[发明专利]一种风电机组齿轮箱的故障预警方法

权利要求书

1.一种风电机组齿轮箱的故障预警方法，其特征在于，所述预警方法具体包括如下步骤：

1)数据采集，终端通过设置在齿轮箱内的硬接触温度传感器、软接触温度传感器以及温度采集卡采集或者通过风电场记录数据中调取风机功率、环境温度、风速的历史数据，所述数据的时间跨度覆盖整个故障演变区间；

2)数据处理，对输入数据归一化处理，验证其完整性，从中删除异常数据、残缺数据并建立包括AIS-SA混合网络预测算法的BP神经网络，以此确定网络规模及各初始连接权值、阈值；

3)数据寻优，将网络的初始权值、阈值作为待优化量编码后输入算法的AIS部分进行寻优，BP网络的学习率进行自适应调节；

4)预警计算，使用优化后的网络对采集的温度数据进行预测，风速则结合数值天气预报进行近似代入，得到未来一定时间内的温度预测变换曲线；计算预测温度与实际温度的残差，以若干个记录点为一个预警区间，计算出该区间内两种温度的残差均值与标准差；

5)信息更新，将预警区间顺延一个温度记录点，更新预警区间。

2.根据权利要求1所述的一种风电机组齿轮箱的故障预警方法，其特征在于，在预警计算步骤中，AIS-SA混合网络预测算法得到齿轮箱各组件的温度预警曲线，通过结合部件温度变化真值建立包含若干温度记录点的预警区间；之后通过分析当前阶段内的温度残差均值E及标准差S，判断真实温度是否发生异常变化，从而判定故障发生部件；其中，故障预警阈值点满足

Ew=±a·EmaxSw=b·Smax]]>

温度预警系数a、b均＞1，预警判断满足如下条件