一种风电机组轴承健康劣化趋势预测方法 |
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引用本文: | 董兴辉,张光,程友星,王帅.一种风电机组轴承健康劣化趋势预测方法[J].动力工程学报,2018(5). |
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作者姓名: | 董兴辉 张光 程友星 王帅 |
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作者单位: | 华北电力大学能源动力与机械工程学院;河南理工大学电气工程与自动化学院 |
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摘 要: | 以风电机组轴承为研究对象,利用SCADA监测有关参数,计算这些参数与轴承温度的相关系数,对其归一化后得到各参数的影响权重,然后基于温度特征量构建轴承健康劣化度模型。应用改进的集合经验模态分解(EEMD)将具有非平稳性特性的劣化趋势分解为一系列相对平稳的分量,采用时间序列神经网络模型分别预测各类分量,叠加所有预测分量得到最终预测结果。结果表明:本文方法的预测精度较高,提高了与实际劣化度曲线的吻合程度。
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