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摘要：本发明涉及风轮异常检测领域，具体为一种极端天气下设备异常评估方法；先通过滤波对振动信号中各频率的信号进行分离，获取基频信号和3倍频信号，通过对比二者的振幅，从基频信号和3倍频信号中提取出第一故障信号，再通过进一步计算第一信号中与第一故障信号相对应时刻的复杂度，从而实现第二故障信号的提取，最后再通过建立故障率函数模型，计算跨越时长范围内第二故障信号出现故障的概率，并与故障率阈值进行对比，来判断风力发电机的风轮是否发生故障，通过本方式自动快速的识别电站中所有风力发电机风轮是否出现松动，不需要再对各个风轮依次进行检查；解决了目前通过半人工的方式依次检测风轮的状态时，进度较慢的问题。
主权项：1.一种极端天气下设备异常评估方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、获取风力发电机风轮包含轴向和径向振动的振动信号；S2、对振动信号进行滤波，分离振动信号中的基波信号和谐波信号，并获取不同频率信号的振幅，以获得第一信号；S3、对比第一信号中的基频信号和3倍频信号的幅值，以获得第一故障信号；S4、计算第一信号中与第一故障信号相对应时刻的复杂度，并挑选出复杂度大于复杂度阈值时刻所对应的第一故障信号，以生成第二故障信号；S5、获取第二故障信号的跨越时长范围，并设置故障率函数模型以计算跨越时长范围内第二故障信号的故障率；S6、根据极端天气时间中第二故障信号的总故障率是否超过故障率阈值，判断风力发电机风轮是否发生故障；若是，则输出风力发电机风轮异常的提示信息；若否，则输出无异常的提示信息。
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百度查询： 安徽省国家电投和新电力技术研究有限公司 一种极端天气下设备异常评估方法
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