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

• 作者: 周进 房宁 郭鹏
• 来源期刊: 电力建设
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 发电技术
• 页码范围: 125-129
• 页数: 5页
• 分类号: TM614
• 字数: 4564字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7229.2014.08.022

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周进		1	6	1.0	1.0
2	房宁		1	6	1.0	1.0
3	郭鹏		1	6	1.0	1.0