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为了实现对风电机组齿轮箱的状态监测,文章提出了一种基于卷积神经网络的风电机组齿轮箱状态监测方法。首先,提取风电机组数据采集与监视控制(SCADA)数据和振动信号作为参数,组成齿轮箱状态矩阵。其次,建立了一种卷积神经网络模型,该模型针对输入数据设计了特定结构和池化层规则,提高了计算效率,能够从齿轮箱状态信息中提取特征并判断其状态。最后,利用实际运行的风电机组数据对卷积神经网络模型进行了训练和验证,最终取得了96.3%的识别精度。同时,将该模型应用于对同一风场其他机组的状态监测,结果验证了卷积神经网络模型对齿轮箱状态监测的有效性。 相似文献
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为充分挖掘数据采集与监控(SCADA)数据的隐藏信息,减少特征间的冗余性,提升模型预测和预警的精度,提出一种双重改进的完全噪声辅助聚合经验模态分解(IICEEMDAN)、主成分分析(PCA)、门控循环网络(GRU)融合的风电机组齿轮箱故障预警方法。使用皮尔逊相关系数法作特征提取,采用IICEEMDAN对特征进行分解,得到特征在不同时间尺度上的连续性信号;利用PCA提取分解特征的关键因素作为网络训练输入;GRU网络对输入时间序列特征进行建模训练,实现对齿轮箱油池温度的预测,使用统计学方法分析油池温度预测值与实际值的误差,根据实际情况设定预警阈值;使用滑动窗口理论实现齿轮箱故障预警。采用华北某风场实际数据进行验证,结果验证了所提方法对齿轮箱早期故障预警的有效性。 相似文献
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李雄威郭晓雅李庚达崔青汝伍权 《可再生能源》2022,(10):1346-1351
风电机组状态监测是提升机组运行水平和经济效益的重要手段。文章提出了一种基于非线性偏最小二乘(PLS)的风电机组齿轮箱状态监测方法,利用数据采集与监控系统(SCADA)数据对齿轮箱油温进行建模和监测。首先,基于无监督聚类对SCADA数据进行预处理,利用相关性分析选取与齿轮箱油温相关的输入变量;然后,构建用于表征非线性关系的输入变量,建立正常运行工况下齿轮箱油温的非线性PLS模型;最后,根据模型输出结果与齿轮箱油温的残差分布,设置合理阈值,用于齿轮箱状态监测。应用该模型对某大型风电机组齿轮箱进行状态监测。监测结果表明,相比于BP神经网络模型,该模型具有更高的拟合优度和预测精度。 相似文献
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通过风电机组状态监测进行故障预警,可防止故障进一步发展,降低风场运维成本。为充分挖掘风电机组监控与数据采集(SCADA)各状态参数时序信息,以及不同参数之间的非线性关系,该文将深度学习中自动编码器(AE)与卷积神经网络(CNN)相结合,提出基于深度卷积自编码(DCAE)的风电机组状态监测故障预警方法。首先基于历史SCADA数据离线建立基于DCAE的机组正常运行状态模型,然后分析重构误差确定告警阈值,使用EMWA控制图对实时对机组状态监测并进行故障预警。以北方某风电场2 MW双馈型风电机组叶片故障为实例进行实验分析,结果表明该文提出DCAE状态监测故障预警方法,可有效对机组故障提前预警,且优于现有基于深度学习的风电机组故障预警方法,可显著提升重构精度、减少模型参数和训练时间。 相似文献
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针对小波包分解振动信号时会产生频谱混叠从而导致齿轮箱复合故障特征能量谱提取困难的问题,提出基于旁路滤波改进小波包的方法对双馈风电机组齿轮箱复合故障振动信号进行研究,并以风电场的大量齿轮箱振动信号为基础,运用传统小波包及旁路滤波改进小波包分别对齿轮箱振动信号提取特征能量谱。实验结果表明:运用旁路滤波改进小波包对双馈风电机组齿轮箱复合故障振动信号进行分析,可有效避免传统小波包分析振动信号的频谱混叠现象,准确提取每种故障状态的特征能量谱。 相似文献
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风电机组齿轮箱是容易发生故障的重要部件,维修费用高昂,因此有必要对其进行实时状态监测。针对集成K近邻(KNN)算法对随机采样不敏感的问题,提出了一种基于规则采样的改进集成KNN模型。首先利用距离相关系数进行变量选择,然后基于正则化互信息对变量进行排序,将其用于规则采样,构造子训练集,最后基于统计过程控制方法设置预警阈值对实时残差进行分析,根据健康度曲线对风电机组齿轮箱健康度进行监测,并利用某风电机组实际数据对所提方法进行验证。结果表明:所提方法显著提升了模型估计精度,该模型优于常规集成KNN模型,可以实现齿轮箱的早期故障预警。 相似文献
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针对风电机组齿轮箱传统故障诊断方法以全局误诊断率最小化为目标,忽略了误分类型之间的差别的问题,提出基于代价敏感最小二乘支持向量机(Cost-sensitive Least Squares Support Vector Machine,CLSSVM)的风电机组齿轮箱故障诊断方法。该方法在最小二乘支持向量机原始最优化问题中二次损失函数中嵌入不同样本的误分类代价,建立以误分类代价最小化为目标的CLSSVM故障诊断模型,并同最小二乘支持向量机和代价敏感支持向量机比较。实验结果表明,该方法能提高误分类代价高的故障类样本的诊断正确率,具有代价敏感性,其训练速度也足以满足风电机组齿轮箱故障诊断实时性的需求。 相似文献
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风电机组故障智能诊断技术及系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
风电机组的状态监测和故障诊断是保证机组长期稳定运行和安全发电的关键。基于风电机组的基本结构,介绍了机组的故障类型和机理,论述了实际应用中机组的状态监测和故障诊断技术;基于BP神经网络的原理和优点,深入讨论了如何应用人工神经网络构建风电机组智能诊断系统,并给出了可行的系统设计方案和软件实现流程图。 相似文献
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目前风电机组齿轮箱出现齿断裂、主轴断裂、轴承断裂等现象时有发生,在大部分的事故分析上,厂家为维护自生利益而淡化或敷衍发生事故的主要原因,同时鉴于风电公司技术或管理水平参差不齐,多数企业也没有对事故进行深入剖析,对风电行业的健康发展非常不利。本文介绍了某风电机组齿轮箱主轴断裂原因,为齿轮箱制造企业及风电场运维企业提供参考。 相似文献