本发明涉及风力发电，具体为一种风电机组齿轮箱故障预警方法及系统。
背景技术：
1、随着风电机组运行年限的增长，风电机组齿轮箱故障逐年增多，直接影响风电机组的各项运行指标。为保障风电机组稳定运行，提高风电场经济效益，需要降低风机齿轮箱的故障率。为了降低风机故障次数，保证风机平稳安全运行，有效提升发电量，需要对风电机组齿轮箱故障进行事先预警，便于维护人员提前检修，防止造成发电机组停机。
2、现有的风电机组齿轮箱故障预警方法在使用过程中，不便于精确的定位实际的故障原因，增加了维护人员的排查时间，降低了风电机组齿轮箱维护和检修的效率。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种风电机组齿轮箱故障预警方法及系统，具备及时预警的优点，解决了现有的风电机组齿轮箱故障预警方法在使用过程中，不便于精确的定位实际的故障原因，增加了维护人员的排查时间，降低了风电机组齿轮箱维护和检修的效率的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种风电机组齿轮箱故障预警方法，包括以下步骤：
3、s1、对风电机组齿轮箱的历史故障数据进行统计分析，识别故障类型、发生次数及其占比；
4、s2、收集齿轮箱运行参数，以及齿轮箱周围的环境条件数据；
5、s3、分析齿轮箱故障原因，从齿轮箱周围环境数据、齿轮箱内部润滑油数据和齿轮箱零件数据进行分析；
6、s4、利用scada系统收集和分析数据，识别异常趋势；
7、s5、应用信号处理方法和大数据分析方法，通过算法分析数据模式，识别潜在故障特征，并设置阈值，当监测数据接近或超过阈值时触发预警；
8、s6、根据预警信号，设定维护计划；
9、s7、齿轮箱改造，在齿轮箱底部放油阀处加装在线精滤器，与原油循环系统形成旁路，通过精滤器进行二次过滤，逐步改善油品质量，减少杂质；
10、s8、故障处理后，评估效果并反馈到预警系统，更新故障数据库，优化预警模型；
11、s9、定期复审和调整预警策略，确保预警系统的准确性和有效性。
12、作为本发明的一种风电机组齿轮箱故障预警方法优选的，所述s1中的历史故障包括齿轮箱油压过低、齿轮箱加热时间超时、齿轮箱油温过高、齿轮箱油冷泵高低速模式均未开启、齿轮箱油温传感器回路故障、齿轮箱轴承温度过高、齿轮箱振动大及声音异常、齿轮油堵塞、齿轮箱油黏度变化异常和齿轮箱零部件检测到异常。
13、作为本发明的一种风电机组齿轮箱故障预警方法优选的，所述s2中的运行参数包括油压、油温、振动水平和噪音，齿轮箱周围的环境条件数据包括环境湿度和环境温度。
14、作为本发明的一种风电机组齿轮箱故障预警方法优选的，所述s2中收集齿轮箱运行数据时，安装油压传感器、油温传感器、振动传感器和噪音传感器，监测齿轮箱油压、油温、振动频率和噪音，并实时传输至监控系统。收集齿轮箱周围的环境条件数据时，安装空气湿度传感器和空气温度传感器，监测齿轮箱周围环境的湿度和温度。
15、作为本发明的一种风电机组齿轮箱故障预警方法优选的，所述s4中的异常趋势包括油温升高、振动加剧和噪音升高。
16、作为本发明的一种风电机组齿轮箱故障预警方法优选的，所述s4中的scada系统收集和分析数据时，首先对收集的数据进行处理，去除无效数据、填补缺失值、平滑噪声，确保数据质量，并把处理的数据存储在数据库中。
17、作为本发明的一种风电机组齿轮箱故障预警方法优选的，所述s5中的信号处理方法包括低通滤波方法、高通滤波方法、带通滤波方法、奇异值分解方法和经验模态分解方法，大数据分析方法包括时间序列分析法、机器学习算法、深度学习法和异常检测算法。
18、作为本发明的一种风电机组齿轮箱故障预警方法优选的，所述s6中的维护计划包括更换滤芯、清理油路、检查和更换齿轮箱磨损部件。
19、作为本发明的一种风电机组齿轮箱故障预警方法优选的，所述s7中的精滤器选用流量为120l/h的精滤系统，型号为hdu27/27，过滤精度为3微米，纳污量为4kg。
