振动信号是风电机组数据采集与监控系统（supervisory control and data acquisition system，SCADA）中一类重要变量。以风电机组SCADA运行数据为基础，首先结合风机运行原理详细分析了导致塔架振动的主要因素。进而采用相对主元分析（...振动信号是风电机组数据采集与监控系统（supervisory control and data acquisition system，SCADA）中一类重要变量。以风电机组SCADA运行数据为基础，首先结合风机运行原理详细分析了导致塔架振动的主要因素。进而采用相对主元分析（relative principal component analysis，RPCA）和某风电机组2011年3～5月份的SCADA运行数据，建立了覆盖塔架正常工作状态的RPCA振动模型，计算得出监控统计量Hotelling T2（简称T2）和平方预测误差（squared prediction error，SPE）。采用塔架振动RPCA模型，准确检测出风电机组变桨系统故障，验证了所研究方法的有效性。展开更多
文摘振动信号是风电机组数据采集与监控系统（supervisory control and data acquisition system，SCADA）中一类重要变量。以风电机组SCADA运行数据为基础，首先结合风机运行原理详细分析了导致塔架振动的主要因素。进而采用相对主元分析（relative principal component analysis，RPCA）和某风电机组2011年3～5月份的SCADA运行数据，建立了覆盖塔架正常工作状态的RPCA振动模型，计算得出监控统计量Hotelling T2（简称T2）和平方预测误差（squared prediction error，SPE）。采用塔架振动RPCA模型，准确检测出风电机组变桨系统故障，验证了所研究方法的有效性。
