机床与液压

作者：胡新雨，郁海彭，何智，韩伟，戴劲松，张旭

单位：国网江苏省电力有限公司南通供电分公司；国网江苏省电力有限公司南通供电分公司；国网江苏省电力有限公司南通供电分公司；国网江苏省电力有限公司南通供电分公司；国网江苏省电力有限公司南通供电分公司；南京航空航天大学自动化学院

关键词：风力发电机;数据驱动;马氏距离聚类;前馈神经网络;故障预测诊断

基金：国家重点实验室基金项目(SGTYHT/20-JS-221)

通过建立数据驱动的故障预测模型，可以将故障状态从正常状态中分离出来，进而实现对风力发电机故障的精确诊断。为此，提出一种基于马氏聚类和前馈神经网络的风力机故障诊断策略，通过马氏距离评估实现数据聚类以及正常数据和异常数据的分离；然后以前馈神经网络为基础，根据工程经验构建风力发电机、齿轮箱和发电机3种预测模型；最后利用实验样机数据对所提出的故障预测策略进行验证。实验结果表明：所提的风力机故障预测策略可以有效识别风力机输出功率异常、齿轮箱温度异常和发电机温度异常，进而有利于合理地安排维修计划。

来源：2024年第12期

《机床与液压》期刊编辑部

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