基于PSO-SVR和SPC的风电机组齿轮箱故障预警研究

齿轮箱是风电机组的主要部件之一,主要功能是将风轮在风力作用下所产生的动力传递给发电机并使其得到相应的转速。由于风电机组的运行条件恶劣,复杂的工况要求齿轮箱具有极高的可靠性,齿轮箱故障率较高。为了减少风电齿轮箱严重故障的发生,利用基于粒子群(PSO)的支持向量回归方法(SVR)对风电机组齿轮箱进行预测建模,然后利用统计过程控制技术(SPC)对残差进行分析,根据中心极限定理设置残差预警阈值,当残差超出预警限之外时系统立即报警。实验证明,该方法对风电齿轮箱模型预测效果良好,可有效实现齿轮箱异常状态的预警。