基于SCADA数据特征提取的风电机组偏航齿轮箱故障诊断方法研究

作者：邓子豪; **平^*; 刘瑞; 杨波; 陈茜; 李重桂

来源：动力工程学报, 2021, 41(01): 43-50.

DOI：10.19805/j.cnki.jcspe.2021.01.007

• 风电机组
• 偏航齿轮箱
• 神经网络
• 故障诊断
• SCADA

针对风力发电机组偏航系统故障处理难度大和危害严重等问题,开发出基于数据采集与监视控制(SCADA)数据的偏航齿轮箱神经网络诊断模型。利用ReliefF算法和核密度-均值法提取能反映出偏航齿轮箱运行工况的7个SCADA参数,并提取出6种故障特征指标作为神经网络诊断模型输入量,来诊断偏航齿轮箱的正常状态、磨损故障以及断齿故障共3种运行状态。结果表明:经神经网络诊断模型训练后的误差精度满足诊断要求,能准确诊断偏航齿轮箱故障。

• 单位
  广州特种承压设备检测研究院; 长沙理工大学