20、一种风电机组齿轮箱故障预警系统，包括：
21、数据采集模块，数据采集模块包括油压传感器、油温传感器、振动传感器、噪音传感器、空气湿度传感器和空气温度传感器；
22、scada系统；
23、信号处理与大数据分析模块；
24、预警与维护管理模块；
25、远程监控与通信模块；
26、知识库与故障数据库模块；
27、用户界面与报告生成模块。
28、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
29、1、本发明通过对历史数据的统计分析和实时数据的监控，能够及早识别出潜在的故障特征，及时触发预警信号，这使得维护工作可以提前进行，避免突发故障导致的停机损失，延长风电机组的使用寿命。
30、2、本发明通过综合运用齿轮箱运行参数、环境数据、润滑油状态和零件状况等多维度分析，能更精确地定位故障原因，减少排查时间，提高维修效率。
31、3、本发明通过利用scada系统和数据分析技术，使维护计划的制定更加合理，基于实际数据，提升维护质量。
32、4、本发明通过故障处理后的效果评估和反馈机制，系统能够不断学习和改进，更新故障数据库和优化预警模型，提高了预警系统的准确性和适应性。
33、5、本发明通过安装在线精滤器，改善润滑油品质，减少了因油品问题引起的故障，保障齿轮箱运行更加稳定高效，同时提升风电场的整体安全水平。
34、6、本发明通过集成化的监控系统和数据分析流程，减少了人工干预需求，实现运维管理的自动化和智能化，降低了人力成本，提升了管理效率。
1.一种风电机组齿轮箱故障预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种风电机组齿轮箱故障预警方法，其特征在于：所述s1中的历史故障包括齿轮箱油压过低、齿轮箱加热时间超时、齿轮箱油温过高、齿轮箱油冷泵高低速模式均未开启、齿轮箱油温传感器回路故障、齿轮箱轴承温度过高、齿轮箱振动大及声音异常、齿轮油堵塞、齿轮箱油黏度变化异常和齿轮箱零部件检测到异常。
3.根据权利要求1所述的一种风电机组齿轮箱故障预警方法，其特征在于：所述s2中的运行参数包括油压、油温、振动水平和噪音，齿轮箱周围的环境条件数据包括环境湿度和环境温度。
4.根据权利要求1所述的一种风电机组齿轮箱故障预警方法，其特征在于：所述s2中收集齿轮箱运行数据时，安装油压传感器、油温传感器、振动传感器和噪音传感器，监测齿轮箱油压、油温、振动频率和噪音，并实时传输至监控系统。收集齿轮箱周围的环境条件数据时，安装空气湿度传感器和空气温度传感器，监测齿轮箱周围环境的湿度和温度。
5.根据权利要求1所述的一种风电机组齿轮箱故障预警方法，其特征在于：所述s4中的异常趋势包括油温升高、振动加剧和噪音升高。
6.根据权利要求1所述的一种风电机组齿轮箱故障预警方法，其特征在于：所述s4中的scada系统收集和分析数据时，首先对收集的数据进行处理，去除无效数据、填补缺失值、平滑噪声，确保数据质量，并把处理的数据存储在数据库中。
7.根据权利要求1所述的一种风电机组齿轮箱故障预警方法，其特征在于：所述s5中的信号处理方法包括低通滤波方法、高通滤波方法、带通滤波方法、奇异值分解方法和经验模态分解方法，大数据分析方法包括时间序列分析法、机器学习算法、深度学习法和异常检测算法。
8.根据权利要求1所述的一种风电机组齿轮箱故障预警方法，其特征在于：所述s6中的维护计划包括更换滤芯、清理油路、检查和更换齿轮箱磨损部件。
9.根据权利要求1所述的一种风电机组齿轮箱故障预警方法，其特征在于：所述s7中的精滤器选用流量为120l/h的精滤系统，型号为hdu27/27，过滤精度为3微米，纳污量为4kg。
10.一种风电机组齿轮箱故障预警系统，适用于上述权利要求1-9任一项所述的一种风电机组齿轮箱故障预警方法，其特征在于，包括：
