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1、(10)申请公布号 CN 103344435 A (43)申请公布日 2013.10.09 CN 103344435 A *CN103344435A* (21)申请号 201310258171.X (22)申请日 2013.06.25 G01M 15/00(2006.01) (71)申请人 沈阳奥吉娜化工有限公司 地址 110027 辽宁省沈阳市于洪区青海西路 108 号 (72)发明人 魏国平 李红坡 张卓 毕莹 王云霞 (74)专利代理机构 北京康信知识产权代理有限 责任公司 11240 代理人 吴贵明 张永明 (54) 发明名称 风电机组工作状态的诊断方法、 装置及系统 (57) 摘要 。
2、本发明公开了一种风电机组工作状态的诊断 方法、 装置及系统。其中， 该方法包括 ： 获取风电 机组的诊断数据， 其中， 诊断数据包括风电机组的 油液分析数据和风电机组的属性数据 ； 根据诊断 数据与预设的状态数据获取风电机组工作状态的 诊断结果。通过本发明， 实现了准确诊断、 预警风 电机组的各部件摩擦磨损情况， 解决了仅能检测 润滑油状态无法获取风机磨损状态的问题， 为故 障前维修提供可靠依据， 提高风机可靠性、 保证风 机安全运行。 (51)Int.Cl. 权利要求书 2 页 说明书 8 页 附图 4 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书2页 说明书8。
3、页 附图4页 (10)申请公布号 CN 103344435 A CN 103344435 A *CN103344435A* 1/2 页 2 1. 一种风电机组工作状态的诊断方法， 其特征在于， 包括 ： 获取风电机组的诊断数据， 其中， 所述诊断数据包括所述风电机组的油液分析数据和 所述风电机组的属性数据 ； 根据所述诊断数据与预设的状态数据获取所述风电机组工作状态的诊断结果。 2. 根据权利要求 1 所述的诊断方法， 其特征在于， 所述状态数据包括磨损数据， 其中， 根据所述诊断数据与预设的状态数据获取所述风电机组工作状态的诊断结果的步骤包 括 ： 比较所述诊断数据与所述磨损数据得到所述诊断。
4、数据与所述磨损数据的相似度 ； 获取与所述相似度对应的评价数据 ； 将所述诊断数据、 所述相似度、 所述评价数据、 所述诊断数据与所述相似度之间的第一 对应关系、 所述相似度与所述评价数据之间的第二对应关系以及所述诊断数据与所述评价 数据之间的第三对应关系作为所述诊断结果。 3. 根据权利要求 1 所述的诊断方法， 其特征在于， 所述状态数据包括润滑机理数据， 其 中， 根据所述诊断数据与预设的状态数据获取所述风电机组工作状态的诊断结果的步骤包 括 ： 使用所述润滑机理数据对所述诊断数据进行更换周期计算， 以获取所述风电机组的润 滑油更换数据并将所述润滑油更换数据作为所述诊断结果。 4. 根据。
5、权利要求 1 所述的诊断方法， 其特征在于， 所述油液分析数据包括 ： 磨损分析数 据和油品分析数据， 其中， 获取风电机组的诊断数据的步骤包括 ： 获取风电机组的润滑油采样数据 ； 对所述润滑油采样数据进行原子发射光谱分析和颗粒度分析得到所述磨损分析数据 ； 以及 对所述润滑油采样数据进行油品性能分析和油品理化指标分析得到所述油品分析数 据。 5. 根据权利要求 1 所述的诊断方法， 其特征在于， 在获取风电机组的诊断数据之前， 所 述方法还包括 ： 采集所述属性数据， 其中， 所述属性数据包括 ： 类型数据、 结构数据、 部件材质数据以及 运行环境数据 ； 将所述类型数据、 所述结构数据、。
6、 所述部件材质数据以及所述运行环境数据保存进数 据库。 6. 根据权利要求 5 所述的诊断方法， 其特征在于， 在根据所述诊断数据与预设的状态 数据获取所述风电机组工作状态的诊断结果之后， 所述方法还包括 ： 将所述诊断结果保存在所述数据库中， 并输出所述诊断结果。 7. 一种风电机组工作状态的诊断装置， 其特征在于， 包括 ： 第一获取模块， 用于获取风电机组的诊断数据， 其中， 所述诊断数据包括所述风电机组 的油液分析数据和所述风电机组的属性数据 ； 第一处理模块， 用于根据所述诊断数据与预设的状态数据获取所述风电机组工作状态 的诊断结果。 8. 根据权利要求 7 所述的诊断装置， 其特征。
