电力系统保护与控制
電力繫統保護與控製
전력계통보호여공제
POWER SYSTM PROTECTION AND CONTROL
2012年
13期
67-73
,共7页
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
風電機組%齒輪箱%最小二乘支持嚮量機%統計過程控製%故障預測
풍전궤조%치륜상%최소이승지지향량궤%통계과정공제%고장예측
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.
為瞭減少風力髮電機組齒輪箱故障,確保風電機組持續安全運行,對風電機組運行鑑控數據在線分析,提齣一種結閤最小二乘支持嚮量機(LSSVM)的風機齒輪箱統計過程控製故障預測方法.該方法以支持嚮量機學習風電機組的正常狀態運行模式,利用風電機組實時運行數據來估計正常狀態下該時刻齒輪箱油溫度和齒輪箱軸承溫度,併與實際溫度測量值進行比較.隨後利用統計過程控製技術分析齒輪箱油溫和軸承溫度的實際值與估計值的殘差,以實現齒輪箱異常狀態的預測.
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