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基于确定性随机子空间方法的风机齿轮箱故障预警
  • ISSN号:1671-5292
  • 期刊名称:《可再生能源》
  • 时间:0
  • 分类:TK83[动力工程及工程热物理—流体机械及工程] TH132.41[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构:[1]华北电力大学电气与电子工程学院新能源电力系统国家重点实验室,河北保定071003, [2]保定吉达电力线缆厂,河北保定071000
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51277074).
中文摘要:

齿轮箱故障是造成风电机组停机时间最长的一种故障,对其故障进行早期预警,对保证整机的可靠运行和减少维修费用具有重要意义。文章提出了一种基于确定性随机子空间方法的齿轮箱故障预测算法,首先,该算法利用齿轮箱正常状态的实时监测振动和转速数据,建立齿轮箱的状态空间模型,并得到一组参考特征值:然后利用这组参考特征值与实际监测数据所求特征值进行比较,利用均方根误差(RMSE)作为齿轮箱故障预警指标,并结合统计过程控制原理定义该指标的门槛值,来实现对齿轮箱运行状态的监控。通过对实际监测数据的仿真验证.表明了所提方法的正确性和有效性。

英文摘要:

The longest downtime of wind turbine is due to failures of the gearbox. So early fault predic-tion of gearbox is meaningful for ensuring reliable running and reducing maintenance costs. A fault pre-diction algorithm for gearbox is proposed based on an identification method of deterministic combiningwith stochastic subspace. Firstly, a state space model of gearbox is built up by using vibration data andspeed data under normal operational condition. And model's eigenvalues, which are obtained by com-puting characteristic polynomial are defined as a reference eigenvalues. Then new eigenvalues are cal-culated by the real-time vibration data and these new eigenvalues are compared with the referenceeigenvalues. Their root-mean-square error is defined as an index of fault prediction of gearbox.Whether the index exceeds a threshold determined by SPC principle indicates the running state ofgearbox. The correctness and effectiveness are verified by the simulation.

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期刊信息
  • 《可再生能源》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:辽宁省科学技术厅
  • 主办单位:辽宁省能源研究所
  • 主编:张大雷
  • 地址:辽宁省营口市西市区银泉街65号
  • 邮编:115003
  • 邮箱:kzsny2007@163.com
  • 电话:0417-2832895 2835349
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-5292
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1469/TK
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 1999-2000年度辽宁省一级期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:10629