具体实施方式

提供参照附图的以下描述以帮助对由权利要求及其等同物限定的本公开的实施例的全面理解。包括各种特定细节以帮助理解，但这些细节仅被视为是示例性的。因此，本领域的普通技术人员将认识到在不脱离本公开的范围和精神的情况下，可对描述于此的实施例进行各种改变和修改。此外，为了清楚和简洁，省略对公知的功能和结构的描述。

以下，参照附图来详细说明本发明的实施例。

为了更好的理解本发明，首先对风力发电机组的变桨系统，特别是变桨驱动器相关的电气结构及相关运行逻辑进行必要的描述。

图1示出的是变桨系统结构示意图，该变桨系统包括变桨电机、超级电容、变桨控制器与变桨驱动器。

变桨系统的工作原理是：在正常情况下，使能开关为闭合状态，变桨驱动器得电；当变桨控制器接收到主控制器的变桨速度信号后，或者变桨控制器检测到变桨系统发生故障而自主顺桨时，变桨控制器会向变桨驱动器发送变桨速度信号和使能信号；变桨驱动器接收到变桨速度信号和使能信号后，控制刹车继电器松闸，并在动力输出口输出电压，驱动变桨电机转动，实现变桨功能。

变桨驱动器采集编码器的增量信号，用来计算变桨电机的转速，其作用是与变桨控制器发送给变桨驱动器的变桨速度信号数值作对比；如果计算的变桨电机转速小于变桨速度信号，变桨控制器会增大动力输出的电压，以增大变桨电机的转速；如果计算的变桨电机转速大于变桨速度信号，变桨控制器会减小动力输出的电压，以调小变桨电机转速，最终使变桨电机转速与在给定变桨速度信号值一致。同时，变桨驱动器对外部电气元件的状态进行检测，如果触发故障，则停止动力输出。此时，变桨电机失去动力输入，无法完成顺桨动作，进而造成卡桨。

可以理解的是：风力发电机组一般包括至少两套图1所示的变桨系统，每套变桨系统中的变桨电机分别与一个桨叶电性连接，负责驱动桨叶执行变桨动作。本发明实施例仅针对具有两个变桨电机的风力发电机组(以下统一称为“第一变桨电机”以及“第二变桨电机”)展开描述，其中，第一变桨电机与第二变桨电机分别与不同桨叶电性连接的第一变桨电机与第二变桨电机，用于驱动所述不同桨叶执行变桨动作。风力发电机组还可以包括三个及以上的变桨电机，对此，在本发明实施例中不再赘述。

图2示出的是根据本发明的示例性的方法流程图。

在步骤S101中，获取第一变桨电机与第二变桨电机的运行参数。

作为示例，运行参数可以包括变桨电机的电流、电压以及温度。

作为示例，通过在变桨电机中设置电流、电压以及温度采集装置分别对电流、电压以及温度进行采集，并且可以将采集的数据通过无线传输或有线传输的方式发送给风力发电机组的主控制器或者风电场集控中心。

作为示例，可以从故障文件中提取变桨电机的运行参数。其中，故障文件可以是存储在风力发电机组主控制器内的，并记录了与故障相关数据的文件，例如：变桨电机的电流、电压、温度等，运行参数的提取可以由主控制器的处理器执行，可选地，处理器周期性地(例如：20ms、1s、1min等)读取故障文件，提取文件内的故障数据；或者，仅在风力发电机组的运行状态满足预定条件时进行故障文件的读取。可以理解的是，故障文件内的数据仅当故障发生时才会被写入，在没有故障发生时，故障文件内没有任何数据。

可以理解的是，优先采用从故障文件中提取运行参数，可以节省额外安装采集参数带来的成本增加，但如果风力发电机组内部通信中断，则无法再从故障文件中提取运行参数。因此，为了提升运行参数的获取成功率，可以在内部通信中断后利用采集装置继续获取运行参数。

