一種基於溫度數據的風機齒輪箱子空間故障預測方法

2023-06-04 14:04:41

一種基於溫度數據的風機齒輪箱子空間故障預測方法
【專利摘要】本發明公開了一種基於溫度數據的風機齒輪箱子空間故障預測方法，包括以下步驟：A1溫度數據的預處理；利用回歸分析方法對溫度數據進行單步預測，得到實際值和預測值之間的差值，稱為殘差，將殘差作為隨機狀態空間模型的觀測量Y;A2隨機狀態空間模型的識別；A3齒輪箱的故障預測；本發明通過分析溫度數據所反映的齒輪箱的內在特徵，可以在溫度不高的故障初期階段發出預警信號，以減輕齒輪箱的損傷，避免發生不可逆的故障。
【專利說明】一種基於溫度數據的風機齒輪箱子空間故障預測方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及的是一種基於溫度數據的風機齒輪箱子空間故障預測方法。
【背景技術】
[0002]在風電機組眾多故障類型中，雖然齒輪箱的故障率相對較低，但其故障造成的停機時間是最長的、經濟損失最大。目前針對風機齒輪箱的故障檢測方法主要有:基于振動信號的方法、基於噪聲信號的方法、油液分析法、聲發射檢測技術等，但現在風機上針對以上方法的傳感器還未普及，現階段國內的風電機組已經實現對齒輪箱的溫度監測，因此，從現有技術和經濟的角度考慮，直接利用溫度信號來實現對齒輪箱的故障預測有其特定的優勢。大多數故障的發生是一個漸變的過程，如軸承與齒輪的故障、潤滑油不充足以及部件鬆動連接都會引起溫度的異常升高，在故障發生前都會出現一些早期徵兆，這些徵兆與正常運行時的狀態特徵信號是有區別的。通過對實時的溫度數據進行分析，在故障的早期階段識別出這些異常特徵，就有可能提前預測出齒輪箱未來的運行狀態，並採取相應的應對措施。

【發明內容】

[0003]本發明所要解決的技術問題是針對現有技術的不足提供一種基於溫度數據的風機齒輪箱子空間故障預測方法。
[0004]本發明的技術方案如下:
[0005]一種基於溫度數據的風機齒輪箱子空間故障預測方法，包括以下步驟:
[0006]Al溫度數據的預處理；利用回歸分析方法對溫度數據進行單步預測，得到實際值和預測值之間的差值，稱為殘差，將殘差作為隨機狀態空間模型的觀測量Y;
[0007]All多元線性回歸模型
[0008]多元線性回歸模型的一般形式如下:
[0009]y = β 0+β 七+…+ 旦 ρχρ+ε (I)
[0010]式(I)中，β0, …，βρ是未知參數，β ^為回歸常數，^1,…，βρ為回歸係數；y為因變量；Xl，X2，…，Xp為自變量，這裡是與因變量相關的監測量；ε為隨機誤差。若已知
參數的估計值/I/),.,則可以實現溫度的預測:
[0011]
【權利要求】
1.一種基於溫度數據的風機齒輪箱子空間故障預測方法，其特徵在於，包括以下步驟: Al溫度數據的預處理；利用回歸分析方法對溫度數據進行單步預測，得到實際值和預測值之間的差值，稱為殘差，將殘差作為隨機狀態空間模型的觀測量Y; All多元線性回歸模型 多元線性回歸模型的一般形式如下:
【文檔編號】G01M13/02GK103743563SQ201410014025
【公開日】2014年4月23日 申請日期:2014年1月13日 優先權日:2013年8月13日
【發明者】趙洪山, 郭偉, 鄧嵩 申請人:華北電力大學（保定）