基于3D仿真和全景时序数据采样的风机故障反演方法及系统

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2024-05-21 09:23:08

权利要求书： 1.一种基于3D仿真和全景时序数据采样的风机故障反演方法，其特征是，包括以下过程：S1、在风机监控系统中构建风机数据模型，根据风机数据模型生成风机量测记录；

所述风机数据模型包括风机塔架监测子系统数据模型、风机偏航子系统数据模型、风机变桨子系统数据模型、风机变流子系统数据模型、风机传动子系统数据模型、风机电控子系统数据模型、风机液压子系统数据模型、风机发电子系统数据模型和风机冷却子系统数据模型；

S2、依据不同的风机类型，通过3dMax构建与风机一比一等比的风机3D模型；

所述风机3D模型为风机包括基座3D模型、塔筒3D模型、叶片3D模型、变桨系统3D模型、偏航系统3D模型、齿轮系统3D模型、发电系统3D模型和冷却系统3D模型；

S3、对步骤S1中风机量测记录生成的风机量测全景时序采样；

所述全景时序采样包括按时间顺序，以相同时间间隔将当前风机量测记录存储至时间序列数据库；

S4、当运维人员需要对任一风机历史故障反演时，通过反演控制面板，从所述风机监控系统的历史告警数据库查询并选取所述风机的历史时刻的历史故障事件，设定反演起止时间；

S5、反演服务从时间序列数据库查询在步骤S4中设定的反演起止时间段内所述风机所有量测记录，生成时间连续的断面数据流；

S6、点击反演控制面板开始按钮后，反演服务启动3D仿真引擎，3D仿真引擎加载步骤S2中建立的风机3D模型，不断从步骤S5生成的断面数据流中读取风机量测数值并修改风机各部件3D模型中的状态，以3D仿真场景连续展示风机故障时各部件的运行状态。

2.根据权利要求1所述的一种基于3D仿真和全景时序数据采样的风机故障反演方法，其特征是，所述时间序列数据库中存储的量测数据带时间标签。

3.根据权利要求1所述的一种基于3D仿真和全景时序数据采样的风机故障反演方法，其特征是，所述反演起止时间的获取，包括：获取风机历史故障事件的发生时间；

根据故障发生时间确定反演起止时间。

4.根据权利要求3所述的一种基于3D仿真和全景时序数据采样的风机故障反演方法，其特征是，所述根据故障发生时间确定反演起止时间，包括：反演的起始时间为故障事件发生时间前30分钟，反演的终止时间为故障事件发生时间后10分钟。

5.根据权利要求1所述的一种基于3D仿真和全景时序数据采样的风机故障反演方法，其特征是，所述生成时间连续的断面数据流，包括：从时间序列数据库查询反演起止时间段内风机所有量测数据；

将同一时间的所有量测数据形成一个断面；

起止时间段内所有的断面以时间的先后顺序连接形成时间连续的断面数据流。

6.一种适用于如权利要求1?5任一项所述的一种基于3D仿真和全景时序数据采样的风机故障反演方法的反演系统，其特征是，包括量测数据获取模块、时序数据生成模块、反演时间获取模块、断面数据流获取模块和3D仿真执行模块，其中：量测数据获取模块，用于获取风机的量测数据，

时序数据生成模块，用于将风机量测数据按时间顺序以相同时间间隔存储至时间序列数据库；

反演时间获取模块，用于获取风机历史故障事件的反演起止时间；

断面数据流获取模块，用于从时间序列数据库查询反演起止时间段内风机所有量测数据，生成时间连续的断面数据流；

3D仿真执行模块，用于以时间连续的断面数据流作为数据源驱动风机3D模型进行仿真，以展示风机历史故障发生前后的运行状态全过程。

7.根据权利要求6所述的一种基于3D仿真和全景时序数据采样的风机故障反演方法的反演系统，其特征是，所述时序数据生成模块中，时间序列数据库中存储的量测数据带时间标签。

8.根据权利要求6所述的一种基于3D仿真和全景时序数据采样的风机故障反演方法的反演系统，其特征是，反演时间获取模块中，所述获取风机历史故障事件的反演起止时间，包括：获取风机历史故障事件的发生时间；

根据故障发生时间确定反演起止时间。

9.根据权利要求8所述的一种基于3D仿真和全景时序数据采样的风机故障反演方法的反演系统，其特征是，反演时间获取模块中，所述根据故障发生时间确定反演起止时间，包括：反演的起始时间为故障事件发生时间前30分钟，反演的终止时间为故障事件发生时间后10分钟。

