[发明专利]一种基于协整分析的风力发电机齿轮箱状态监测方法

说明书

本发明公开了一种基于协整分析的风力发电机齿轮箱状态监测方法，其特征在于：结合数据采集与监视控制系统中的m个一阶单整I(1)的非平稳变量，计算或估计协整参数的滞后长度P，协整系数矩阵A，通过协整计算最终得到一个平稳协整残差ξ_t，当风机齿轮箱处于异常状态时原有协整关系被破坏，协整残差变为非平稳时间序列，通过降阶协整方法找出破坏协整关系的变量；经过协整分析后，只需对协整残差进行分析即可判断风机的运行状态；通过该方法能够将复杂的SCADA数据分析变为简单的残差分析，从残差中提取相关的风机齿轮箱状态信息，有效减少排查时的工作量，提升工作效率，提升故障判断准确率，效果十分明显。

技术领域

本发明设计了一种基于协整分析的风力发电机齿轮箱状态监测方法。

背景技术

风机的数据采集与监视控制系统（Supervisory Control And DataAcquisition，SCADA）数据中携带着大量的设备状态信息，且均为非平稳、非线性的时间序列，从中提取有用的状态信息困难，提取难度大，提取分析周期长，工作人员劳动强度大，对工作人员的经验以及专业性要求较高，而且分析准确率较低，无法及时、准确、高效的对运行状态进行识别。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于协整分析的风力发电机齿轮箱状态监测方法，利用协整分析计算SCADA所采集的若干个非平稳数据的残差，并通过残差确定风机齿轮箱的运行状态，通过协整分析把对复杂的SCADA数据分析变为简单的残差分析，从残差中提取相关的风机齿轮箱状态信息，有效减少排查时的工作量，提升工作效率，提升状态监测准确率，效果十分明显。

一种基于协整分析的风力发电机齿轮箱状态监测方法，其特征在于：结合数据采集与监视控制系统中的m个一阶单整I(1)的非平稳变量，计算或估计协整参数的滞后长度P，协整系数矩阵A，通过协整计算最终得到一个平稳协整残差ξt（即为残差ξt平稳性检验的ADF值小于1%的临界值），当风机齿轮箱处于异常状态（即为齿轮或轴承磨损、轮齿折断等）时原有协整关系被破坏，协整残差变为非平稳时间序列（残差ξt平稳性检验的ADF值大于1%的临界值），通过降阶协整方法（即为依次排除其中一个非平稳变量）找出破坏协整关系的变量；经过协整分析后，只需对协整残差进行分析即可判断风机的运行状态（残差平稳说明风机运行正常，反之风机运行异常），对m个风机参数建立自回归模型如（1）所示：

其中，yt为m×1的非平稳变量，由m个待检验的非平稳变量组成，

A1……Ap是带估计的m×m参数矩阵，

ξt是协整残差，

P为自回归的滞后阶数，

参数的计算和估计具体包括：

滞后长度P的选择，滞后长度通过自相关函数的截尾性判断自相关函数的公式如（2）所示：

自相关函数的截尾性指当k>p时T（为建模数据个数）称P为滞后长度，

协整系数A选择，对（1）式进行迭代得式（3）

令

则式（1）变为

对式（5）使用最小二乘估计得出协整系数A的估计值，

。

优选地，所述结合数据采集与监视控制系统是用于实时采集风机物理信号的系统。

优选地，非平稳变量包括风速、齿轮箱温度、发电机转速、网侧功率等参数。