【摘 要】
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根据风力机主轴承发生故障时引起其温度异常波动的特点,提出一种基于温度模型的故障监测方法。首先,分别建立正常运行状态下主轴承温度的多元线性回归预测模型、灰色预测模型
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51965034),兰州市人才创新创业资助项目(2018-RC-25)。
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根据风力机主轴承发生故障时引起其温度异常波动的特点,提出一种基于温度模型的故障监测方法。首先,分别建立正常运行状态下主轴承温度的多元线性回归预测模型、灰色预测模型、支持向量机回归预测模型及其组合预测模型;其次,在最佳预测模型基础上引入滑动窗口方法,研究主轴承温度预测残差统计特性;最后,通过对比温度残差均值或标准差的置信区间与设定临界值判断主轴承是否发生故障。研究结果表明,主轴承温度组合预测模型预测效果最佳,其判定系数分别较多元线性回归模型、灰色预测模型及支持向量机回归模型提高0.049 3,0.002 7
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