10.根据权利要求6所述的一种基于3D仿真和全景时序数据采样的风机故障反演方法的反演系统，其特征是，断面数据流获取模块中，所述从时间序列数据库查询反演起止时间段内风机所有量测数据，生成时间连续的断面数据流，包括：从时间序列数据库查询反演起止时间段内风机所有量测数据；

将同一时间的所有量测数据形成一个断面；

起止时间段内所有的断面以时间的先后顺序连接形成时间连续的断面数据流。

说明书：基于3D仿真和全景时序数据采样的风机故障反演方法及系统技术领域[0001] 本发明具体涉及一种基于3D仿真和全景时序数据采样的风机故障反演方法，属于风力发电技术领域。背景技术[0002] 风力发电机(以下简称风机)是把风的动能转变成机械能，再把机械能转化为电能的发电设备。为了维持风机正常发电工作，子系统是一台风力发电机内部用于风力发电机部件信号采集和控制的系统，风机监控系统是风力发电场对所有风机的子系统采集到的信号和测量进行集中监控的系统。例如风机变浆、偏航、冷却、发电等多个子系统对风机工作状态进行实时监控和控制，每个子系统每个时刻都产生大量的量测和事件。在现有的风机监控系统中，大多是通过对重要量测进行等间隔历史采样，对事件进行顺序历史存储。受存储空间限制，历史采样的间隔通常在分钟级。在分析风机历史故障时，只能基于风机历史事件记录的前后发生顺序推测故障发生的原因，无法将故障发生时刻的量测和事件进行关联分析，难以准确定位故障原因，更无法还原故障发生前后风机的真实工作状态。[0003] 因此，如何利用风机历史量测数据，反演故障时刻的风机运行状态，并以更加可视化的方式呈现给运维人员，以达到辅助运维的目的，仍是一个亟待解决的技术问题。发明内容[0004] 本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供了一种基于3D仿真和全景时序数据采样的风机故障反演方法，解决了现有风机监控系统无法利用风机历史量测数据，反演故障时刻的风机运行状态的技术问题。[0005] 为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于3D仿真和全景时序数据采样的风机故障反演方法，包括以下过程：[0006] 获取风机的量测数据，[0007] 将风机量测数据按时间顺序以相同时间间隔存储至时间序列数据库；[0008] 获取风机历史故障事件的反演起止时间；[0009] 从时间序列数据库查询反演起止时间段内风机所有量测数据，生成时间连续的断面数据流；[0010] 以时间连续的断面数据流作为数据源驱动风机3D模型进行仿真，以展示风机历史故障发生前后的运行状态全过程。[0011] 进一步的，所述时间序列数据库中存储的量测数据带时间标签。[0012] 进一步的，所述获取风机历史故障事件的反演起止时间，包括：[0013] 获取风机历史故障事件的发生时间；[0014] 根据故障发生时间确定反演起止时间。[0015] 进一步的，所述根据故障发生时间确定反演起止时间，包括：[0016] 反演的起始时间为故障事件发生时间前30分钟，反演的终止时间为故障事件发生时间后10分钟。[0017] 进一步的，所述从时间序列数据库查询反演起止时间段内风机所有量测数据，生成时间连续的断面数据流，包括：[0018] 从时间序列数据库查询反演起止时间段内风机所有量测数据；[0019] 将同一时间的所有量测数据形成一个断面；[0020] 起止时间段内所有的断面以时间的先后顺序连接形成时间连续的断面数据流。[0021] 相应的，本发明还提供了一种基于3D仿真和全景时序数据采样的风机故障反演系统，包括量测数据获取模块、时序数据生成模块、反演时间获取模块、断面数据流获取模块和3D仿真执行模块，其中：[0022] 量测数据获取模块，用于获取风机的量测数据，[0023] 时序数据生成模块，用于将风机量测数据按时间顺序以相同时间间隔存储至时间序列数据库；[0024] 反演时间获取模块，用于获取风机历史故障事件的反演起止时间；[0025] 断面数据流获取模块，用于从时间序列数据库查询反演起止时间段内风机所有量测数据，生成时间连续的断面数据流；[0026] 3D仿真执行模块，用于以时间连续的断面数据流作为数据源驱动风机3D模型进行仿真，以展示风机历史故障发生前后的运行状态全过程。[0027] 进一步的，所述时序数据生成模块中，时间序列数据库中存储的量测数据带时间标签。[0028] 进一步的，反演时间获取模块中，所述获取风机历史故障事件的反演起止时间，包括：[0029] 获取风机历史故障事件的发生时间；[0030] 根据故障发生时间确定反演起止时间。