基于相对主元分析的风电机组塔架振动状态监测与故障诊断

【摘要】：振动信号是风电机组数据采集与监控系统(supervisory control and data acquisition system,SCADA)中一类重要变量。以风电机组SCADA运行数据为基础,首先结合风机运行原理详细分析了导致塔架振动的主要因素。进而采用相对主元分析(relative principal component analysis,RPCA)和某风电机组2011年3~5月份的SCADA运行数据,建立了覆盖塔架正常工作状态的RPCA振动模型,计算得出监控统计量Hotelling T2(简称T2)和平方预测误差(squared prediction error,SPE)。采用塔架振动RPCA模型,准确检测出风电机组变桨系统故障,验证了所研究方法的有效性。 【作者单位】： 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学);
【关键词】： 风电机组 塔架振动 状态监测 相对主元分析(RPCA) 数据采集与监控系统(SCADA) 建模
【基金】：国家自然科学基金(51207049) 新能源电力系统国家重点实验室开放基金项目(LAPS13011)
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言风电机组安装在户外,工作条件恶劣,导致机组的故障率高。通过有效的状态监测和故障诊断方法能够及早发现风电机组部件的早期故障隐患,避免或减小故障带来的损失,对提高风电场运行的经济性和安全性有重要意义。振动分析是风电机组状态监测的重要方法,用来监视如风电机组齿

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