7、在于， 所述第一处理模块包括 ： 权 利 要 求 书 CN 103344435 A 2 2/2 页 3 第一比较模块， 用于比较所述诊断数据与所述磨损数据得到所述诊断数据与所述磨损 数据的相似度 ； 第一子获取模块， 用于获取与所述相似度对应的评价数据 ； 第一子处理模块， 用于将所述诊断数据、 所述相似度、 所述评价数据、 所述诊断数据与 所述相似度之间的第一对应关系、 所述相似度与所述评价数据之间的第二对应关系以及所 述诊断数据与所述评价数据之间的第三对应关系作为所述诊断结果， 其中， 所述状态数据包括所述磨损数据。 9. 根据权利要求 7 所述的诊断装置， 其特征在于， 所述第一处理模块。
8、包括 ： 第一计算模块， 用于使用所述润滑机理数据对所述诊断数据进行更换周期计算， 以获 取所述风电机组的润滑油更换数据， 并将所述润滑油更换数据作为所述诊断结果， 其中， 所述状态数据包括所述润滑机理数据。 10. 根据权利要求 7 所述的诊断装置， 其特征在于， 所述第一获取模块包括 ： 第二子获取模块， 用于获取风电机组的润滑油采样数据 ； 第二子处理模块， 用于对所述润滑油采样数据进行原子发射光谱分析和颗粒度分析得 到所述磨损分析数据 ； 以及 第三子处理模块， 用于对所述润滑油采样数据进行油品性能分析和油品理化指标分析 得到所述油品分析数据， 其中， 所述油液分析数据包括 ： 磨损分。
9、析数据和油品分析数据。 11. 根据权利要求 7 所述的诊断装置， 其特征在于， 所述装置还包括 ： 采集模块， 用于采集所述属性数据， 其中， 所述属性数据包括 ： 类型数据、 结构数据、 部 件材质数据以及运行环境数据 ； 第二处理模块， 用于将所述类型数据、 所述结构数据、 所述部件材质数据以及所述运行 环境数据保存进数据库。 12. 根据权利要求 11 所述的诊断装置， 其特征在于， 所述装置还包括 ： 第三处理模块， 用于将所述诊断结果保存在所述数据库中， 并输出所述诊断结果。 13.一种风电机组工作状态的诊断系统， 其特征在于， 包括权利要求7至12中任意一项 所述的风电机组工作状。
10、态的诊断装置。 权 利 要 求 书 CN 103344435 A 3 1/8 页 4 风电机组工作状态的诊断方法、 装置及系统 技术领域 0001 本发明涉及风机控制领域， 具体而言， 涉及一种风电机组工作状态的诊断方法、 装 置及系统。 背景技术 0002 随着全球应对气候变化呼声的日益高涨以及能源短缺、 能源供应安全形势的日趋 严峻， 风电作为可再生能源以其清洁、 安全、 永续的特点， 在各国能源战略中的地位不断提 高。然而随着风电装机规模的不断增加， 加之大型风电机组分布范围广、 气候温差大、 维修 困难、 所处条件恶劣， 风电发展也出现了一些新的问题和挑战， 突出表现为风电机组的检修 。
11、维护成为其可靠运行的瓶颈。有关资料表明 60%-80% 的机械设备损坏是由各种形式的磨损 引起的， 因此机械设备磨损故障诊断在整个机械设备故障诊断领域占有极其重要地位。 0003 对于绝大多数机械设备而言， 润滑系统是必不可少的组成部分。 在润滑系统中， 流 动的润滑油除了具有润滑、 冷却等功能外， 还带有机械摩擦副相互作用时产生的许多细小 磨损颗粒， 这些磨损颗粒在润滑系统的作用下悬浮于润滑油中， 其蕴涵着设备磨损状态的 重要信息。 有效地分析出这些磨损颗粒的种类、 数量及其变化规律， 就可以判断机械零件摩 擦副的磨损状态， 进而对设备磨损状态做出诊断预警。如果把润滑油比作机械设备的 “血 。
12、液” ， 那么油液分析技术和医学上的 “抽血化验” 具有相似之处。油液分析技术是通过分析 被监测设备润滑油的性能变化和其携带磨损颗粒的信息， 获得机械设备摩擦学系统的润滑 和磨损状态， 从而在设备的状态监测和维修管理之间建立起一座桥梁。 0004 我国各大能源集团所属风电场日常维护中定期检测在用润滑油， 但目前润滑油检 测机构仅提供润滑油检测分析数据， 而没有针对各风电场风机的实际运行环境、 风机类型、 设计结构、 部件材质进行风机磨损诊断预警的功能， 这使在用润滑油检测分析的意义大打 折扣。 0005 针对现有技术中仅能检测润滑油状态无法获取风机磨损状态的问题， 目前尚未提 出有效的解决方案。
