风电机组齿轮箱温度趋势状态监测及分析方法

【摘要】：风电机组状态监测对于风电场特别是海上风电场降低维护成本,提高运行水平具有重要的实用价值。采用温度趋势分析的方法对风电机组齿轮箱的运行状态进行监测。利用非线性状态估计(nonlinear state estimate technology,NSET)方法建立齿轮箱正常工作状态下的温度模型并用其进行温度预测。通过合理构造过程记忆矩阵,使模型覆盖齿轮箱的正常工作空间。当齿轮箱工作异常时,其动态特性偏离正常工作空间,NSET温度模型预测残差的分布特性发生改变。采用滑动窗口方法实时计算残差的统计分布特性,当残差的均值或标准差的置信区间超出预先设定的阈值时,发出报警信息,提示运行人员检查设备状态。为模拟齿轮箱的故障情况,在机组数据采集与监视控制系统(supervisory control anddata acquisition,SCADA)数据中加入人为温度偏移。通过对该模拟故障的分析,新的状态监测方法能够及时发现齿轮箱的异常状态,达到实时在线状态监测的目的。 【作者单位】： 华北电力大学控制与计算机工程学院;斯特莱斯克莱德大学能源与环境学院;
【关键词】： 状态监测 齿轮箱 非线性状态估计 残差 滑动窗口统计
【基金】：国家自然科学基金项目(61074094) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(09MG18)~~
【分类号】：TM315
【正文快照】： 0引言风电机组的运行条件恶劣,如外界温差变化大,风速变化随机等。这些不确定的外界因素导致风电机组的故障率高,使风电场后期运行维护成本居高不下。风电机组状态监测技术是采用多种方法和手段对机组的重要部件(叶轮、齿轮箱、发电机等)进行在线监测和分析,评估其运行状态,

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