， (0.85～0.1]为 健康。 9.根据权利要求7所述的风电机组主传动系统状态评估方法， 其特征在于， 所述运用高 斯云模型构建风电机组主传动系统状态评估 模型， 包括： 针对离线数据部分： 对风电机组主传动系 统的SCADA历史数据进行数据预处理以及特 征提取， 并以动力学特征量为补 充， 通过聚类方法进 行工况划分， 将每种运行工况用一组高 斯云模型表示， 表示机组在该工况 下的健康状态， 得到标准综合云 G0； 针对在线数据部分， 首先对风电机组主传动系统的实时数据流进行数据 预处理和特征 提取； 然后根据离线数据部分所划分的运行工况进行实时辨识， 计算每个工况下 的机组状 态， 得到待估综合云 G′； 将在线部分得到的不同工况下的待估综合云G ′与离线部分得到的相应工况下的标准 综合云G0对比， 利用算术最小平均贴近度h反映风电机组当前状态偏离标准状态的大小来 计算健康指数Ht； 根据所得健康指数对应所述风电机组运行状态的5级划 分得到风电机组 主传动系统的状态评估结果。 10.一种风电机组主传动系统状态评估终端， 其特 征在于， 所述终端包括： 载荷测算重构模块： 用于建立 风电机组载荷计算模型， 测算 风电机组载荷； 建立系统状态参数与测算出的风电机组载荷映射关系， 并重构风电机组历史载荷； 动力学模型构建模块： 用于建立基于柔性支撑的风电机组主传动系统刚柔耦合动力学权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 113987870 A 3