13、。 发明内容 0006 针对相关技术仅能检测润滑油状态无法获取风机磨损状态的问题， 目前尚未提出 有效的解决方案， 为此， 本发明的主要目的在于提供一种风电机组工作状态的诊断方法、 装 置及系统， 以解决上述问题。 0007 为了实现上述目的， 根据本发明的一个方面， 提供了一种风电机组工作状态的诊 断方法， 该方法， 包括 ： 获取风电机组的诊断数据， 其中， 诊断数据包括风电机组的油液分析 数据和风电机组的属性数据 ； 根据诊断数据与预设的状态数据获取风电机组工作状态的诊 断结果。 0008 进一步地， 状态数据包括磨损数据， 其中， 根据诊断数据与预设的状态数据获取风 电机组工作状态的诊。
14、断结果的步骤包括 ： 比较诊断数据与磨损数据得到诊断数据与磨损数 说 明 书 CN 103344435 A 4 2/8 页 5 据的相似度 ； 获取与相似度对应的评价数据 ； 将诊断数据、 相似度、 评价数据、 诊断数据与 相似度之间的第一对应关系、 相似度与评价数据之间的第二对应关系以及诊断数据与评价 数据之间的第三对应关系作为诊断结果。 0009 进一步地， 状态数据包括润滑机理数据， 其中， 根据诊断数据与预设的状态数据获 取风电机组工作状态的诊断结果的步骤包括 ： 使用润滑机理数据对诊断数据进行更换周期 计算， 以获取风电机组的润滑油更换数据并将润滑油更换数据作为诊断结果。 0010 。
15、进一步地， 油液分析数据包括 ： 磨损分析数据和油品分析数据， 其中， 获取风电机 组的诊断数据的步骤包括 ： 获取风电机组的润滑油采样数据 ； 对润滑油采样数据进行原子 发射光谱分析和颗粒度分析得到磨损分析数据 ； 以及对润滑油采样数据进行油品性能分析 和油品理化指标分析得到油品分析数据。 0011 进一步地， 在获取风电机组的诊断数据之前， 方法还包括 ： 采集属性数据， 其中， 属 性数据包括 ： 类型数据、 结构数据、 部件材质数据以及运行环境数据 ； 将类型数据、 结构数 据、 部件材质数据以及运行环境数据保存进数据库。 0012 进一步地， 在根据诊断数据与预设的状态数据获取风电机。
16、组工作状态的诊断结果 之后， 方法还包括 ： 将诊断结果保存在数据库中， 并输出诊断结果。 0013 为了实现上述目的， 根据本发明的另一方面， 提供了一种风电机组工作状态的诊 断装置， 该装置包括 ： 第一获取模块， 用于获取风电机组的诊断数据， 其中， 诊断数据包括风 电机组的油液分析数据和风电机组的属性数据 ； 第一处理模块， 用于根据诊断数据与预设 的状态数据获取风电机组工作状态的诊断结果。 0014 进一步地， 第一处理模块包括 ： 第一比较模块， 用于比较诊断数据与磨损数据得到 诊断数据与磨损数据的相似度 ； 第一子获取模块， 用于获取与相似度对应的评价数据 ； 第 一子处理模块，。
17、 用于将诊断数据、 相似度、 评价数据、 诊断数据与相似度之间的第一对应关 系、 相似度与评价数据之间的第二对应关系以及诊断数据与评价数据之间的第三对应关系 作为诊断结果， 其中， 状态数据包括磨损数据。 0015 进一步地， 第一处理模块包括 ： 第一计算模块， 用于使用润滑机理数据对诊断数据 进行更换周期计算， 以获取风电机组的润滑油更换数据， 并将润滑油更换数据作为诊断结 果， 其中， 状态数据包括润滑机理数据。 0016 进一步地， 第一获取模块包括 ： 第二子获取模块， 用于获取风电机组的润滑油采样 数据 ； 第二子处理模块， 用于对润滑油采样数据进行原子发射光谱分析和颗粒度分析得到。
18、 磨损分析数据 ； 以及第三子处理模块， 用于对润滑油采样数据进行油品性能分析和油品理 化指标分析得到油品分析数据， 其中， 油液分析数据包括 ： 磨损分析数据和油品分析数据。 0017 进一步地， 装置还包括 ： 采集模块， 用于采集属性数据， 其中， 属性数据包括 ： 类型 数据、 结构数据、 部件材质数据以及运行环境数据 ； 第二处理模块， 用于将类型数据、 结构数 据、 部件材质数据以及运行环境数据保存进数据库。 0018 进一步地， 装置还包括 ： 第三处理模块， 用于将诊断结果保存在数据库中， 并输出 诊断结果。 0019 为了实现上述目的， 根据本发明的另一方面， 提供了一种风电。
