PCA-PSO/GS-SVM组合方法在风电齿轮箱故障预测中的应用研究

在标准支持向量机(SVM)的基础上,引入主成分分析法(PCA)、粒子群算法(PSO)以及网格算法(GS),构建针对风力机故障的PCA-PSO/GS-SVM组合预测模型。相对于标准SVM,该模型采用PSO以及GS算法寻优参数,能够更准确地建立各变量间的相关关系以提高模型的预测准确性。以中国北方某风场2 MW风电齿轮箱在2017年上半年某2个月的SCADA监测数据为例进行分析。结果表明,对于以齿轮箱输出功率为例的骤变信号的预测,采用PSO算法寻优后的绝对误差均值是采用GS算法的3.0647倍,而对于以高速侧轴端温度为例的缓变信号的预测,则采用PSO算法更加合理;同时发现剔除训练样本数据中的奇异点能够有效提高模型的预测精度及其泛化能力。