基于相关主成分分析和极限学习机的风电机组主轴承状态监测研究

来源：计量学报杂志2018年第1期北京时间：

作者：何群,王红,江国乾,谢平,李继猛,王腾超

单位：燕山大学 电气工程学院 河北省测试计量技术及仪器重点实验室, 河北 秦皇岛 066004

摘要：提出了一种基于相关系数法和主成分分析法以及极限学习机相结合的主轴承状态监测方法。该方法利用相关系数法选取数据采集与监视控制系统中与主轴承温度相关的变量作为初始输入变量;再用主成分分析法对所选变量进行降维处理,以消除变量之间的相关性和冗余性;进一步利用极限学习机建立主轴承正常运行时的温度模型并用其进行温度预测;最后利用滑动窗和核密度估计方法对残差进行分析,并基于实测的数据进行主轴承故障模拟。结果表明,该方法可有效地实现主轴承潜在故障的预测。

关键词：计量学; 风电机组; 主轴承; 状态监测; 极限学习机; 温度预测; 残差分析

基金资助：国家自然科学基金(51505415); 河北省自然科学基金(F2016203421); 河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD20131080)