基于数据挖掘的风电机组齿轮箱运行状态分析

• 作者: 贾子文 顾煜炯
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 风电机组齿轮箱 数据挖掘 非线性状态估计方法 因子分析
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 机械基础工程
• 页码范围: 650-658
• 页数: 9页
• 分类号: TK83
• 字数: 8075字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2018.06.004

摘要

针对风电机组齿轮箱运行状态识别困难的问题,基于数据挖掘思想,提出改进的非线性状态估计方法,得到了机组参数与运行状态之间的关联机制;通过因子分析,有效减小样本数据空间,提高了样本数据的解释能力;根据机组实际运行特点,运用滑动窗口与异常率的方法对预测残差进行分析,保证了最终分析结果的准确性与可信性.结合实际案例分析可知,该方法较传统分析方法能够更及时、准确地察觉风电机组齿轮箱异常状态.

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	华北电力大学能源动力与机械工程学院	130	1606	22.0	34.0
2	贾子文	华北电力大学能源动力与机械工程学院	11	69	5.0	7.0