19、机组工作状态的诊 断系统， 该系统包括风电机组工作状态的诊断装置。 0020 通过本发明， 采用本发明， 通过第一获取模块获取风电机组的油液分析数据和风 说 明 书 CN 103344435 A 5 3/8 页 6 电机组的属性数据， 将上述两种数据作为诊断数据， 然后使用第一处理模块根据诊断数据 与预设的状态数据获取风电机组工作状态的诊断结果。 可以通过对风电机组的油液分析数 据和属性数据对风电机组的工作状态进行诊断， 解决了现有技术中仅能检测润滑油状态无 法获取风机磨损状态的问题， 通过对风电机组的连续数据点润滑监测， 实现了准确诊断、 预 警风电机组的各部件摩擦磨损情况， 解决了仅能检测。
20、润滑油状态无法获取风机磨损状态的 问题， 为故障前维修提供可靠依据， 提高风机可靠性、 保证风机安全运行， 减少非计划停机， 进而实现风场风机的系统化、 规范化润滑管理， 为风电运营商 “减负。 附图说明 0021 此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解， 构成本申请的一部分， 本发 明的示意性实施例及其说明用于解释本发明， 并不构成对本发明的不当限定。在附图中 ： 0022 图 1 是根据本发明实施例的风电机组工作状态的诊断装置的结构示意图 ； 0023 图 2 是根据本发明实施例的风电机组工作状态的诊断方法的流程图 ； 0024 图 3 是根据图 2 所示实施例的风机管理数据单元的示。
21、意图 ； 0025 图 4 是根据图 2 所示实施例的采样信息的示意图 ； 0026 图 5 是根据图 2 所示实施例的风电机组工作状态的诊断方法的架构图 ； 0027 图 6 是根据图 2 所示实施例的预警数据的示意图 ； 0028 图 7 是根据图 2 所示实施例的获取风电机组的诊断数据的示意图 ； 以及 0029 图 8 是根据图 2 所示实施例的诊断结果的示意图。 具体实施方式 0030 需要说明的是， 在不冲突的情况下， 本申请中的实施例及实施例中的特征可以相 互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。 0031 图 1 是根据本发明实施例的风电机组工作状态的诊断装置的结构。
22、示意图。如图 1 所示， 该装置可以包括 ： 第一获取模块 10， 用于获取风电机组的诊断数据， 其中， 诊断数据 包括风电机组的油液分析数据和风电机组的属性数据 ； 第一处理模块 30， 用于根据诊断数 据与预设的状态数据获取风电机组工作状态的诊断结果。 0032 采用本发明， 通过第一获取模块获取风电机组的油液分析数据和风电机组的属性 数据， 将上述两种数据作为诊断数据， 然后使用第一处理模块根据诊断数据与预设的状态 数据获取风电机组工作状态的诊断结果。 可以通过对风电机组的油液分析数据和属性数据 对风电机组的工作状态进行诊断， 解决了现有技术中仅能检测润滑油状态无法获取风机磨 损状态的问。
23、题， 通过对风电机组的连续数据点润滑监测， 实现了准确诊断、 预警风电机组的 各部件摩擦磨损情况， 解决了仅能检测润滑油状态无法获取风机磨损状态的问题， 为故障 前维修提供可靠依据， 提高风机可靠性、 保证风机安全运行， 减少非计划停机， 进而实现风 场风机的系统化、 规范化润滑管理， 为风电运营商 “减负” 。 0033 根据本发明的上述实施例， 第一处理模块 30 可以包括 ： 第一比较模块， 用于比较 诊断数据与磨损数据得到诊断数据与磨损数据的相似度 ； 第一子获取模块， 用于获取与相 似度对应的评价数据 ； 第一子处理模块， 用于将诊断数据、 相似度、 评价数据、 诊断数据与相 似度之。
24、间的第一对应关系、 相似度与评价数据之间的第二对应关系以及诊断数据与评价数 说 明 书 CN 103344435 A 6 4/8 页 7 据之间的第三对应关系作为诊断结果， 其中， 状态数据包括磨损数据。 0034 在本发明的上述实施例中， 第一处理模块 30 可以包括 ： 第一计算模块， 用于使用 润滑机理数据对诊断数据进行更换周期计算， 以获取风电机组的润滑油更换数据， 并将润 滑油更换数据作为诊断结果， 其中， 状态数据包括润滑机理数据。 0035 根据本发明的上述实施例， 第一获取模块可以包括 ： 第二子获取模块， 用于获取风 电机组的润滑油采样数据 ； 第二子处理模块， 用于对润滑油。
25、采样数据进行原子发射光谱分 析和颗粒度分析得到磨损分析数据 ； 以及第三子处理模块， 用于对润滑油采样数据进行油 品性能分析和油品理化指标分析得到油品分析数据， 其中， 油液分析数据包括 ： 磨损分析数 据和油品分析数据。 0036 在本发明的上述实施例中， 装置还可以包括 ： 采集模块， 用于采集属性数据， 其中， 属性数据包括 ： 类型数据、 结构数据、 部件材质数据以及运行环境数据 ； 第二处理模块， 用 于将类型数据、 结构数据、 部件材质数据以及运行环境数据保存进数据库。 0037 根据本发明的上述实施例， 装置还可以包括 ： 第三处理模块， 用于将诊断结果保存 在数据库中， 并输出。