[0031] 进一步的，反演时间获取模块中，所述根据故障发生时间确定反演起止时间，包括：[0032] 反演的起始时间为故障事件发生时间前30分钟，反演的终止时间为故障事件发生时间后10分钟。[0033] 进一步的，断面数据流获取模块中，所述从时间序列数据库查询反演起止时间段内风机所有量测数据，生成时间连续的断面数据流，包括：[0034] 从时间序列数据库查询反演起止时间段内风机所有量测数据；[0035] 将同一时间的所有量测数据形成一个断面；[0036] 起止时间段内所有的断面以时间的先后顺序连接形成时间连续的断面数据流。[0037] 与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：通过本方法，能够直观的将风力发电机故障前后一段时间内风机所有的量测变化和事件序列以3D的形式展示，还原故障全过程，有利于准确定位故障，有效提高风力发电机故障的分析处置效率，提升风电场风力发电机运维水平。附图说明[0038] 图1为本发明方法的流程图；[0039] 图2为本发明方法的架构图。具体实施方式[0040] 下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。[0041] 本发明的创新思路是：将风机所有模型数据以一秒为时间间隔存储在时间序列数据库，故障分析时从时间序列数据库查询风机故障时刻前后一段时间内风机所有历史量测数据，形成时间连续的历史变化量测，并作为风机3D模型数据源，以3D仿真形式还原风机历史故障发生前后的运行状态全过程，达到辅助运维人员直观的分析并定位故障原因的目的。[0042] 本发明的一种基于3D仿真和全景时序数据采样的风机故障反演方法，其特征是，包括以下过程：[0043] 获取风机的量测数据，[0044] 将风机量测数据按时间顺序以相同时间间隔存储至时间序列数据库；[0045] 获取风机历史故障事件的反演起止时间；[0046] 从时间序列数据库查询反演起止时间段内风机所有量测数据，生成时间连续的断面数据流；[0047] 以时间连续的断面数据流作为数据源驱动风机3D模型进行仿真，以展示风机历史故障发生前后的运行状态全过程。[0048] 通过本方法，能够直观的将风力发电机故障前后一段时间内风机所有的量测变化和事件序列以3D的形式展示，还原故障全过程，有效提高风力发电机故障的分析处置效率，提升风电场风力发电机运维水平。[0049] 实施例一[0050] 本发明的一种基于3D仿真和全景时序数据采样的风机故障反演方法，参见图1所示，包括以下步骤：[0051] S1，在风机监控系统中，构建风机数据模型，生成风机量测记录；[0052] 所述风机数据模型为监测风机各部件的子系统的数据模型，包括风机塔架监测子系统数据模型、风机偏航子系统数据模型、风机变桨子系统数据模型、风机变流子系统数据模型、风机传动子系统数据模型、风机电控子系统数据模型、风机液压子系统数据模型、风机发电子系统数据模型和风机冷却子系统数据模型。[0053] 通过构建风机数据模型，在所述风机监控系统中生成风机上述各子系统的量测，包括：速度、温度、角度、震动、电压、电流、功率、频率、状态事件、告警事件、故障事件；[0054] S2，依据不同的风机类型，通过3dMax构建与风机一比一等比的风机3D模型；[0055] 所述的3D模型，为风机各部件的3D模型，包括基座3D模型、塔筒3D模型、叶片3D模型、变桨系统3D模型、偏航系统3D模型、齿轮系统3D模型、发电系统3D模型和冷却系统3D模型；[0056] S3，对步骤S1中风机量测生成的风机量测全景时序采样；[0057] 所述全景时序采样，是在所述风机监控系统中，按时间顺序，以相同时间间隔将所述风机子系统所有当前量测值存储至时间序列数据库。[0058] 所述时间序列数据库用于存储带时间标签的数据库，具有较高的存储和查询速度；[0059] 作为一种较佳实施例，上述时间间隔设为1秒。[0060] S4，当运维人员需要对某一风机历史故障反演时，通过反演控制面板，从所述风机监控系统历史告警数据库查询并选取该风机该历史时刻的历史故障事件，设定反演起止时间；[0061] 所述反演控制面板是所述风机监控系统中人机界面的控制界面，包括风机历史故障查询按钮、风机历史故障列表、开始时间选择按钮、终止时间选择按钮、反演开始按钮、反演暂停按钮、反演快进按钮、反演快退按钮、反演进度条、反演时间标签，操作人员通过上述按钮控制反演的开始、暂停、快进、快退；所述故障事件是指影响风机安全运行或发电效率的严重告警事件；[0062] 作为一种较佳实施例，反演的起始时间设为选定的历史故障事件发生时间前30分钟，反演时间窗口的终止时间设为故障事件发生时间后10分钟。