基于状态监测的风力涡轮机齿轮箱

本文的主要目标是通过使用连续记录的监测 SCADA（监控与数据采集）数据点，寻找有效的齿轮箱状态监测方法。通常，对于风力涡轮机齿轮箱状态监测，会使用温度读数、高频声音和振动以及润滑油状态监测。然而，收集此类数据需要关闭设备以安装昂贵的传感器并测量润滑油质量。同时，通常每 10 分钟收集一次的运行数据（包括风速、发电量、桨距角和类似性能参数）可用于监测风力涡轮机部件（如叶片、齿轮箱和发电机）的健康状况。本文使用齿轮转速来监测齿轮箱轮齿的健康状况；因为可以通过在较长时间内监测转子与发电机的转速比来衡量齿轮箱轮齿的劣化情况。由于风的本质是湍流且具有快速波动，风力涡轮机可能在相对较短的时间内在多种模式下运行。随时间监测转速比需要一致的运行条件，例如齿轮箱内的风速和扭矩。本文还引入了聚类的概念，例如正态混合算法，用于将运行数据集划分为一致的子群，以用于长期监测。