论文摘要
针对齿轮箱计划外停机和意外故障导致的风电机组安全运行问题,提出了一种基于ARIMA模型的故障趋势预测方法;方法可以处理具有非线性和非平稳性特征的齿轮箱运行状态监测数据,用以时间序列的自相关分析为基础的模型预测状态监测时间序列数据的趋势变化;选择生产现场采集到的齿轮箱油泵出口压力SCADA数据和运行实例验证了方法的有效性,实验结果的拟合效果令人满意;研究结果表明方法能够适应齿轮箱运行状态监测数据随时间的变化特征,反映出一定的运行状态变化趋势,具有较好的预测精度和较大的应用范围,对风电机组其他部件的故障趋势预测具有一定的应用参考价值。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨艺,付道一,雍彬
关键词: 时间序列,故障趋势预测,齿轮箱
来源: 重庆工商大学学报(自然科学版) 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业,电力工业
单位: 重庆工商大学计算机科学与信息工程学院,重庆工商大学重庆市检测控制集城系统工程实验室,中国船舶重工集团海装风电股份有限公司
基金: 重庆市重点产业创新专项项目(CSTC2015ZDCY-ZTZX70012),重庆工商大学科研项目(1552001)
分类号: TM315;TH132.41
DOI: 10.16055/j.issn.1672-058X.2019.0003.016
页码: 87-93
总页数: 7
文件大小: 2050K
下载量: 282
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