基于重构特征和宽度学习的海上风电机组齿轮箱高速轴故障预警

预测性维护是降低海上风电机组的运维管理成本,提高风机运行的可靠性,增加风电场整体经济效益的有效手段。文章针对齿轮箱高速轴轴承超温故障,提出了一种基于重构特征和宽度学习的海上风电机组齿轮箱高速轴故障预警算法。以齿轮箱高速轴前端轴承为例,通过对海上某风场的机组进行试验测试,验证算法能有效预测风机的在正常情况下的齿轮箱高速轴前端温度的变化轨迹。通过对重构温度的残差分析,试验的正确率和故障准确率达到了92.59%和80%。研究表明：该算法的测试准确性较好,可发现齿轮箱高速轴的早期阶段的损伤,满足实际的预警需求。