【摘 要】
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本文引入振动加速度信号,与SCADA数据结合进行风电机组关键部件的状态监测及故障诊断。实验数据为某风电机组连续6个月SCADA数据,振动建模方法采用非线性状态估计技术,在风电
【机 构】
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燕山大学电气工程学院,石家庄新世纪专利商标事务所有限公司
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目(F2015203412);无损检测技术教育部重点实验室开放基金资助项目(ZD201329007)
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本文引入振动加速度信号,与SCADA数据结合进行风电机组关键部件的状态监测及故障诊断。实验数据为某风电机组连续6个月SCADA数据,振动建模方法采用非线性状态估计技术,在风电机组故障高发部位——齿轮箱、发电机、主轴承等处加装振动加速度传感器,通过对各部位振动特性的分析,分别建立相应部位的振动模型进行故障监测与诊断,并验证其可行性。研究表明,利用非线性估计的方法建立风电机组关键部位的振动预测模型简单有效,预测精度高,为后续风电机组振动分析提供了新的思路。
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