风电机组齿轮箱温度趋势状态监测及分析方法

风电机组状态监测对于风电场特别是海上风电场降低维护成本，提高运行水平具有重要的实用价值。采用温度趋势分析的方法对风电机组齿轮箱的运行状态进行监测。利用非线性状态估计(nonlinearstateestimatetechnology，NSET)方法建立齿轮箱正常工作状态下的温度模型并用其进行温度预测。通过合理构造过程记忆矩阵，使模型覆盖齿轮箱的正常工作空间。当齿轮箱工作异常时，其动态特性偏离正常工作空间，NSET温度模型预测残差的分布特性发生改变。采用滑动窗口方法实时计算残差的统计分布特性，当残差的均值或标准差的置信区间超出预先设定的阈值时，发出报警信息，提示运行人员检查设备状态。为模拟齿轮箱的故障情况，在机组数据采集与监视控制系统(supervisorycontrolanddataacquisition，SCADA)数据中加入人为温度偏移。通过对该模拟故障的分析，新的状态监测方法能够及时发现齿轮箱的异常状态，达到实时在线状态监测的目的。