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為了減少風機齒輪箱嚴重故障的發(fā)生．提出了一種基于隨機子空間識別方法的齒輪箱故障預(yù)測算法。該算法首先建立齒輪箱的隨機狀態(tài)空間模型．并利用正常運行時的振動監(jiān)測數(shù)據(jù)計算模型的參數(shù)矩陣的特征值，并將其作為參考特征值：然后將由實際振動數(shù)據(jù)所求得的特征值與參考特征值進行比較，如果兩者誤差很小，則說明齒輪箱正常，反之則異常。為了減少計算量．引入均方根誤差(RMSE)作為齒輪箱故障判別指標，并利用統(tǒng)計過程控制(SPC)原理定義該指標的閾值。
最后．對一臺實際風機的振動監(jiān)測數(shù)據(jù)進行仿真，結(jié)果表明了所提出算法的有效性。風力發(fā)電是當前發(fā)展最為迅速的一種綠色能源，據(jù)中國風能協(xié)會的數(shù)據(jù)統(tǒng)計．2012年底我國風電并網(wǎng)總裝機容量60．83 GW．躍居世界第一：發(fā)電量為100．4 TW．h，已經(jīng)超過核電的98．2 TW．h．成為繼煤電和水電之后的第三大主力電源。風電場一般坐落在廣闊的偏遠地區(qū)．受到惡劣的自然環(huán)境因素影響．再加上風機自身制造工藝和技術(shù)發(fā)展的不完善．這些因素都會增加風電機組發(fā)生故障的風險．且維修時往往很困難．造成風電場后期的運行維修費用居高不下。據(jù)統(tǒng)計．對于一臺設(shè)計壽命為20 a的750 kW風機．它的運行和維修費用將占整個發(fā)電成本的25％～30％，占其投資費用的75％～90％㈠。作為風機傳動系統(tǒng)的關(guān)鍵部件．齒輪箱的任務(wù)是將風輪在風力作用下所產(chǎn)生的動力傳遞給發(fā)電機。雖然風機齒輪箱的制造工藝已較為成熟．故障率不高．然而一旦故障其修復(fù)過程很復(fù)雜．是造成風電機組停機時間最長的故障之一∞：。齒輪箱的故障一般是由輪齒損壞和軸承磨損造成的．在其故障發(fā)生之前．會有一段漸變的發(fā)展過程．在這個過程中會出現(xiàn)一些故障征兆信號。如果能提前識別出這些故障征兆．盡早采取措施，就可以避免演變?yōu)閲乐毓收稀?br /> 振動分析是一種有效的狀態(tài)檢測方法．尤其對于旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備㈠。如廣泛應(yīng)用于齒輪箱、軸承等風機部件振動故障檢測的頻譜分析：s、小波變換黟和Hilbert．Huang變換：粥]等時頻分析技術(shù)，其中Hilben．Huang變換在處理旋轉(zhuǎn)機械振動信號上要比前2種方法更為有效，但其缺點是耗時長[9=。另外，還有一些基于模型的故障診斷算法。如隱Markov模型。支持向量機[12]和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法．13]等．它們一般都需要從振動信號中提取特征．并對數(shù)學模型進行訓練．以實現(xiàn)對振動趨勢的預(yù)測和故障識別。在過去的二十多年里．子空間識別方法應(yīng)用于振動信號故障分析的發(fā)展也很快[14彤]．特別是對建筑物[16]和旋轉(zhuǎn)設(shè)備[17]等都有較多的應(yīng)用．但目前用于風電機組振動信號故障預(yù)測的研究還較少。該方法的特點是，直接在時域里分析數(shù)據(jù)建立模型．并識別相應(yīng)的參數(shù)．不僅具有良好的數(shù)值穩(wěn)定性和簡易性．而且狀態(tài)空間方程的形式非常適合于預(yù)測、濾波、估計和控制[18]。1 問題的描述子空間方法是一種利用已知數(shù)據(jù)建立多變量的線性狀態(tài)空間模型的黑盒子識別方法．非常適合于振動信號的建模分析。隨機子空間的線性狀態(tài)空間模型描述如下：p警州t(1)【K=C墨+n、’其中，墨E Rn和K∈Rf分別為在離散時刻七的狀態(tài)量和系統(tǒng)的輸出量；’．，。E Rn和nE Rf分別為系統(tǒng)噪聲和測量噪聲．一般為不可觀的向量：AER一為系統(tǒng)矩陣，描述系統(tǒng)的動態(tài)行為；CE剛m為系統(tǒng)輸出矩陣。
本文利用子空間方法進行基于振動信號的風電機組齒輪箱故障預(yù)測。其基本思路為：首先，建立形如式(1)所示的齒輪箱隨機狀態(tài)空間模型：然后，利用正常運行振動監(jiān)測數(shù)據(jù)估計線性模型的參數(shù)矩陣A和C．并計算出系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)運行時矩陣A的特征值．將其作為齒輪箱線性動態(tài)系統(tǒng)的參考特征值。當齒輪箱穩(wěn)態(tài)運行時．由實時振動數(shù)據(jù)計算出的特征參數(shù)．與系統(tǒng)矩陣A的參考特征值誤差很小：而當齒輪箱處于異常狀態(tài)時．求得的系統(tǒng)矩陣A的特征值會偏離參考特征值．這樣就可以實現(xiàn)對齒輪箱異常狀態(tài)的識別。當特征值較多時，為避免對每個特征值都進行比較，定義了均方根誤差這個總體評價指標，通過該指標可以從數(shù)值上直觀識別出齒輪箱的故障狀態(tài)。