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故障预测是设备故障诊断中的热点问题。齿轮箱作为风力发电机组的关键部件,其状况好坏将直接影响到整台机组的运行状态,而且齿轮箱故障发生率较高,一旦失效将会占用大量的维修时间。因此,对齿轮箱运行状态进行监测,及时发现识别齿轮箱的故障,对故障发展趋势进行精确预测,对于制定合理的运维策略,延长齿轮箱和机组使用寿命具有重要的工程实际意义。本文研究基于隐半Markov模型(Hidden Semi-Markov Models,简称HSMM)的风电机组齿轮箱故障预测方法,通过全寿命模型理论并利用运行数据判断齿轮箱当前