基于子空间方法的风机齿轮箱故障预测算法

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

所属期刊栏目：35

分类号：TM315(电机)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51277074;the National Natural Science Foundation of China51277074

在线出版日期：2015-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：27-32