基于统计过程控制的风机齿轮箱故障预测.pdf

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1、第40卷第13期电力系统保护与控制V_o1．40NO．132012年7月1日PowerSystemProtectionandControlJuly1，2012基于统计过程控制的风机齿轮箱故障预测赵洪山，胡庆春，李志为(1．华北电力大学电气与电子工程学院，河北保定071003；2．深圳供电局，广东深圳518000)摘要：为了减少风力发电机组齿轮箱故障，确保风电机组持续安全运行，对风电机组运行监控数据在线分析，提出一种结合最小二乘支持向量机(LSSVM)的风机齿轮箱统计过程控制故障预测方法。该方法以支持向量机学习风电机组的正常状态运行模式，利用风电机组实时运行数据来估计正常状

2、态下该时刻齿轮箱油温度和齿轮箱轴承温度，并与实际温度测量值进行比较。随后利用统计过程控制技术分析齿轮箱油温和轴承温度的实际值与估计值的残差，以实现齿轮箱异常状态的预测。关键词：风电机组；齿轮箱；最小二乘支持向量机；统计过程控制；故障预测FailurepredictionofwindturbinegearboxbasedonstatisticalprocesscontrolZHAOHong-shan，HUQing．chun，LIZhi．wei(1．SchoolofElectricalandElectronicEngineering，NorthChinaElec~icPowe

3、rUniversity,Baoding071003，China；2．ShenzhenPowerBureau，Shenzhen518000，China)Abstract：Inordertoreducethegearboxfailureofwindturbineandensureaconsistentlysecureoperationofwindturbineunits，thecondkionmonitoringdataofwindturbineoperationareanalyzedonline，andamethodofstatisticalprocesscontrol(s

4、Pc)forfailurepredictionofwindturbinegearboxbasedonleastsquaressupportvectormachines(LSSVM)isproposed．ThemodelfornormalbehaviourofgearboxisbuiltupbyLSSVM，andthereal·timedataofwindturbineoperationareusedtopredictthetemperatureofgearboxoilandbearingatcertaintimeinnormalcondition，andthenthepr

5、edictiondataarecomparedwiththeactualdata．Then，theresidualerrorbetweenpredictedvaluesandtheactualvaluesisanalyzedbySPC．AccordingtotheresultsfromSPCanalysis，somefailuresaboutgearboxCanbepredicted．●ThisworkissupportedbyNaturalScienceFoundationofHebeiProvince(No．E201000t694)．Keywords：windturb

6、ine；gearbox；leastsquaresupportvectormachines；statisticalprocesscontrol；failureprediction中图分类号：TM614文献标识码：A文章编号：1674．3415(2012)13．0067．07占总生产成本的20％～25％，海上风力发电机组的运0引言行维修费用更达到35％[3]。如何降低风电机组的维随着新能源技术的发展，风力发电已经成为世护费用与提高风机运行的可靠性，已成为当前企业界上增持最快的能源。2009年末，全球累计风电装界和学术界关注的热点。机容量已经达到15921．2万kW，我国200

7、9年风电变速箱作为风力发电机传动件的核心部分，其新增装机容量1380-3万kw，增长率连续6年超过主要功能是将风轮在风力作用下所产生的动力传100％，累计装机容量达到2580万kW，新的规划递给发电机并使其得到相应的转速【4】。变速箱发生到2020年风电装机总容量将达到1．5亿kw。随之一旦故障，将会对机组运行产生重大影响，并且由产生的问题便是风机的运行与维护【l】。据欧洲风电于变速箱安装在距离地面几十米高的架塔机舱内，协会统计，风力发电机组每千瓦时的运行检修费用故障发生后维修十分不便，而且费用昂贵。可见对变速箱的运行状态进行