在步骤S102中，确定获取的第一变桨电机与第二变桨电机的运行参数是否异常。

具体地，变桨系统在运行时，桨叶同时在进行旋转，因此桨叶的方位角也在周期性的变化，并且在每个旋转周期(0～360度)，桨叶的平均能耗是大致相同的。因此，根据能量守恒定律：发热功率p+电机功率P＝UI可以知道，电压U、电流I在每个桨叶旋转周期内的平均值是相同的，即总能量UI是相同的。因此，可以获取预定时间段内的所述第一变桨电机与所述第二变桨电机的运行参数；如果在所述预定时间段内所述第一变桨电机的运行参数统计值与所述第二变桨电机的运行参数统计值之间存在差异，则确定所述第一变桨电机与所述第二变桨电机的运行参数异常。

作为示例，当所述第一变桨电机的运行参数统计值与所述第二变桨电机的运行参数统计值分别为在所述预定时间段内所有采样时刻的所述第一变桨电机与所述第二变桨电机各自的电流总和。如果在所述预定时间段内，所述第一变桨电机的电流总和与所述第二变桨电机的电流总和之间的差值达到预设阈值，则确定在预定时间段内第一变桨电机的运行参数统计值与第二变桨电机的运行参数统计值之间存在差异，进而确定第一变桨电机与第二变桨电机的运行参数异常。

作为示例，当运行参数为电压时，第一变桨电机的运行参数统计值与第二变桨电机的运行参数统计值分别为在预定时间段内所有采样时刻的第一变桨电机与第二变桨电机各自的电压总和。如果在预定时间段内，第一变桨电机的电压总和与第二变桨电机的电压总和之间的差值达到预设阈值，则确定在预定时间段内第一变桨电机的运行参数统计值与第二变桨电机的运行参数统计值之间存在差异，进而确定第一变桨电机与第二变桨电机的运行参数异常。

进一步地，变桨电机发热产生的热量与温度的关系是：热量＝质量*比热容*温度变化，即：

Q＝CM(T2-T1) (1)

同时，对电机而言：

Q＝I²*R*t (2)

因此，综合公式(1)和(2)可得：

I²＝CM(T2-T1)/R/t (3)

其中，Q是热量，C是物体的比热容，M是质量，T2是当前温度，T1是初始温度，R是线圈电阻，I是电流，t是时间。

公式(3)中的CM/R可以看作是常数，并且同一台风力发电机组的所有变桨电机参数一样，因此电机温度变化率和电机电流的平方成正比。即，在正常情况下，三个变桨电机的温度值也是一致的。

作为示例，当运行参数为温度时，第一变桨电机的运行参数统计值与第二变桨电机的运行参数统计值分别为在预定时间段内第一变桨电机与第二变桨电机各自的温度变化率。如果在预定时间段内，第一变桨电机的温度变化率与第二变桨电机的温度变化率之间的差值达到预设阈值，则确定在预定时间段内第一变桨电机的运行参数统计值与第二变桨电机的运行参数统计值之间存在差异，进而确定第一变桨电机与第二变桨电机的运行参数异常。

可以理解的是，预定时间段不能够过长，因为存在短时间卡桨又恢复的情形，如果预定时间段过长，容易导致此情形下的卡桨故障无法被识别。同时，预定时间段不能过短，因为变桨电机的运行参数往往存在一定的波动，这种波动是随着风力发电机组运行环境的变化(例如，风速)而产生的。如果预定时间过短，容易导致卡桨故障的忽报。

出于某些原因，可能导致在预定时间段内获取的运行参数并不能正确反映真实的情况，例如，卡桨故障恰好发生在预定时间段结束的时刻，则真正有效的数据只存在于故障发生时刻到预定时间段结束的时刻这一小段时间内，很可能造成运行参数统计值之间的差异无法体现。因此，为了能够更加准确的识别卡桨故障，需要提供一种有效的方案来应对这种情况的出现。

