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近年来,风力发电行业的快速增长导致风力发电机组故障频发,运行维护费用持续增长。加强对风电机组运行状态的有效监测、实现风电机组早期故障的预警和诊断对于保障机组安全稳定运行、减少维修支出有着重要意义。与此同时,由于大型风电机组运行工况的多变性与复杂性使得机组运行状态难以准确评估,基于工况辨识的风电机组在线监测已经逐渐成为风电发展中的重要研究方向。本文首先对风电机组运行工况进行分析和辨识,然后以风电机组齿轮箱和滚动轴承为研究对象,从SCADA参数和振动参数两种数据来源着手,分别基于多元状态估计模型和变分模