26、诊断结果。 0038 本发明还提供了一种风电机组工作状态的诊断系统， 可以包括上述实施例中任意 一种风电机组工作状态的诊断装置。 0039 采用本发明， 通过第一获取模块获取风电机组的油液分析数据和风电机组的属性 数据， 将上述两种数据作为诊断数据， 然后使用第一处理模块根据诊断数据与预设的状态 数据获取风电机组工作状态的诊断结果。 可以通过对风电机组的油液分析数据和属性数据 对风电机组的工作状态进行诊断， 解决了现有技术中仅能检测润滑油状态无法获取风机磨 损状态的问题， 通过对风电机组的连续数据点润滑监测， 实现了准确诊断、 预警风电机组的 各部件摩擦磨损情况， 解决了仅能检测润滑油状态无法。
27、获取风机磨损状态的问题， 为故障 前维修提供可靠依据， 提高风机可靠性、 保证风机安全运行， 减少非计划停机， 进而实现风 场风机的系统化、 规范化润滑管理， 为风电运营商 “减负。 0040 对于风机机组制造企业本系统可以从风电机组设计、 台架试验到装机并网运行， 实施全流程的跟踪监测， 建立完善的油液检测数据库， 通过平台诊断预警功能进行设备运 行状态的判断， 可实现故障的事前维护， 大大降低设备维修率， 同时为风机的设计提出合理 化整改方案。 0041 图 2 是根据本发明实施例的风电机组工作状态的诊断方法的流程图， 如图 2 所示 该方法包括如下步骤 ： 0042 步骤 S102， 获。
28、取风电机组的诊断数据， 其中， 诊断数据包括风电机组的油液分析数 据和风电机组的属性数据。 0043 步骤 S104， 根据诊断数据与预设的状态数据获取风电机组工作状态的诊断结果。 0044 采用本发明， 获取风电机组的油液分析数据和风电机组的属性数据， 将上述两种 数据作为诊断数据， 然后根据诊断数据与预设的状态数据获取风电机组工作状态的诊断结 果。可以通过对风电机组的油液分析数据和属性数据对风电机组的工作状态进行诊断， 解 决了现有技术中仅能检测润滑油状态无法获取风机磨损状态的问题， 通过对风电机组的连 续数据点润滑监测， 实现了准确诊断、 预警风电机组的各部件摩擦磨损情况， 解决了仅能检。
29、 测润滑油状态无法获取风机磨损状态的问题， 为故障前维修提供可靠依据， 提高风机可靠 说 明 书 CN 103344435 A 7 5/8 页 8 性、 保证风机安全运行， 减少非计划停机， 进而实现风场风机的系统化、 规范化润滑管理， 为 风电运营商 “减负” 。 0045 在该实施例中依据大量的风电机组在用润滑油检测数据， 同时参考风电机组的齿 轮箱等属性参数， 将两者相结合分析风电机组的磨损工作状态以及润滑油使用周期的状 态， 并可以逐步进行调整自修复， 以保证对风电机组的诊断的科学性、 合理性以及准确性， 从而可以提高风电机组的设备的可靠性， 延长机器的使用寿命， 降低设备的维修费用。。
30、 0046 其中， 上述实施例中的油液分析数据和风电机组的属性数据均可以保存在一个预 设的风机数据库中。 该风机数据库可以包括三部分 ： 风机管理数据单元、 油液分析数据单元 以及诊断结果数据单元。 0047 其中具体地， 可以在风机管理数据单元中以风电场为单位为各风电机组建立数据 属性档案， 该数据单元中可以包括风电场实际运行的地理位置及自然环境、 风机类型、 设计 结构、 部件材质等。如图 3 所示， 该图为风机管理数据单元的一个用户界面， 该界面中显示 了高山子风电场、 阜北风电场以及彰北风电场的运营商 （华能新能源） 、 风场规模 （10、 20、 40 不等） 、 地理位置 （阜新）。
31、 、 风机数量 （66、 132、 264 不等） 以及并网时间等风场信息 ； 在图 3 中 选中彰北风电场的情况下， 还可以显示， 风机机型、 风机编号以及启用时间等风机信息。上 述实施例中的风机信息之间具有一一对应的关系， 在获取风电机组的属性数据的时候， 可 以通过风机管理数据单元中的对应关系获取到用户进行风电机组诊断所需的属性数据。 0048 由于我国有些地区地形地貌、 气候特征与欧洲相比有特殊性， 对标准设计的齿轮 箱正常运行有一定影响。我国风电场多数处于山区或丘陵地带， 尤其是东南沿海及岛屿， 地形复杂造成气流受地形影响发生崎变， 由此产生在风轮上除水平来流外还有径向气流分 量。 。
