基于隱半馬爾科夫模型的風電機組齒輪箱故障預測.pdf

1、故障預測是設備故障診斷中的熱點問題。齒輪箱作為風力發(fā)電機組的關鍵部件，其狀況好壞將直接影響到整臺機組的運行狀態(tài)，而且齒輪箱故障發(fā)生率較高，一旦失效將會占用大量的維修時間。因此，對齒輪箱運行狀態(tài)進行監(jiān)測，及時發(fā)現(xiàn)識別齒輪箱的故障，對故障發(fā)展趨勢進行精確預測，對于制定合理的運維策略，延長齒輪箱和機組使用壽命具有重要的工程實際意義。
　　本文研究基于隱半Markov模型(Hidden Semi-Markov Models，簡稱HSMM)

2、的風電機組齒輪箱故障預測方法，通過全壽命模型理論并利用運行數(shù)據(jù)判斷齒輪箱當前運行狀況，同時根據(jù)相關方法對其剩余壽命作出預測，為風力發(fā)電機組的運行與維護提供重要的參考和依據(jù)。論文主要內(nèi)容包括:
　　(1)對風電機組齒輪箱的發(fā)展狀況作出概述，簡要介紹風電機組及其齒輪箱的常見結(jié)構(gòu)，并以齒輪箱中的重要部件（如齒輪、軸承等）為例，介紹其常見故障類型、振動機理和故障演化規(guī)律。
　　(2)介紹了Markov相關理論及算法，以隱Markov

3、模型(Hidden Markov Models，簡稱HMM)為基礎，引出本文中用到的隱半Markov模型(HSMM)，并針對傳統(tǒng)HSMM的遞推算法作出改進，提出了應用連續(xù)型HSMM(Continuous HSMM)對風電機組齒輪箱進行故障預測的思路和具體步驟。
　　(3)應用軸承加載試驗的仿真數(shù)據(jù)和風電機組齒輪箱的齒輪運行數(shù)據(jù)對基于HSMM的故障預測方法進行測試，根據(jù)全壽命模型理論及相關方法對部件剩余壽命作出估計，取得了良好效果，