基于工况细化条件下数据统计分析的风电机组齿轮箱油温故障预警方法

• 作者: 董健 柳亦兵 滕伟 马志勇
• 来源期刊: 可再生能源
• 关键词: 风电机组 齿轮箱 故障预警 正常行为模型 工况细化
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 页码范围: 501-506
• 页数: 6页
• 分类号: TK83
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5292.2021.04.011

摘要

文章针对风电机组齿轮箱油温劣化特征识别问题,提出了一种基于工况细化的异常变化检测和故障早期预警方法.该方法根据风机叶轮转速将机组运行数据进行细化分仓,在每个叶轮转速仓中建立基于概率统计分析的齿轮箱油温正常行为模型并设定其温度分布和温升变化的异常阈值;然后对现场机组齿轮箱油温变化进行监测,利用时序滑动窗口的评估方式实现风机齿轮箱油温故障预警.