Real-time Health Condition Evaluation on Wind Turbines Based on Operational Condition Recognition

针对大型风电机组运行工况和状态信息复杂，健康状态难以准确评价的问题，提出基于工况辨识的健康状态实时评价方法。该方法充分考虑机组运行工况的复杂性和多变性，采用工况辨识实现运行工况空间的划分。在各运行工况子空间，建立基于高斯混合模型（gaussianmixturemodel，GMM）多状态特征融合的健康状态评价模型。采用健康衰退指数（healthdegradationindex，HDI）作为机组健康状态评价指标，并给出健康衰退报警限的确定方法。该方法用于某1．5MW风电机组传动系统故障前的健康状态评价。结果表明，该方法提前监测到机组健康状态的衰退趋势，可实现故障的早期预报，避免严重故障发生，并为合理调整运行和安排维修提供依据。