基于SCADA数据分析的风电机组齿轮箱故障监测系统

• 作者: 刘瑞华 朱孟喆 李韶武 胥佳
• 来源期刊: 风力发电
• 学科: 工学
• 关键词: SCADA数据 齿轮箱故障预警 神经网络
• 年，卷（期）: flfd_2017,（3）
• 页码范围: 32-37
• 页数: 6页
• 分类号: TM73

摘要

随着风电场使用年限的增加，风机的几个主要子系统，像齿轮箱、发电机、轴承，这几年都是状态监测和故障预警的主要应用对象。随着故障提前预警能显著降低运营成本。传统齿轮箱故障监测方法是通过对每台风机加装振动传感器，通过对振动信号的分析来实现，该方法由于施工成本过高而很内被风电工业广泛应用，本论文则介绍了一种通过SCADA数据在线对齿轮箱故障进行监测的方法达到齿轮箱预警目的，该方法更加低成本，高实用。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李韶武		13	0	0.0	0.0
2	胥佳		4	0	0.0	0.0
3	刘瑞华		4	0	0.0	0.0
4	朱孟喆		3	0	0.0	0.0