风电机组齿轮箱早期故障预警方法研究.pdf

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1、第37卷第12期2016年12月仪器仪表学报ChineseJourualofScientificInstrumentVoL37No．12Dec．2016风电机组齿轮箱早期故障预警方法研究孟玲霞1’2，徐小力1’。，蒋章雷2，赵西伟1(1．北京理工大学机械与车辆学院北京100081；2．北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192)摘要：为实现风力发电机组等变工况机电设备的早期故障预警，研发了变工况齿轮箱状态监测系统。在基于该系统的多种变工况行星齿轮磨损实验研究基础上，提出了一种基于流形学习的早期故障预警方法。该方法首先研究采用完全总

2、体经验模态分解与改进快速独立成分分析盲源分离技术，有利于对复杂振动信号的滤波与盲源分离；然后研究改进了局部线性嵌入流形学习方法，基于时域、频域信息融合提取了早期故障敏感特征；最后应用A一近邻分类器实现变工况齿轮箱早期故障预警。实验研究表明，该方法提高了早期故障预警准确率，能够应用于风电机组等变工况机电设备的安全保障及科学维护，具有广泛工程实用前景。关键词：变工况；风电机组齿轮箱；状态监测系统；早期故障预警中图分类号：TP277THl65+．3文献标识码：A国家标准学科分类代码：460．99Studyontheearlyfaultwarningmet

3、hodforwindturbinegearboxMengLingxial一，XuXiaoli1一，JiangZhanglei2，ZhaoXiwei1(J．SchoolofMechanicalEngineering，BeijingInstituteofTechnology，Beijing100081，China；2．KeyLaboratoryofModernMeasurement&ControlTechnology(MinistryofEducation)，BeijingInformationScience&TechnologyUniversity，

4、既罅，w100192，China)Abstract：Inordertoachievetheearlyfaultwarningoftheelectromechanicalequipmentsuchaswindturbinethatworksundervariablecondition，aconditionmonitoringsystemofvariableconditionalgearboxwasdeveloped．Basedonthewearexperimentstudyonavarietyofvariableconditionalplanetar

5、ygearsinthissystem，anewearlyfaultwarningmethodbasedonmanifoldlearningisproposed．Firstly，themethodstudiestheblindsourceseparationtechniquethatadoptsCEEMD(CompleteEnsembleEmpiricalModeDecomposition)andMFICA(ModifiedFastIndependentComponentAnalysis)methods，whichisbeneficialtothef

6、ilteringandblindsourceseparationofcomplexvibrationsignals．Then，LLE(LocallyLinearEmbedding)manifoldlearningmethodisstudiedandimproved．Theearlyfaultsensitivefeaturesareextractedbasedontimeandfrequencydomaininformationfusion．Finally，thek-nearestneighborclassifierisappliedtorealiz

7、etheearlyfaultwarningofthevariableconditionalgearbox．Theexperimentstudyresultsshowthattheproposedmethodimprovestheaccuracyofearlyfaultwaming，canbewidelyappliedinthesafetyguaranteeandscientificmaintenanceoftheelectromechaniealequipmentinvariableworkingconditionssuchaswindturbin

8、e，andhasawiderangeofenoneeringandpracticalprospects．Keywords：