摘要：振动监测是当前风电机组传动系统状态监测的主要手段。首先,分析了风电机组传动系统振动监测策略和各部件振动特征提取流程,重点介绍了边频带能量因子、阶次谱边频带能量比等振动特征趋势指标;然后,分析指出解决现役风电机组因传动系统故障导致巨大经济损失的关键是进行风电机组传动系统早期故障预示,重点介绍了泛化流形学习的风电机组传动系统早期故障预示方法;最后,从系统架构、数据采集配置及监测分析方法等方面分析了现有的风电机组传动系统振动监测系统的功能与特点,指出了基于多源信息融合的大数据预测分析与智能维护将是风电机组健康管理的重要发展趋势。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 工程科技II> 工业通用技术及设备
收录：北大期刊(中国人文社会科学期刊) > CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版) > 统计源期刊(中国科技论文优秀期刊) > 知网收录(中) > 维普收录(中) > 万方收录(中) > EI 工程索引(美) > JST 日本科学技术振兴机构数据库(日) > 国家图书馆馆藏 > 上海图书馆馆藏
关键词：风电机组传动系统 振动监测 特征提取 早期故障预示 大数据
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