32、我国相当一部分地区气流的阵风因子影响较大， 对于风电机组机械传动力系来说， 经常 出现超过其设计极限条件的情况。作为传递动力的装置 - 齿轮箱， 由于气流的不稳定性， 导 致齿轮箱长期处于复杂的交变载荷下工作。由于设备安装在几十米高空， 不可能容易地送 到工厂检修， 因此经常进行油液状态监视可以及时发现问题， 及时处理， 还可以分析出故障 征兆， 以便及时安排检修。 0049 我国风电场主要集中在 “三北地区” ， 冬季气温很低， 一些风场极端(短时)最低气 温达到 -40以下， 而风力发电机组的设计最低运行气温在 -20以上， 个别低温型风力发 电机组最低可达到 -30。如果长时间在低温下运。
33、行， 将损坏风力发电机组中的部件， 如齿 轮箱。因此必须对齿轮箱加温。齿轮箱加温是因为当风速较长时间较低或停风时， 齿轮油 会因气温太低而变得很稠， 尤其是采取飞溅润滑部位， 无法得到充分的润滑， 导致齿轮或轴 承短时缺乏润滑而损坏。如果机舱温度也很低， 那么管路中润滑油也会发生流动不畅的问 题， 这样当齿轮箱油不能通过管路到达散热器， 齿轮油温会不断上升直至停机。 0050 因此， 在本发明的风机管理数据单元中还包括针对国内风电场的地理位置、 气候 等运行环境和风机机型、 设计结构、 部件材质等特点构成属性数据。 0051 在本发明的上述实施例中， 可以在油液分析数据单元中存储油液分析数据以。
34、及油 液分析数据与属性数据之间的对应关系。 0052 其中， 油液分析数据可以包括样品基本信息和采样检测分析数据。用户可以在不 同的时段对同一风电机组进行多次采样， 获取多个采样信息， 每个样品基本信息都具有与 之相对应的风电机组的唯一编号， 该编号可以指向与风电机组唯一的对应关系， 样品基本 说 明 书 CN 103344435 A 8 6/8 页 9 信息中还可以包括样品的来源信息， 其中， 样品可以为润滑油。 0053 图 4 示出了一个采样信息的具体内容 ： 采样信息、 分析信息、 光谱信息、 颗粒度信 息、 性能指标以及常规指标。其中， 采样信息可以包括 ： 采样时间、 油样牌号、 。
35、样品编号 （即 为上述的唯一编号） 、 运行时间、 采样人、 采样量、 最近一次换油时间 ； 常规指标可以包括 ： 粘 度、 酸值、 水分、 色度以及倾点 ； 性能指标可以包括 ： 戊烷不溶物、 铜片腐蚀、 泡沫性以及承 载能力 ； 光谱信息可以包括 ： 磷、 银、 铝、 硼、 钡、 镉、 铬、 铜、 帖、 镁、 锰、 钼、 钠、 镍、 铅、 硅、 锡、 钛、 矾、 锌、 锑以及钾等的光谱信息。 0054 在数据库中还可以包括一个单元 ： 诊断结果数据单元。 具体地， 可以通过对诊断数 据的分析得到分析数据 （可以通过与数据库中的预存工作状态数据的比对获取分析数据） ， 并获取与分析数据相对应。
36、的诊断结果 （该数据中还可以包括诊断建议） ， 分析过程中得到的 分析数据以及分析之后得到的诊断结果的数据都可以保存在该单元中。 0055 其中， 上述实施例中的数据库的数据录入均可以通过人机交互模块来完， 用户可 以通过人机交互模块对数据库中的数据进行添加、 查询、 修改和更新等操作。 0056 根据本发明的上述实施例， 状态数据可以包括磨损数据， 其中， 根据诊断数据与预 设的状态数据获取风电机组工作状态的诊断结果的步骤可以包括 ： 比较诊断数据与磨损数 据得到诊断数据与磨损数据的相似度 ； 获取与相似度对应的评价数据 ； 将诊断数据、 相似 度、 评价数据、 诊断数据与相似度之间的第一对。
37、应关系、 相似度与评价数据之间的第二对应 关系以及诊断数据与评价数据之间的第三对应关系作为诊断结果。 0057 其中， 评价数据可以是磨损评价数据。 0058 具体地， 可以根据磨损分析数据和属性数据组成的诊断数据与磨损数据进行比较 分析， 得到磨损评价数据。 0059 具体地， 如图 5 所示， 该实施例中的还可以包括专家知识库， 专家知识库可以预先 结构化的表示已经获知的专家知识， 并且， 如图 5 所示， 得到的诊断结果的数据也可以通过 自学习机制保存进专家知识库中， 以完善或调整专家知识库的数据， 以便于下次调用专家 知识库中的数据时可以调出更完善和准确地数据， 从而使得分析结果更为准。
