典型文献
一种基于非线性偏最小二乘的风电机组齿轮箱状态监测方法
文献摘要：
风电机组状态监测是提升机组运行水平和经济效益的重要手段.文章提出了一种基于非线性偏最小二乘(PLS)的风电机组齿轮箱状态监测方法,利用数据采集与监控系统(SCADA)数据对齿轮箱油温进行建模和监测.首先,基于无监督聚类对SCADA数据进行预处理,利用相关性分析选取与齿轮箱油温相关的输入变量;然后,构建用于表征非线性关系的输入变量,建立正常运行工况下齿轮箱油温的非线性PLS模型;最后,根据模型输出结果与齿轮箱油温的残差分布,设置合理阈值,用于齿轮箱状态监测.应用该模型对某大型风电机组齿轮箱进行状态监测.监测结果表明,相比于BP神经网络模型,该模型具有更高的拟合优度和预测精度.
文献关键词：
风电机组;状态监测;偏最小二乘;故障预警;齿轮箱
中图分类号：
作者姓名：
李雄威;郭晓雅;李庚达;崔青汝;伍权
作者机构：
国家能源集团新能源技术研究院有限公司,北京 102209
文献出处：
引用格式：
[1]李雄威;郭晓雅;李庚达;崔青汝;伍权-.一种基于非线性偏最小二乘的风电机组齿轮箱状态监测方法)[J].可再生能源,2022(10):1346-1351
A类：
B类：
偏最小二乘,齿轮箱状态监测,监测方法,机组状态,提升机,机组运行,PLS,数据采集与监控系统,SCADA,油温,无监督聚类,非线性关系,运行工况,模型输出,输出结果,大型风电机组,监测结果,拟合优度,故障预警
AB值：
0.217706
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