[發明專利]一種風電機組齒輪箱中速級軸承故障預警方法

在審

• 申請號: 202110581334.2
• 申請日: 2021-05-26
• 公開（公告）號: CN113295419A
• 公開（公告）日: 2021-08-24
• 發明（設計）人: 朱朋成;劉偉江;柴問奇;孫勇;郭鵬飛
• 申請（專利權）人: 浙江運達風電股份有限公司
• 主分類號: G01M13/045
• 分類號: G01M13/045
• 代理公司: 杭州杭誠專利事務所有限公司 33109
• 代理人: 劉正君

1.一種風電機組齒輪箱中速級軸承故障預警方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：對振動數據進行預處理；

S2：計算預處理后振動數據的頻譜與包絡譜；

S3：對包絡譜進行自相關分析，得到自相關包絡譜；

S4：特征提取，提取時域數據、頻譜數據和自相關包絡譜數據的有效值、邊帶特征；

S5：利用決策樹算法，生成故障預警模型，根據提取的特征確定預警結論。

2.根據權利要求1所述的一種風電機組齒輪箱中速級軸承故障預警方法，其特征在于，所述的步驟S1包括一下步驟：

S11：預處理，檢查振動數據有效性；

S12：濾波，對有效的振動數據重新采樣，進行滑動循環濾波。

3.根據權利要求2所述的一種風電機組齒輪箱中速級軸承故障預警方法，其特征在于，所述的預處理步驟篩選出穩定工況下運行的有效振動數據，根據轉速、風速和功率參數確定機組是否處于穩定工況。

4.根據權利要求1所述的一種風電機組齒輪箱中速級軸承故障預警方法，其特征在于，所述的頻譜計算包括對振動數據加漢寧窗后，進行傅里葉變換，得到頻譜數據；所述的包絡譜計算包括對振動數據進行Hilbert變換解調，再進行傅里葉變換，得到包絡譜數據。

5.根據權利要求1所述的一種風電機組齒輪箱中速級軸承故障預警方法，其特征在于，所述的特征提取包括：

提取時域數據的均值、最大值、最小值、有效值和峭度特征；

提取頻譜的有效值、峰值、諧頻和邊帶特征；

提取自相關包絡譜的有效值、峰值、諧頻和邊帶特征。

6.根據權利要求1或5所述的一種風電機組齒輪箱中速級軸承故障預警方法，其特征在于，所述的步驟S5中使用信息增益準則選擇決策樹的每個節點所表示的特征，并通過遞歸的方式構造決策樹；

給定訓練數據集D：

D＝{(x₁，y₁)，(x₂，y₂)，...，(x_N，y_N)}

其中，x_i為輸入實例；

n為特征個數；

y_i為類標記；

y_i∈{1，2，…，K}

N為樣本容量；

定義在已知隨機變量X條件下，隨機變量Y的條件熵H(Y|X)：

p_i＝P(X＝x_i)，i＝1，2，…，n

定義特征A對訓練數據集D的信息增益g(D|A)：

g(D|A)＝H(D)-H(D|A)

其中，H(D)為訓練數據集D的經驗熵；H(D|A)為特征A在給定條件下訓練數據集D的經驗條件熵。