一种风电齿轮箱的综合故障诊断方法

针对风机齿轮箱,提出一种基于多元数据融合的综合故障诊断及装备健康状态评估模型。通过振动及油液传感器采集齿轮箱状态数据,对数据进行统计、分析,然后采用中心极限定理对单项监测指标的数据整体进行估计,计算出各监测参数的累计分布函数并作为单项健康度的评分函数。最后结合熵权法动态修正权重,计算出当前设备的PHM值,同时运采用多种预测模型结合遗传算法自动参数寻优过程对健康度进行智能预测,最终量化风电齿轮箱的未来健康状态。