本发明涉及一种实现风电场风机智能综合诊断的预警装置，属于智能综合诊断的预警。
背景技术：
1、风力发电机是将风能转换为机械功，机械功带动转子旋转，最终输出交流电的电力设备。风力发电机一般有风轮、发电机(包括装置)、调向器(尾翼)、塔架、限速安全机构和储能装置等构件组成。
2、风力发电机的工作原理比较简单，风轮在风力的作用下旋转，它把风的动能转变为风轮轴的机械能，发电机在风轮轴的带动下旋转发电。广义地说，风能也是太阳能，所以也可以说风力发电机，是一种以太阳为热源，以大气为工作介质的热能利用发电机。风电场风机在长期使用过程中容易受到外界环境的影响从而发生故障，因此需要实时监测。
技术实现思路
1、本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种实现风电场风机智能综合诊断的预警装置，可以实时监测外部环境对风电场风机的影响，及时发现风电场风机是否出现故障，便于及时做出相应的措施去修补故障，提高了工作效率，缩短了响应时长。
2、第一方面，本发明提供一种实现风电场风机智能综合诊断的预警装置，包括：
3、运行实时数据?？?，用于间隔获取风电场的风机的运行实时数据；
4、运行实时数据处理?？?，用于对获取的风电场的风机的运行实时数据进行处理，获得处理后的运行实时数据；
5、风电场风机的状态信息获取?？?，用于对处理后的运行实时数据进行特征提取并输入预先训练获得的svm模型，获得风电场风机的状态信息。
6、进一步地，风电场风机的状态信息，包括：
7、预先训练获得的svm模型输出的历史风机所处环境的风速低于风速最高阈值的准确率高于预设的风速准确率阈值则判定风速符合电机的运行条件，否则判定风度超出电机的最大承受能力，电机可能发生故障，发生警报；历史风机的功率低于风机功率最高阈值的准确率超过预设的功率最高阈值则判定风机功率符合电机的运行条件，否则判定超出电机的最大承受能力，电机可能发生故障，发生警报；历史风机的振动信息低于风机振动最高阈值的准确率高于预设的振动准确率阈值则判定风速振动频率符合电机的运行条件，否则判定风机振动频率超出电机的最大承受能力，电机可能发生故障，发生警报；历史风机所处环境的温度信息高于风机环境最高温度且低于风机环境最低温度的准确率高于预设环境温度阈值则判定温度信息符合电机的运行条件，否则判定温度信息超出电机的最大承受能力，电机可能发生故障，发生警报；
8、风电场的风机的运行实时数据包括风机所处环境的风速、风机的转动速度、风机的功率、风机的振动信息和风机所处环境的温度信息。
9、进一步地，预先训练获得svm模型，包括：
10、获取训练数据集，其中训练数据集包括历史风机所处环境的风速、历史风机的转动速度、历史风机的功率、历史风机的振动信息、历史风机所处环境的温度信息、风速最高阈值、风速最低阈值、风机转动速度最高阈值、风机功率最高阈值、风机振动最高阈值、风机环境最高温度和风机环境最低温度；
11、将训练数据集输入预先构建的初始svm模型，在初始svm模型中构建历史风机所处环境的风速、风速最高阈值和风速最低阈值之间的映射关系，构建历史风机的转动速度和风机转动速度最高阈值之间的映射关系，构建历史风机的功率和风机功率最高阈值之间的映射关系，构建历史风机的振动信息和风机振动最高阈值之间的映射关系，构建历史风机所处环境的温度信息、风机环境最高温度和风机环境最低温度之间的映射关系，获得预先训练获得的svm模型。
12、进一步地，预先训练获得svm模型，包括：
13、利用预先获取的测试集输入预先训练获得的svm模型，判断预先训练获得的svm模型是否符合预设条件，若符合则判定预先训练获得的svm模型合格，否则判定预先训练获得的svm模型不合格；
14、其中，预先获取的测试集包括历史风机所处环境的风速、历史风机的转动速度、历史风机的功率、历史风机的振动信息、历史风机所处环境的温度信息、风速最高阈值、风速最低阈值、风机转动速度最高阈值、风机功率最高阈值、风机振动最高阈值、风机环境最高温度和风机环境最低温度；
15、其中，预设条件包括：预先训练获得的svm模型输出的历史风机所处环境的风速低于风速最高阈值的准确率高于预设的风速准确率阈值、历史风机的功率低于风机功率最高阈值的准确率超过预设的功率最高阈值、历史风机的振动信息低于风机振动最高阈值的准确率高于预设的振动准确率阈值、历史风机所处环境的温度信息高于风机环境最高温度且低于风机环境最低温度的准确率高于预设环境温度阈值。
16、进一步地，对获取的风电场的风机的运行实时数据进行处理，获得处理后的运行实时数据，包括：
17、对获取的风电场的风机的功率风机的振动信息进行去噪处理，获得去噪处理后的运行实时数据。
18、进一步地，一种实现风电场风机智能综合诊断的预警方法，包括：
19、间隔获取风电场的风机的运行实时数据；
20、对获取的风电场的风机的运行实时数据进行处理，获得处理后的运行实时数据；
21、对处理后的运行实时数据进行特征提取并输入预先训练获得的svm模型，获得风电场风机的状态信息。
22、进一步地，风电场的风机的运行实时数据包括风机所处环境的风速、风机的转动速度、风机的功率、风机的振动信息和风机所处环境的温度信息。
23、进一步地，预先训练获得svm模型，包括：
24、获取训练数据集，其中训练数据集包括历史风机所处环境的风速、历史风机的转动速度、历史风机的功率、历史风机的振动信息、历史风机所处环境的温度信息、风速最高阈值、风速最低阈值、风机转动速度最高阈值、风机功率最高阈值、风机振动最高阈值、风机环境最高温度和风机环境最低温度；
25、将训练数据集输入预先构建的初始svm模型，在初始svm模型中构建历史风机所处环境的风速、风速最高阈值和风速最低阈值之间的映射关系，构建历史风机的转动速度和风机转动速度最高阈值之间的映射关系，构建历史风机的功率和风机功率最高阈值之间的映射关系，构建历史风机的振动信息和风机振动最高阈值之间的映射关系，构建历史风机所处环境的温度信息、风机环境最高温度和风机环境最低温度之间的映射关系，获得预先训练获得的svm模型。
26、第二方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面任一项所述方法的步骤。
27、第三方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。
28、本发明所达到的有益效果：
29、本发明提供一种实现风电场风机智能综合诊断的预警装置，预先训练获得的svm模型输出的历史风机所处环境的风速低于风速最高阈值的准确率高于预设的风速准确率阈值则判定风速符合电机的运行条件，否则判定风度超出电机的最大承受能力，电机可能发生故障，发生警报；历史风机的功率低于风机功率最高阈值的准确率超过预设的功率最高阈值则判定风机功率符合电机的运行条件，否则判定超出电机的最大承受能力，电机可能发生故障，发生警报；历史风机的振动信息低于风机振动最高阈值的准确率高于预设的振动准确率阈值则判定风速振动频率符合电机的运行条件，否则判定风机振动频率超出电机的最大承受能力，电机可能发生故障，发生警报；历史风机所处环境的温度信息高于风机环境最高温度且低于风机环境最低温度的准确率高于预设环境温度阈值则判定温度信息符合电机的运行条件，否则判定温度信息超出电机的最大承受能力，电机可能发生故障，发生警报，可以实时监测外部环境对风电场风机的影响，及时发现风电场风机是否出现故障，便于及时做出相应的措施去修补故障，提高了工作效率，缩短了响应时长。