[0063] 作为一种较佳实施例，通过鼠标拖动反演进度条，可以快速定位至某一时刻并开始反演；[0064] S5，反演服务从时间序列数据库查询在步骤S4中设定的反演起止时间段内该风机所有量测数据，生成时间连续的断面数据流；[0065] 所述断面数据流是所述包含风机数据模型的数据集，数据集中每个时间断面的所有数据的时标是相同的，所有的断面以时间的先后顺序连接形成时间连续的断面数据流；[0066] S6，点击反演控制面板开始按钮后，反演服务启动3D仿真引擎，3D仿真引擎加载步骤S2中建立的风机3D模型，不断从步骤S5生成的断面数据流中读取风机量测数值并修改风机各部件3D模型中的状态，以3D仿真场景连续展示风机故障时各部件的运行状态；[0067] 所述3D仿真引擎是基于WebGL的graph3diew绘图引擎实现的，3D仿真引擎动态加载步骤S5中生成的断面数据流中的风机断面数据模型，在所述风机监控系统人机界面通过graph3diew绘图引擎以3D仿真场景展示所述风机故障时各部件的运行状态；[0068] 作为一种较佳实施例，在反演过程中，提供告警列表显示风机设备的历史告警事件，告警出现在告警列表中的时间与当前反演的进度的时间相同，通过此方式还原告警发生的先后顺序。[0069] 如图2所示，作为一种实施例，操作人员通过反演控制面板从所述风机监控系统的历史告警数据库中查询某一风机在一段时间内的历史故障记录，并选定一条故障作为反演时间断面。通过开始时间选择按钮、终止时间选择设定反演时间窗口为故障发生前30分钟和故障发生后10分钟，按下开始按钮并开始反演。反演服务依据选定的反演时间窗口从时间序列数据库查询该风机所有风机量测数据，生成时间连续的断面数据流。3D仿真引擎动态加载3D模型并读取断面数据流中的风机量测数据，以3D仿真场景将所述风机故障时各部件的运行状态显示在人机界面，完成一次风机故障反演过程。[0070] 本发明方法，能够直观的将风力发电机故障前后一段时间内风机所有的量测变化和事件序列以3D的形式展示，还原故障全过程，有效提高风力发电机故障的分析处置效率，提升风电场风力发电机运维水平。[0071] 实施例二[0072] 相应的，本发明还提供了一种基于3D仿真和全景时序数据采样的风机故障反演系统，包括量测数据获取模块、时序数据生成模块、反演时间获取模块、断面数据流获取模块和3D仿真执行模块，其中：[0073] 量测数据获取模块，用于获取风机的量测数据，[0074] 时序数据生成模块，用于将风机量测数据按时间顺序以相同时间间隔存储至时间序列数据库；[0075] 反演时间获取模块，用于获取风机历史故障事件的反演起止时间；[0076] 断面数据流获取模块，用于从时间序列数据库查询反演起止时间段内风机所有量测数据，生成时间连续的断面数据流；[0077] 3D仿真执行模块，用于以时间连续的断面数据流作为数据源驱动风机3D模型进行仿真，以展示风机历史故障发生前后的运行状态全过程。[0078] 进一步的，所述时序数据生成模块中，时间序列数据库中存储的量测数据带时间标签。[0079] 进一步的，反演时间获取模块中，所述获取风机历史故障事件的反演起止时间，包括：[0080] 获取风机历史故障事件的发生时间；[0081] 根据故障发生时间确定反演起止时间。[0082] 进一步的，反演时间获取模块中，所述根据故障发生时间确定反演起止时间，包括：[0083] 反演的起始时间为故障事件发生时间前30分钟，反演的终止时间为故障事件发生时间后10分钟。[0084] 进一步的，断面数据流获取模块中，所述从时间序列数据库查询反演起止时间段内风机所有量测数据，生成时间连续的断面数据流，包括：[0085] 从时间序列数据库查询反演起止时间段内风机所有量测数据；[0086] 将同一时间的所有量测数据形成一个断面；[0087] 起止时间段内所有的断面以时间的先后顺序连接形成时间连续的断面数据流。[0088] 本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD?ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。[0089] 本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。[0090] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。[0091] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。[0092] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。