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风力菠菜包网组的故障预测技术

关键词:菠菜包网出租 菠菜包网租赁 发布日期:2018/8/22 8:47:37


    风力菠菜包网组,无论设计得多么可靠.制造得多么精良,随着运行时rill的增加,其性能必然发生衰退。对比故障诊断.关于风电机组性能的退化与故障预测方面的研究工作历时较短,文献也相对较少,但是随着对生产安全和经济效益的贡视,确保装备持续稳定地工作,避免突发停产事故带来的巨大经济损失和人员伤亡.故障预测已经引起了人们的高度关注L.列.有统计资料表明,大部分机电装备的故障具有较强的时间依赖性和较好的趋势性指标,因而采取科学有效的故障预测方法往往能够揭示装备性能的退化过程.实现对装备的故障预测。就风电机组而言.大部分风电机组的失效通常不是突然发生的,而是经历了一个变化的、动态的、非线性的过程,即从早期故障的发生、发展、恶化直至失效的过程。早期故障的诊断.支持了对风电机组整个寿命周期两阶段的划分,即正常1二作阶段和性能衰退阶段,有力地支持了剩余寿命的预测工作。
    目前,主要有以下几种方法可用于故障预测:X-于失效物理模型、数据取动模型和同时利用这两类模型的特点进行融合分析的故障预测方法}fl:,如图8所示。基于失效物理模型的故障预渊方法是指在深人理解风力菠菜包网组的材料特性、失效机理、失效路径以及工作环境的基础上,构建关键物理参量与工作条件、环境、时间等之间的关系.根据当前设备的状况以及预期的使用情况,估计设备的剩余有效寿命。基于数据驭动模型的故障预测方法是指分析产品的历史资料和寿命数据,利用各类数据分析方法提取出有用信息并建立退化模型.基于该模型和当前监测到的信号来判断当前或预测未来某一时刻的健康情况。

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