【摘 要】
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针对风力发电机故障早期阶段,故障特征不明显,继电保护装置检测不到相关电气量异常的问题,文章提出了基于AR模型、Hankel矩阵和奇异值分解的风力发电机早期故障诊断方法。该
【机 构】
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新疆大学电气工程学院,国网新疆电力调度控制中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51367015）, 国家电网公司科学技术项目（SGXJ0000DKJS1440234）
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针对风力发电机故障早期阶段,故障特征不明显,继电保护装置检测不到相关电气量异常的问题,文章提出了基于AR模型、Hankel矩阵和奇异值分解的风力发电机早期故障诊断方法。该方法先对主轴径向振动信号进行总体平均经验模式分解,再按照互相关准则选择若干个固有模态函数建立AR模型,然后对自回归系数构建Hankel矩阵并作奇异值分解,将奇异值作为故障特征输入支持向量机判断发电机的运行状态。试验结果表明,该方法能对直驱风力发电机正常运行、定子线圈匝间短路、发电机主轴偏心、发电机轴承磨损4种状态进行准确诊断。
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