为解决故障劣化渐变过程的长时间序列对齿轮箱状态监测模型的影响问题,提升其决策精度,提出一种基于数据采集与监控(SCADA)数据的组合建模方法.首先,采用主成分分析法(PCA)选取与齿轮箱温度密切相关的输入观测向量,并应用长短期记忆(LSTM)神经网络分别对齿轮箱正常工况和异常工况独立建立温度模型;其次,结合模型输出结果与SCADA数据提取残差分布特征向量,建立随机森林残差分布模型对机组齿轮箱运行状态进行监测;最后,对某大型风电场机组进行模型建立和仿真研究.结果表明,基于LSTM神经网络结合随机森林算法对风电机组齿轮箱状态监测有较强的实用性和较高的准确率,为后续开展齿轮箱健康度评价提供了新的方法和思路.
风电机组 状态监测 长短期记忆神经网络 主成分分析 随机森林 齿轮箱