| 风力发电系统的风机齿轮箱故障预测研究 |
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| 引用本文： | 刘跃飞,黄细霞,宋虎,刘娟. 风力发电系统的风机齿轮箱故障预测研究[J]. 计算机仿真, 2019, 36(3): 124-127,146 |
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| 作者姓名： | 刘跃飞 黄细霞 宋虎 刘娟 |
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| 作者单位： | 上海海事大学航运技术与控制工程交通行业重点实验室,上海,201306;上海海事大学航运技术与控制工程交通行业重点实验室,上海,201306;上海海事大学航运技术与控制工程交通行业重点实验室,上海,201306;上海海事大学航运技术与控制工程交通行业重点实验室,上海,201306 |
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| 摘 要： | 风机齿轮箱是风力发电系统的关键部件,风机齿轮箱故障预测研究是为了减少风机齿轮箱故障,提高齿轮箱运行可靠性。风机SCADA系统参数众多,具有高维度、非线性等特性,因此风机齿轮箱故障预测研究难点技术之一是解决风机高维度、非线性系统等故障预测问题。因此针对上述问题,提出了一种基于皮尔逊相关系数、支持向量回归和统计过程控制相结合的预测方法,首先,利用皮尔逊相关系数对特征变量进行筛选,减少冗余特征变量。然后,利用支持向量回归对风机齿轮箱的正常状态建立预测模型。最后,利用统计过程控制分析预测模型的残差分布,并设定齿轮箱故障预报警阈值。通过仿真,对比了齿轮箱正常与故障状态下的温度预测曲线以及残差分布曲线。仿真结果验证了所提方法对齿轮箱故障预测的有效性。
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| 关 键 词： | 风机齿轮箱 皮尔逊相关系数 支持向量回归 统计过程控制 故障预测 |
Research on Fault Prediction of Wind Turbine Gear Box in Wind Power Generation System |
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| LIU Yue-fei,HUANG Xi-xia,SONG Hu,LIU Juan. Research on Fault Prediction of Wind Turbine Gear Box in Wind Power Generation System[J]. Computer Simulation, 2019, 36(3): 124-127,146 |
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| Authors: | LIU Yue-fei HUANG Xi-xia SONG Hu LIU Juan |
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| Affiliation: | (Marine Technology & Control Engineering Key Laboratory,Shanghai Maritime University,Shanghai 201306,China) |
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| Abstract: | LIU Yue-fei;HUANG Xi-xia;SONG Hu;LIU Juan(Marine Technology & Control Engineering Key Laboratory,Shanghai Maritime University,Shanghai 201306,China) |
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| Keywords: | Fan gear box Pearson correlation coefficient Support vector regression Statistical process control(SPC) Fault prediction |
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