基于PSO-SVR和SPC的风电机组齿轮箱故障预警研究

【摘要】：齿轮箱是风电机组的主要部件之一,主要功能是将风轮在风力作用下所产生的动力传递给发电机并使其得到相应的转速。由于风电机组的运行条件恶劣,复杂的工况要求齿轮箱具有极高的可靠性,齿轮箱故障率较高。为了减少风电齿轮箱严重故障的发生,利用基于粒子群(PSO)的支持向量回归方法(SVR)对风电机组齿轮箱进行预测建模,然后利用统计过程控制技术(SPC)对残差进行分析,根据中心极限定理设置残差预警阈值,当残差超出预警限之外时系统立即报警。实验证明,该方法对风电齿轮箱模型预测效果良好,可有效实现齿轮箱异常状态的预警。 【作者单位】： 华北电力大学控制与计算机工程学院;
【关键词】： 齿轮箱 支持向量回归 粒子群 统计过程控制 故障预测
【基金】：河北省自然科学基金资助项目(F2014502059)
【分类号】：TM315
【正文快照】： 0引言根据中国风能协会发布的最新数据,2014年新增装机容量2 335.05万k W,比2013年增长45.1%;累计装机容量1.147 633 9亿k W,比2013年新增25.5%;2014年风电新增出厂吊装容量创造了新的历史记录。随着对装机和发电量的需求的日渐增长,风力发电技术拥有了极大的发展空间。风电机

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