作为示例，变桨电机的转速是通过变桨驱动器进行给定，如果实际转速与给定值之间产生差异，则可以认定变桨电机出现异常。此时，反应在桨叶变桨动作上就是变桨速率降低，无法在正常时间内完成规定的变桨角度。因此，可以获取所述预定时间段内的所述第一变桨电机的平均转速与所述第二变桨电机的平均转速，如果所述任意变桨电机的平均转速小于其在所述预定时间段内的平均给定转速，则确定在所述预定时间段内所述第一变桨电机的运行参数统计值与所述第二变桨电机的运行参数统计值之间存在差异。

作为示例，由于温度的变化需要一个相对较长的过程，在较短时间内很难发生显著变化。因此，为了保证能够及时识别卡桨故障，可以优先获取电流或电压，这是因为电流、电压变化极快，并且这些变化可以快速的在具体数值中得到体现。此外，相对于电压来说，电流存在于故障文件中的概率更大，因此，按照电流、电压及温度的顺序进行获取既保证了卡桨故障识别的及时性，又保证了运行参数获取的成功率，最大可能的避免了由于参数获取的问题导致卡桨故障识别失败。

作为另一示例，当获取电流之后，不再获取电压及温度；当无法获取电流时，则优先获取电压；当获取电压之后不再获取温度，当无法获取电压时，则获取温度。这样可以进一步提升故障识别效率。可以理解的是，当需要在卡桨故障识别效率、准确性以及可靠性之间取得平衡时，可以在电流、电压及温度的获取顺序及规则上作任意的组合。

作为示例，为了有效利用不同运行参数的特性，使得运行参数统计值更加准确，可以针对电流、电压以及温度设置不同的预设时间段长度以及预设阈值。其中，针对获取电流与电压的预设时间段，可以设置的比获取温度的预设时间段更短一些，以便有效利用电流、电压变化快的特性以及利用温度变化较为缓慢的特性。针对电流与电压的预设阈值，可以通过第一变桨电机与第二变桨电机的电流或电压的比值来计算，例如，当比值大于3时，则确定第一变桨电机与第二变桨电机之间的运行参数存在差异。针对温度的预设阈值，可以通过计算温度变化率曲线之间的距离，例如采用马氏距离算法，来判断第一变桨电机与第二变桨电机之间温度变化率的差异。例如，当距离大于2时，则确定第一变桨电机与第二变桨电极之间的运行参数存在差异。

在步骤S103中，当存在异常时确定风力发电机组发生卡桨故障。

具体地，当变桨电机的运行参数存在异常时，可以确定变桨电机出现了异常或者故障。由于变桨电机的作用是驱动桨叶执行变桨动作，因此在变桨电机存在异常或者故障时，会导致桨叶失去变桨的驱动力，从而出现卡桨。卡桨是变桨系统故障的表象，为了进一步了解故障的本质，当确定发生卡桨故障时，可以针对异常的变桨电机运行参数进行分析以识别造成卡桨故障的原因。具体地，由于变桨电机为桨叶执行变桨动作提供动力输入，因此，如果所述第一变桨电机与所述第二变桨电机其中之一的所述电流总和或电压总和为零，则说明驱动变桨电机的变桨驱动器已停止运转，从而引发卡桨故障。如果某一个变桨电机所在的轴在短时间内电流或者电压突然升高，则说明该变桨电机所在的变桨轴承可能出现卡死，从而导致卡桨故障的发生。因此，当所述第一变桨电机与所述第二变桨电机其中之一的所述电流总和或电压总和超出预设阈值50％，则确定由于变桨轴承异常，从而引发卡桨故障。

综上所述，本实施例针对获取的为桨叶提供动力的变桨电机的运行参数进行统计分析，能够在发生卡桨时第一时间进行识别，并且通过对运行参数的进一步分析，可以识别造成发生卡桨故障的原因，有效避免了由于风力发电机组在启机运行阶段由于振动不明显而导致卡桨故障无法识别的问题。

