【摘 要】
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风电机组齿轮箱的故障频率和维修成本较高,有必要进行实时状态监测.残差分析是基于运行数据的状态监测方法之一.但使用常规统计量作为指标,无法全面描述残差概率分布的变化,
【机 构】
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新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),北京市昌平区,102206
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风电机组齿轮箱的故障频率和维修成本较高,有必要进行实时状态监测.残差分析是基于运行数据的状态监测方法之一.但使用常规统计量作为指标,无法全面描述残差概率分布的变化,可能会得到变化趋势不显著、故障敏感度低的监测信息.为此,提出一种基于Box-Cox变换和相对熵的残差分析方法:首先,结合滑动窗口法对正常行为模型的预测残差进行Box-Cox变换,以改善其正态性;之后,计算当前与基准残差数据间的一维连续正态分布相对熵,作为状态监测的指标.用某2MW风电机组齿轮箱故障前和维修后的两组数据进行验证.结果表明,相比常规方法,相对熵的变化趋势更显著、对故障的敏感度更高,且能够直接对比齿轮箱运行状态的相对变化;Box-Cox变换能够进一步改善相对熵的预警能力,使预警时刻提前约4～9h.
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