考慮運行工況和信息簡化的風機傳動鏈狀態(tài)監(jiān)測方法研究
在人類面臨能源危機和環(huán)境污染雙重挑戰(zhàn)的今天,風能作為一種可再生的清潔能源具有巨大的環(huán)保效益和商業(yè)潛力。隨著各國對風能利用的重視和風力發(fā)電技術(shù)的提高,風電在電力市場中的占有比例不斷上升,風電機組單機
2.3 結(jié)果驗證
分別計算第5通道正常數(shù)據(jù)(有功功率非0)和故障數(shù)據(jù)(齒輪箱軸承磨損)的峰值、平均幅值等24個指標,并進行PCA降維,得到生成的主成分,分別比較幾個轉(zhuǎn)速范圍下正常數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)的主成分分布情況,如圖所示:

圖2-4 1000-1200rpm主成分比較圖

圖2-5 1200-1500rpm主成分比較圖

圖2-6 1500+rpm主成分比較圖
由圖2-4到圖2-6可以看出,在三個轉(zhuǎn)速范圍,故障數(shù)據(jù)的PCA降維結(jié)果與正常數(shù)據(jù)降維結(jié)果的分布有很大的差別,故障數(shù)據(jù)降維后的散點都落在分布圓外,可以實現(xiàn)正常數(shù)據(jù)與故障數(shù)據(jù)的分類。因此,結(jié)合PCA降維技術(shù),考慮風電運行工況,對風電振動數(shù)據(jù)進行融合,獲得散點分布圓,可以有效的實現(xiàn)風電設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷。
3 結(jié)束語
本文針對風電機組傳動鏈狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷過程的數(shù)據(jù)指標多,風機運行工況復雜的問題,基于真實風電傳動鏈數(shù)據(jù),進行了時域指標融合分析研究,提出了一種考慮風電運行工況(風速和有功功率)的有效狀態(tài)監(jiān)測方法;方法結(jié)合振動數(shù)據(jù)的時域、頻域指標,并對指標進行PCA降維,在考慮運行工況的情況下繪制散點分布閾值圓,從而實現(xiàn)對風電機組狀態(tài)的描述和故障診斷。
參考文獻:
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[3] 楊濱源, 王玉, 王小康.基于振動信號分析的風電機組故障診斷研究[J].第十三屆全國風能應用技術(shù)年會, 2016.

責任編輯:lixin
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