基于统计学分析的齿轮箱油温异常预警

齿轮箱作为风电机组的变速机构,因其结构设计复杂紧凑、部件之间耦合性较强,且长期受到交变载荷和冲击载荷的作用,容易受齿轮磨损、点蚀和轴承表面损伤等故障影响,而齿轮箱油温可以反映齿轮箱各部件的健康状况。本文提出一种基于统计学分析的齿轮箱油温异常预警方法,对工况相似的风机的齿轮箱油温进行对比,可以对齿轮箱存在潜在故障的机组进行预警。首先,获取工况相似的邻近机组;其次,对需要的SCADA特征数据进行数据清洗;最后,通过统计学的计算和分析,对齿轮箱油温异常的机组进行预警并将预警等级划分为高、中2个等级。实验结果表明,本文所提出的基于统计学分析的齿轮箱油温异常预警方法在风电场具有良好的适用性且准确率较高,可以有效预警出风机齿轮箱油温异常,对现场检修有一定的指导作用。