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  • 基于数据的双馈风力发电机轴承寿命预测研究

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  风力发电技巧是新能源发电技巧筹议的一个首要方面。筹议风力发电机中各部件的牢靠性仍旧成为风力发电技巧中的一个紧急的分支。双馈风力发电机组是目前首要的风力发电机组。双馈风力发电机轴承是双馈风力发电机组挫折率较高的部件。基于数据的轴承寿命预测是近年来大数据范畴中展示的一个新的筹议偏向,该偏向仍旧成为邦外里学者筹议的热门。本文起首对双馈风力发电机轴承的工况实行划分,使用特质提获得到不妨响应轴承寿命的特质量,然后,使用取得的特质量采用3种预测手段,预测双馈风力发电机轴承的寿命。仿真结果评释,使用提取到的轴承特质量不妨通过妥善的预测手段抵达预测轴承寿命的目标。轴承特质提取是通过对双馈风力发电机轴承的监测数据的阐述,最终取得不妨响应轴承寿命的特质量。通过K-means聚类杀青使用监测到的轴承温度、发电机转速、发电机功率数据对轴承运转工况的划分,从而取得同工况条目下的振动信号。因为监测到的振动信号存正在噪声,选用小波包去噪杀青振动信号去噪。末了将取得同工况条目下的、去噪后的振动信号实行特质提取,取得不妨响应轴承寿命音讯的振动均方根值。基于Weibull漫衍的轴承寿命预测手段是使用Weibull漫衍阐述轴承的振动均方根值的变革趋向。起首,将轴承的振动均方根值转化为Weibull漫衍的牢靠度函数值;然后,使用最小二乘法杀青Weibull漫衍的参数推测;末了,将取得的Weibull漫衍的参数,代入推导取得的Weibull漫衍的希冀寿命筹算公式,取得轴承的希冀寿命。基于ARIMA(Auto Regressive Integrated Moving Average Model,自回归乞降滑动均匀模子)的轴承寿命预测手段是通过对均方根值的时候序列阐述,取得振动均方根值的变革趋向。起首,对取得的等时候间隔的振动均方根值实行数据稳定化管理;其次,使用模子确定例则确定ARIMA模子的构造,用Matlab确定ARIMA模子的参数。末了,使用求解取得的ARIMA模子预测双馈风力发电机轴承的寿命。基于Kalman滤波的轴承寿命预测手段是通过对振动均方根值的形态空间描写,使用Kalman滤波对取得振动均方根值的变革趋向杀青优化。起首,使用ARIMA模子树立振动均方根值的形态空间模子,然后使用Kalman滤波杀青对ARIMA模子的观测值的优化,从而取得特别逼近确实轴承寿命的预测畛域。

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