变工况条件下的风电机组齿轮箱故障预警方法

【摘要】：针对风电机组运行工况复杂多变,难以实现故障特征提取和预警指标量化的特点,提出基于k邻近度异常检测技术的风电机组故障预警方法:首先利用阶比重采样技术将时域非平稳信号转换为角域的平稳或准平稳信号;其次构建出新量纲一幅域特征值,提取阶比重采样角域信号早期故障特征;最后将振动角域序列映射成多维特征向量,通过基于k邻近度的异常点检测技术挖掘机组潜在异常信息,实现机组的早期故障预警。试验仿真验证了该方法的有效性。 【作者单位】： 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室;国华能源投资有限公司;
【关键词】： 阶比重采样 量纲一幅域参数 k邻近度 异常检测
【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费专项资金资助项目(12QX06) 华能集团科学技术项目(HNKJ-H27) 神华集团科技创新项目(GTKJ-12-02)
【分类号】：TM315;TH165.3
【正文快照】： 0引言变转速、变负荷特性是风电机组与其他大型旋转机械的主要区别之一。由齿轮、轴承等易损件构成的风电齿轮箱由于经常受到交变载荷、冲击载荷的影响,且部件间耦合性较强,所以使得齿轮箱成为风电机组故障率最高的功能系统之一。振动分析作为风电机组直接、有效的故障分析手

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