【摘 要】
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针对风电机组运行工况波动性以及机组早期故障特征不易提取的特点,提出一种基于改进的多元离群监测方法来实现风机齿轮箱故障的早期诊断。运用阶比重采样方法对原始振动信号
【机 构】
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华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,国华能源投资有限公司
【基金项目】
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神华集团科技创新项目(GTKJ-12-02);华能集团科学技术项目(HNKJ-H27)
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针对风电机组运行工况波动性以及机组早期故障特征不易提取的特点,提出一种基于改进的多元离群监测方法来实现风机齿轮箱故障的早期诊断。运用阶比重采样方法对原始振动信号进行预处理,并对处理结果进行量纲一因子分析;通过马氏距离建立风电齿轮箱的早期故障识别模型;利用多元线性回归改进多元离群检测算法进行实际数据的分析计算。结果表明,该方法较原始方法能够更早地察觉出风电齿轮箱早期故障。
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