38、确。 0060 其中， 知识库中具体可以保存如下数据 ：（1） 风电机组监测的经验知识。在油液 分析智能诊断预警专家系统中， 专家对油液分析中长期积累的经验和在监测中的一些实际 体会都是属于这类知识 ；（2） 风电机组的结构原理。由于风机结构复杂， 在这一类知识表 示中， 需要对风机的结构进行细分， 并分为结构类型和结构组成等方面 ；（3） 风电机组主要 摩擦副材质。风机的主要摩擦副是油液中金属元素的主要来源， 因此， 了解摩擦副的编号、 数量、 类型和元素构成至关重要 ；（4） 风电机组的磨损机理。在风机实际运行时， 摩擦副的 磨损机理比较复杂， 了解其摩擦、 磨损和润滑机理， 对更好地进行。
39、知识的表示有着重要的作 用 ；（5） 油液分析的元素浓度和梯度指标。在油液分析中， 一般对金属元素进行考察， 计算 各自的浓度和变化梯度。经过数学模型的处理， 计算出各元素的界限值指标。 0061 具体地， 可以通过图中所示的处理器获取诊断结果， 具体地 ： 处理器分别从数据库 和专家知识库中调取诊断数据和预设的状态数据， 比较两者之间的相似度， 并且获取与相 似度对应的评价数据， 然后将诊断数据、 相似度、 评价数据、 诊断数据与相似度之间的第一 对应关系、 相似度与评价数据之间的第二对应关系以及诊断数据与评价数据之间的第三对 应关系作为诊断结果。 说 明 书 CN 103344435 A 。
40、9 7/8 页 10 0062 优选地， 在处理器中也可以保存一些预设的状态数据， 该数据可以为依据标准和 经验值等形成的预设规则。 0063 其中， 相似度 （在本是实施例中可以是上述的分析数据） 可以是两个数据之间的大 小关系的数据， 也可以是一个百分比的数据， 例如， 铁元素含量预设的状态数据值为 75ppm， 而油液分析数据中的铁元素含量为 102ppm， 则采集到的数据比预设的值大， 则获取对应的 评价数据 ； 又如， 油液分析数据中的水分为 200， 而预设的值为 500， 可以将相似度记载采集 到的为预设的水分的值的 40%。 0064 进一步地， 如图 6 所示， 在处理器获取。
41、诊断结果的同时， 还可以通过处理器中的数 据预测模块通过分析数据对风电机组的下个时刻工作状态的预测， 以实现对风电机组的设 备的工作状态进行有效的监测。 0065 具体地， 通过对得到的各个诊断数据与其中的各个数据对应的临界上界值、 临界 下界值、 警告上界值以及警告下界值的分析对比， 得出预警数据， 如图 6 所示， 该预警数据 可以是一条曲线。 0066 其中， 临界上界值、 临界下界值、 警告上界值以及警告下界值均可以是预设的值。 0067 根据本发明的上述实施例， 状态数据可以包括润滑机理数据， 其中， 根据诊断数据 与预设的状态数据获取风电机组工作状态的诊断结果的步骤可以包括 ： 使。
42、用润滑机理数据 对诊断数据进行更换周期计算， 以获取风电机组的润滑油更换数据， 将润滑油更换数据作 为诊断结果。更具体地， 对诊断数据进行润滑油使用周期计算得到该风电机组的润滑油的 使用周期， 然后可以将润滑机理数据中的换油限值与上述使用周期作比较， 得到润滑油更 换数据。 例如， 在使用周期大于或等于换油限值时， 得出风电机组需要换油的润滑油更换数 据 ； 在使用周期小于换油限值时， 得出风电机组不需要换油的润滑油更换数据。 0068 具体地， 可以根据油品分析数据和属性数据组成的诊断数据与磨损数据进行比较 分析， 得到润滑油更换数据。 0069 具体地， 可以调用预存在数据库中的润滑机理数。
43、据， 将润滑机理数据与油液分析 数据中关于润滑油更换周期的参数进行比对， 得到风电机组的润滑油更换数据， 从而可以 向这些风电机组润滑油使用单位 （如 ： 风场、 整机制造厂、 齿轮箱制造厂） 提供多项检测数据 的连续综合分析， 并可以给出 “因机而异” 的最合理的更换周期， 节省 12.5%-17% 的润滑油 使用费用。 另外， 由于废弃润滑油液对环境有极大的危害， 为用户提供合理的润滑油更换数 据可以在最大限度发挥润滑作用的前提下减少对环境的污染。 0070 在本发明的上述实施例中， 油液分析数据可以包括 ： 磨损分析数据和油品分析数 据， 其中， 获取风电机组的诊断数据的步骤可以包括 ：。
