采用趋势状态分析的风机齿轮箱状态在线评估云模型

• 作者: 尚荣艳 方瑞明 江顺辉 王黎
• 来源期刊: 华侨大学学报（自然科学版）
• 关键词: 齿轮箱 风电机组 正态云模型 趋势状态分析 逆向正态云发生器
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 32-37
• 页数: 6页
• 分类号: TM715
• 语种: 中文
• DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.2016.01.0032

摘要

为预防风机齿轮箱严重故障的发生，提出了一种结合正态云模型和趋势状态分析法的齿轮箱状态评估模型。首先，基于数据采集与监控（SCADA）系统的历史数据，采用支持向量机方法建立齿轮箱运行温度预测模型，对齿轮箱不同状态下的趋势预测特征进行分析，求取正常和异常状态时预测值的相对误差序列。然后，采用改进无确定度逆向正态云发生器，利用所求取的相对误差序列提取正常云和异常云的数字特征，构建齿轮箱状态评估云模型。该模型能够根据风机 SCADA 系统的实测数据，求取齿轮箱当前状态对正常云和异常云的贴近度，并采用最大贴近度原则确定齿轮箱状态。最后，利用辽宁某风机齿轮箱的实测数据对所提模型进行验证。结果表明：该模型能够对齿轮箱的早期缺陷及时预警，达到实时监测的目的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尚荣艳	华侨大学信息科学与工程学院	21	56	4.0	6.0
2	方瑞明	华侨大学信息科学与工程学院	70	673	16.0	23.0
3	王黎	华侨大学信息科学与工程学院	7	33	4.0	5.0
4	江顺辉	华侨大学信息科学与工程学院	2	12	2.0	2.0