主成分-灰色关联分析方法的风电机组齿轮箱故障诊断

• 作者: 尹传涛 曹力 贾子文 雷启龙 顾煜炯
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 风电齿轮箱 阶比重采样 无量纲参数 主成分分析 灰色关联分析
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 508-514
• 页数: 7页
• 分类号: TK83
• 字数: 5418字
• 语种: 中文

摘要

针对风电机组变工况运行造成设备故障诊断困难的问题,提出了主成分-灰色关联分析方法,解决风电机组齿轮箱故障诊断问题.通过阶比重采样方法对信号进行预处理,消除原始数据非线性带来的不良影响;考虑到信号能量变化会对分析带来误差,用无量纲参数作为故障诊断的特征数据;应用主成分-灰色关联分析法,对各特征参数赋予权重,增强了分析数据与故障特征间的关联性,提高了故障诊断精度.试验及实际应用结果分析表明,文章所提出的方法能够较准确地对风电机组齿轮箱故障进行诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾煜炯	华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室	130	1606	22.0	34.0
2	贾子文	华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室	11	69	5.0	7.0
3	尹传涛	华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室	2	9	2.0	2.0
4	雷启龙		5	36	3.0	5.0
5	曹力	华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室	2	5	1.0	2.0