44、 获取风电机组的润滑油采样数据 ； 对 润滑油采样数据进行原子发射光谱分析和颗粒度分析得到磨损分析数据 ； 以及对润滑油采 样数据进行油品性能分析和油品理化指标分析得到油品分析数据。 0071 具体地， 如图 7 所示， 首先可以从风电机组润滑油监测取样点获取初始的润滑油 采样数据， 然后通过两种分析方式对其中不同的参数做不同的分析得到磨损分析数据和油 品分析数据， 并将上述数据作为油液分析数据保存进数据库中。 0072 更具体地， 对油液的理化性能指标， 包括色度、 黏度、 酸值、 水分、 红外光谱、 泡沫性 等进行油品性能分析和油品理化指标分析， 用来判定油品状态综合评价， 得到油品分析数。
45、 据， 然后将油品分析数据作为后续的 ； 对油液颗粒包含指标， 包括 ： 金属元素含量、 污染度 说 明 书 CN 103344435 A 10 8/8 页 11 等级、 颗粒形态分析等进行原子发射光谱分析和颗粒度分析， 判定设备综合磨损状态， 得到 磨损分析数据。 0073 根据本发明的上述实施例， 在获取风电机组的诊断数据之前， 方法还可以包括 ： 采 集属性数据， 其中， 属性数据可以包括 ： 类型数据、 结构数据、 部件材质数据以及运行环境数 据 ； 将类型数据、 结构数据、 部件材质数据以及运行环境数据保存进数据库。 0074 在本发明的上述实施例中， 在根据诊断数据与预设的状态数据。
46、获取风电机组工作 状态的诊断结果之后， 方法还可以包括 ： 将诊断结果保存在数据库中， 并输出诊断结果。 0075 具体地， 如图 8 所示， 可以诊断结果进行报告输出， 以向提供润滑和磨损诊断预警 的建议结论。 0076 如图 8 所示， 该诊断报告中可以包括 ： 基本信息、 诊断信息 （如图中的颗粒度） 、 状 态评价以及结论数据 （评价数据） 。 0077 需要说明的是， 在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的 计算机系统中执行， 并且， 虽然在流程图中示出了逻辑顺序， 但是在某些情况下， 可以以不 同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。 0078 从以上的描述中， 可。
47、以看出， 本发明实现了如下技术效果 ： 采用本发明， 通过获取 风电机组的油液分析数据和风电机组的属性数据， 将上述两种数据作为诊断数据， 然后根 据诊断数据与预设的状态数据获取风电机组工作状态的诊断结果。 可以通过对风电机组的 油液分析数据和属性数据对风电机组的工作状态进行诊断， 解决了现有技术中仅能检测润 滑油状态无法获取风机磨损状态的问题， 通过对风电机组的连续数据点润滑监测， 实现了 准确诊断、 预警风电机组的各部件摩擦磨损情况， 解决了仅能检测润滑油状态无法获取风 机磨损状态的问题， 为故障前维修提供可靠依据， 提高风机可靠性、 保证风机安全运行， 减 少非计划停机， 进而实现风场风。
48、机的系统化、 规范化润滑管理， 为风电运营商 “减负。 0079 显然， 本领域的技术人员应该明白， 上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用 的计算装置来实现， 它们可以集中在单个的计算装置上， 或者分布在多个计算装置所组成 的网络上， 可选地， 它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现， 从而， 可以将它们存储 在存储装置中由计算装置来执行， 或者将它们分别制作成各个集成电路模块， 或者将它们 中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样， 本发明不限制于任何特定的 硬件和软件结合。 0080 以上所述仅为本发明的优选实施例而已， 并不用于限制本发明， 对于本领域的技 术人员来说， 本发明可以有各种更改和变化。 凡在本发明的精神和原则之内， 所作的任何修 改、 等同替换、 改进等， 均应包含在本发明的保护范围之内。 说 明 书 CN 103344435 A 11 1/4 页 12 图 1 图 2 图 3 说 明 书 附 图 CN 103344435 A 12 2/4 页 13 图 4 图 5 说 明 书 附 图 CN 103344435 A 13 3/4 页 14 图 6 图 7 说 明 书 附 图 CN 103344435 A 14 4/4 页 15 图 8 说 明 书 附 图 CN 103344435 A 15 。