基于轴承温度模型的风电机组故障预测研究

作     者：丁佳煜 许昌 葛立超 杨杰 许帅 李云涛 Ding Jiayu;Xu Chang;Ge Lichao;Yang Jie;Xu Shuai;Li Yuntao

作者机构：河海大学能源与电气学院江苏南京211100 中国能源建设集团湖南省电力设计院有限公司湖南长沙410007 

基　　金：国家自然科学基金项目(51507053) 中央高校基本科研业务费项目(2017B42314) 

出 版 物：《可再生能源》 (Renewable Energy Resources)

年 卷 期：2018年第36卷第2期

页      码：276-282页

摘      要：采用风电机组状态监测技术可有效提高机组运行的安全可靠性。轴承是风电机组能量传递的重要部件,轴承的状态评估对机组安全运行具有重要意义。文章基于主成分分析方法,选取影响机组轴承温度的参数,提出了改进的线性回归径向基函数神经网络方法,建立了正常运行状态下轴承的温度预测模型;通过机组运行数据的分析比较,采用滑动窗口残差统计方法对机组运行状态进行实时监视评价发现,发电机出现异常时,轴承温度呈现上升趋势,残差值超过设定的置信区间,从而能实现对故障的有效预测。文章的研究结果可为风电机组的安全高效运行提供参考。

主 题 词：风电机组 轴承温度 线性回归RBF神经网络 残差 故障预测 

学科分类：080703[080703] 080704[080704] 08[工学] 0807[工学-电子信息类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1671-5292.2018.02.018

馆 藏 号：203283338...