基于多变量状态估计的风电机组齿轮箱温度监测方法

【摘要】：风电机组的故障诊断是大型风电场运行中亟待解决的问题。由于风力发电的特殊性,大部分风电场都是在边远地区,风机与风机之间的距离更高,不能像火电或水电等设施,以方便检查,因此如何实现故障诊断的风力发电机组设备的状态是特别重要的。本文利用多变量状态估计(Multivariate State Estimation Technique)方法对齿轮箱的温度进行状态监测,通过对设备正常工作状态下的历史数据进行学习,对系统各个参数之间的关系进行定义,通过相关性分析来建立正常运行状态下多个相关变量间的内在非线性模型。然后,利用滑动窗口的统计方法,计算残差均值,当平均值曲线超出阈值范围时,设备运行异常。 【作者单位】： 华北电力大学控制与计算机工程学院;
【关键词】： MSET 滑动窗口统计 齿轮箱温度 残差
【分类号】：TM315
【正文快照】： 0引言1 MSET建模原理齿轮箱主要是将叶轮转动产生的力矩传递给发电机,多变量状态估计(Multivariate State Estimation带动其转动,发出电能,是风电机组特别重要的部件之一。Technique,MSET)技术是由Gross K C,Singer R M等提出目前风电机组故障诊断研究方法很多,比如基于时间的

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