图3是根据本发明的示例性实施例的卡桨故障的识别装置的结构框图。

如图3所示，基于故障码的风力发电机组的卡桨故障的识别装置3包括：获取模块301以及处理模块302。

其中，接收模块301配置为获取所述第一变桨电机与所述第二变桨电机的运行参数；

处理模块302配置为确定所述获取的第一变桨电机与第二变桨电机的运行参数是否异常，当存在异常时确定所述风力发电机组发生卡桨故障。

作为示例，运行参数可以包括变桨电机的电流、电压以及温度。

作为示例，通过在变桨电机中设置电流、电压以及温度采集装置分别对电流、电压以及温度进行采集，并且可以将采集的数据通过无线传输或有线传输的方式发送给接收模块301。

作为示例，接收模块301可以从故障文件中提取变桨电机的运行参数。其中，故障文件可以是存储在风力发电机组主控制器内的，并记录了与故障相关数据的文件，例如：变桨电机的电流、电压、温度等。可选地，接收模块301周期性地(例如：20ms、1s、1min等)读取故障文件，提取文件内的故障数据；或者，仅在风力发电机组的运行状态满足预定条件时进行故障文件的读取。可以理解的是，故障文件内的数据仅当故障发生时才会被写入，在没有故障发生时，故障文件内没有任何数据。

作为示例，处理器302获取预定时间段内的所述第一变桨电机与所述第二变桨电机的运行参数；如果在所述预定时间段内所述第一变桨电机的运行参数统计值与所述第二变桨电机的运行参数统计值之间存在差异，则确定所述第一变桨电机与所述第二变桨电机的运行参数异常。

作为示例，当确定发生卡桨故障时，处理器302针对异常的变桨电机运行参数进行分析以识别造成卡桨故障的原因。具体地，由于变桨电机为桨叶执行变桨动作提供动力输入，因此，如果所述第一变桨电机与所述第二变桨电机其中之一的所述电流总和或电压总和为零，则说明驱动变桨电机的变桨驱动器已停止运转，从而引发卡桨故障。如果某一个变桨电机所在的轴在短时间内电流或者电压突然升高，则说明该变桨电机所在的变桨轴承可能出现卡死，从而导致卡桨故障的发生。因此，当所述第一变桨电机与所述第二变桨电机其中之一的所述电流总和或电压总和超出预设阈值50％，则确定由于变桨轴承异常，从而引发卡桨故障。

本实施例针对获取的变桨电机的运行参数进行统计分析，能够在发生卡桨时第一时间进行识别，并且通过对运行参数的进一步分析，可以识别造成发生卡桨故障的原因，有效避免了由于风力发电机组在启机运行阶段由于振动不明显而导致卡桨故障无法识别的问题。

图4示出根据本发明的示例性实施例的控制器的结构框图。

如图4所示，控制器4包括处理器401以及存储器402。具体说来，存储器402用于存储计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器401执行时实现上述卡桨识别方法。

作为示例，控制器4可以是部署在风力发电机组内的主控制器或者是与主控制器进行交互的子控制器，例如：变桨控制器。

作为示例，处理器401可由数字信号处理器、现场可编程门阵列等通用硬件处理器来实现，也可通过专用芯片等专用硬件处理器来实现。

根据本发明的示例性实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质存储有当被处理器执行时使得处理器执行上述卡桨故障识别方法的计算机程序。该计算机可读记录介质是可存储由计算机系统读出的数据的任意数据存储装置。计算机可读记录介质的示例包括：只读存储器、随机存取存储器、只读光盘、磁带、软盘、光数据存储装置和载波(诸如经有线或无线传输路径通过互联网的数据传输)。

尽管已经参照其示例性实施例具体显示和描述了本发明，但是本领域的技术人员应该理解，在不脱离权利要求所限定的本发明的精神和范围的情况下，可以对其进行形式和细节上的各种改变。