仪器仪表学报

作者：马同旭，刘帅，刘卫亮，刘长良

单位：马同旭,华北电力大学 控制与计算机工程学院保定071003,matongxu9@163.com,刘帅,2.华北电力大学 保定市综合能源系统状态检测与优化调控 重点实验室保定071003； 3.华北电力大学 河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心保定071003,liushuai@ncepu.edu.cn,刘卫亮,2.华北电力大学 保定市综合能源系统状态检测与优化调控 重点实验室保定071003； 3.华北电力大学 河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心保定071003,,刘长良,2.华北电力大学 保定市综合能源系统状态检测与优化调控 重点实验室保定071003； 3.华北电力大学 河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心保定071003,

关键词：风电机组;数据采集与监控系统;生成对抗网络;隐马尔科夫模型;风速预测;故障预警

基金：中央高校基本科研业务费项目（2023JG005,2023JC010）、河北省高等学校科学技术研究项目（CXY2023001）资助

针对风电机组关键部件维护时准确率与虚警率难以平衡的问题,提出一种基于两阶段多维数据生成与实时健康指数的风电机组齿轮箱故障预警方法。首先,为反映风速对机组运行状态影响,提出一种基于历史风速的高斯混合隐马尔科夫模型对风速进行短期预测;然后,为提高预警准确度,提出一种基于两阶段多维数据生成的实时动态阈值设定方法,依据预测风速序列和生成器形成当前时刻油温阈值区间;最后,综合齿轮箱油温实际值和健康状态判别器输出,确定风电机组齿轮箱是否处于异常状态。实际数据的仿真结果表明,所提方法可有效降低虚警率,提前17h预警风电机组齿轮箱潜在故障。

来源：2024年第11期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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