基于多元角域指标离群检测的风电齿轮箱故障预警方法

【摘要】：针对风速和载荷随机波动造成的早期故障特征难以提取和量化的特点,提出基于多元角域指标离群检测的风电齿轮箱故障预警方法。首先利用阶比重采样技术将非平稳的时域振动信号转化为具有平稳或准平稳特性的角域信号,提取角域无量纲指标反映风电齿轮箱早期故障趋势;其次利用多元相关度测量建立风电齿轮箱早期故障识别模型;最后采用多元离群检测方法实现风电齿轮箱早期故障预警。实验表明,该方法能够实现较为准确地的风电齿轮箱早期故障预警,具有较好的工程实际意义。 【作者单位】： 华北电力大学新能电力系统国家重点实验室;
【关键词】： 阶比重采样 角域无量纲指标 多元统计分析 多元离群检测
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51075145) 中央高校基本科研业务专项基金资助(12QX06) 华能科学技术项目(HNKJ-H27) 神华集团科技创新项目(GTKJ-12-02)
【分类号】：TH132.41
【正文快照】： 风电齿轮箱作为变速传动机构,工作环境恶劣,部件间耦合性强,长期运行在交变载荷和冲击载荷下,易发生齿轮点蚀、磨损及轴承表面损伤等故障[1]。权威机构长期统计发现风电齿轮箱虽不是故障率最高的系统,但其故障引起的停机时间最长、损失最大,对机组运行造成的影响最大[2]。因此

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