특허보유현황
자가 학습형 풍력발전시스템 상태 감시 고장 진단 방법
출원인
(주)에스엠인스트루먼트|한국기계연구원|한국전력공사
등록상태
등록
출원번호
1020190120383
출원일
2019-09-30
등록번호
1020684460000
등록일
2020-01-14
IPC 분류
F03D 17/00|F03D 7/02|G05B 23/02
대표도면
요약
본 발명은 복수개의 가속도계(10)들을 이용하여 풍력발전기의 일지점 또는 풍력발전기 부품의 일지점의 진동신호를 감지하는 진동 신호감지 단계(S10)와; 데이터 습득보드(20)가 상기 가속도계(10)에서 풍력발전기의 일지점 또는 풍력발전기 부품의 일지점의 진동들을 채널별로 습득하는 데이터 습득 단계(S20)와; 제어부(40)가 바람의 속도, 풍력발전기 회전수, 풍력발전기 출력에 관한 센서(30)들 중 적어도 하나의 센서로부터 신호를 수신하여 유효한 액티브 빈 여부를 규정하는 데이터 선정 단계(S30)와; 제어부(40)가 액티브 빈으로 규정된 진동 데이터에 대하여 FFT 스펙트럼(FFT Spectrum), 엔빌로프 스펙트럼(Envelpoe Spectrum ) 및 셉스트럼(Cepstrum) 중 적어도 하나를 연산하는 신호 처리 단계(S40)와; 제어부(40)가 신호 처리 단계(S40)에서 생성된 임의의 시간(T j )의 FFT 스펙트럼(FFT Spectrum) 또는 엔빌로프 스펙트럼(Envelpoe Spectrum) 데이터를 복수의 밴드(B i,j , i = 1~N)로 분할하는 주파수 분할 단계(S50)와; 상기 주파수 분할 단계에서 분할된 주파수 밴드(B i,j ) 별 파워(P i,j )를 연산(Band Power Calculation)하는 밴드 파워 연산 단계(S60)와; 각각의 주파수...(이하생략)
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