【摘 要】
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文章针对风电机组齿轮箱油温劣化特征识别问题,提出了一种基于工况细化的异常变化检测和故障早期预警方法。该方法根据风机叶轮转速将机组运行数据进行细化分仓,在每个叶轮转
【机 构】
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国电联合动力技术有限公司,华北电力大学电站能量传递转化与系统教育部重点实验室
【基金项目】
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河北省科技计划项目(15214307D)。
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文章针对风电机组齿轮箱油温劣化特征识别问题,提出了一种基于工况细化的异常变化检测和故障早期预警方法。该方法根据风机叶轮转速将机组运行数据进行细化分仓,在每个叶轮转速仓中建立基于概率统计分析的齿轮箱油温正常行为模型并设定其温度分布和温升变化的异常阈值;然后对现场机组齿轮箱油温变化进行监测,利用时序滑动窗口的评估方式实现风机齿轮箱油温故障预警。
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