基于子空间方法的风机齿轮箱故障预测算法

发布时间：2017-12-31 01:25

本文关键词：基于子空间方法的风机齿轮箱故障预测算法　出处：《电力自动化设备》2015年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了减少风机齿轮箱严重故障的发生,提出了一种基于随机子空间识别方法的齿轮箱故障预测算法。该算法首先建立齿轮箱的随机状态空间模型,并利用正常运行时的振动监测数据计算模型的参数矩阵的特征值,并将其作为参考特征值;然后将由实际振动数据所求得的特征值与参考特征值进行比较,如果两者误差很小,则说明齿轮箱正常,反之则异常。为了减少计算量,引入均方根误差(RMSE)作为齿轮箱故障判别指标,并利用统计过程控制(SPC)原理定义该指标的阈值。最后,对一台实际风机的振动监测数据进行仿真,结果表明了所提出算法的有效性。
[Abstract]:In order to reduce the serious wind turbine gearbox failure, proposes a prediction algorithm of gearbox fault stochastic subspace identification method based on stochastic state space model. The algorithm firstly establishes the gear box, the characteristic parameter matrix and the computing model using vibration monitoring data during normal operation of the value, which is taken as a reference characteristic value; characteristics and then by the actual vibration data obtained values are compared with the reference characteristic value, if the error is very small, the gear box is normal, abnormal and vice versa. In order to reduce the amount of calculation is introduced, the RMS error (RMSE) as the gearbox fault criterion, and the use of statistical process control (SPC the definition of the threshold principle). Finally, the vibration monitoring data of an actual wind turbine simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm.

【作者单位】：华北电力大学电气与电子工程学院;泰州供电公司;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51277074)~~
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言风力发电是当前发展最为迅速的一种绿色能源,据中国风能协会的数据统计,2012年底我国风电并网总装机容量60.83 GW,跃居世界第一;发电量为100.4 TW·h,已经超过核电的98.2 TW·h,成为继煤电和水电之后的第三大主力电源。风电场一般坐落在广阔的偏远地区,受到恶劣的自然环

【参考文献】