文献类型：期刊文章

作　　者：赵洪山[1] 郭伟[2] 邵玲[1] 张兴科[1]

机构地区：[1]华北电力大学电气与电子工程学院,河北保定071003 [2]泰州供电公司,江苏泰州225300

出　　处：《电力自动化设备》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51277074)~~

年　　份：2015

卷　　号：35

期　　号：3

起止页码：27-32

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2015_2016、EI(收录号：20151300692073)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了减少风机齿轮箱严重故障的发生,提出了一种基于随机子空间识别方法的齿轮箱故障预测算法。该算法首先建立齿轮箱的随机状态空间模型,并利用正常运行时的振动监测数据计算模型的参数矩阵的特征值,并将其作为参考特征值;然后将由实际振动数据所求得的特征值与参考特征值进行比较,如果两者误差很小,则说明齿轮箱正常,反之则异常。为了减少计算量,引入均方根误差(RMSE)作为齿轮箱故障判别指标,并利用统计过程控制(SPC)原理定义该指标的阈值。最后,对一台实际风机的振动监测数据进行仿真,结果表明了所提出算法的有效性。

关 键 词：风机 齿轮箱 子空间方法 故障预测 振动分析  监测  

分 类 号：TM315]