【摘 要】
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针对风电机组主轴承故障率高、运维成本高的问题,提出一种基于数据采集与监视控制(SCADA)系统的风电机组主轴承故障预警方法。通过相关性分析法分析SCADA系统的历史数据,提取
【机 构】
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长沙理工大学能源与动力工程学院,湖南优利泰克自动化系统有限公司
【基金项目】
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中国外国专家局高端外国专家项目(GDT20154300072)
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针对风电机组主轴承故障率高、运维成本高的问题,提出一种基于数据采集与监视控制(SCADA)系统的风电机组主轴承故障预警方法。通过相关性分析法分析SCADA系统的历史数据,提取风速、发电机输出功率、机舱温度、主轴承(t-1)时刻温度作为主轴承故障特征变量。采用粒子群优化BP神经网络算法,建立主轴承故障预警模型,优化BP神经网络的权值和阈值,防止BP神经网络算法陷入局部极小值。基于该模型的湖南某风电场主轴承故障预测算例结果表明:该预警模型可以有效提高预测的精度,实现主轴承故障预警,为风电场运维人员提供更充足的
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