一种风电机组的故障预测算法

【摘要】：提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM,least squares support vectormachine)理论的故障预测算法,利用该理论方法的回归预测算法进行分析,选用径向基核函数(RBF)作为预测模型核函数,通过MATLAB建模仿真,验证了对风力发电机组故障的较准确的实时预测。针对某风电场某台风机高速端轴承的振动数据进行特征参数预测研究,有效降低了模型的复杂度,且运算简单、精度高、收敛速度快。仿真结果表明,文中所提模型在预测精度和运算速度上都在很大程度上优于其他模型。 【作者单位】： 北京信息科技大学
【关键词】： 风电机组故障预测 预测模型 最小二乘回归算法
【基金】：国家自然科学基金项目资助(51275052) 北京市自然科学基金重点项目资助(3131002,KZ201311232036)
【分类号】：TM315
【正文快照】： 0引言随着风电行业迅速发展,越来越多的风力发电机组陆续投入运行,装机容量的增大使其结构和系统日趋复杂,如何保障机组安全可靠运行,对国民经济发展具有十分重要的意义[1]。由于风电机组受许多因素影响,具有很大的持续波动性,因此,对风机故障监测诊断的预测变得至关重要[2]

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