为实时掌握风电机组轴承剩余寿命,提出基于数据融合和Wiener过程的风电轴承剩余寿命预测方法.该方法采用主成分分析(PCA)方法融合多个特征参数进行Wiener过程建模;为减少对大量历史数据的依赖,使用Bootstrap抽样方法求取先验分布参数,贝叶斯(Bayes)方法在线更新模型参数.对比时域单特征量、时域多特征量及时域频域多特征量,发现基于多特征量的Wiener建模方法预测精度更高,该方法适用于新建风电场的风电机组轴承等关键部件的在线可靠性评估及剩余寿命预测.
风电机组 轴承 剩余寿命评估 Wiener过程 数据融合