文献类型：期刊文章

作　　者：梁涛[1] 杨改文[1] 董玉兰[1] 姜文[2]

Liang Tao;Yang Gaiwen;Dong Yulan;Jiang Wen(School of Artificial Intelligence and Data Science,Hebei University of Technology,Tianjin 300130,China;Hebei Jiantou Energy Inrestment Company,Shijiazhuang 050000,China)

机构地区：[1]河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津300130 [2]河北建投能源投资股份有限公司,石家庄050000

出　　处：《太阳能学报》

基　　金：河北省科技计划(19210108D;1921451D;20214501D)。

年　　份：2020

卷　　号：41

期　　号：12

起止页码：199-207

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：面向单一预测模型的局限性,基于灰色关联度理论提出变权组合预测模型进行齿轮箱温度预测。首先,对齿轮箱温度相关因素进行降维处理;其次,选择4个单一模型组成变权组合模型以预测齿轮箱温度,变权组合模型通过灰色关联度动态剔除某一模型并动态更新其余模型权值。为降低偶然因素造成的误差,最后采用大滑动窗口法处理齿轮箱温度预测残差并进行故障预测。数据分析和仿真结果表明,变权组合预测模型在齿轮箱温度预测中具有更高的精度。

关 键 词：齿轮箱温度  故障预测 灰色关联度  变权组合  大滑动窗口  风力发电机组

分 类 号：TH165.3] TH17