（成都阜特科技股份有限公司，成都 611731）

摘要：健康狀態(tài)分析作為一種新的分析方法，是檢測性能退化程度的重要手段，也為高可靠性產(chǎn)品的壽命預(yù)測提供了新的途徑。然而，使用傳統(tǒng)的健康狀態(tài)分析方法對風(fēng)機(jī)進(jìn)行性能退化分析，會面臨試驗(yàn)難度大、成本高等問題。風(fēng)機(jī)在線監(jiān)測中產(chǎn)生了大量的振動數(shù)據(jù)，激增的數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著重要的風(fēng)機(jī)性能退化信息和知識，亟需進(jìn)一步挖掘和分析。本文以風(fēng)機(jī)大數(shù)據(jù)為對象，綜合統(tǒng)計學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)理論和技術(shù)，提出了基于支持向量數(shù)據(jù)描述的健康狀態(tài)分析方法，通過對監(jiān)測數(shù)據(jù)的有效預(yù)處理，狀態(tài)特征提取和健康狀態(tài)模型訓(xùn)練等步驟后，對風(fēng)機(jī)性能進(jìn)行退化分析和趨勢預(yù)測分析。最后以山東某風(fēng)電場的風(fēng)機(jī)進(jìn)行健康狀態(tài)分析實(shí)例，分析結(jié)果與現(xiàn)場檢測一致。

關(guān)鍵詞：風(fēng)機(jī)；大數(shù)據(jù)；健康狀態(tài)；數(shù)據(jù)挖掘；時間序列；預(yù)測

Research on health status analysis and prediction of wind turbine based on support vector

YANG Bin-yuan

(Chengdu Forward Technology Co., Ltd. Chengdu 611731, China)

Abstract: As a new analysis method, health status analysis is an important means of detecting the degree of degradation of performance, and also provides a new way for life prediction of high reliability products. However, using the traditional health analysis method to analyze the performance degradation of the wind turbine will be difficult and costly. A large amount of vibration data is generated in the on-line monitoring of wind turbine, and the significant performance degradation information and knowledge of wind turbine are urgently needed to be further excavated and analyzed. based on wind turbine data and the related theories and techniques of statistical learning and data mining, a health analysis method based on support vector data description is proposed, after through the effective pretreatment of the monitoring data, the extraction of the state features and the training of the health state model, carring out wind turbine performance degradation analysis and trend prediction analysis. Finally, a case study of health analysis of a wind turbine in a wind farm in Shandong is given, and the results are in good agreement with field tests.

Key words: Wind turbine; Big data; Health status; Data mining; Time series; Prediction

0、引言

當(dāng)前風(fēng)能作為清潔能源在改善中國能源結(jié)構(gòu)方面發(fā)揮著越來越重要的作用，但隨之而來的風(fēng)電場安全性和經(jīng)濟(jì)效益問題也逐漸引起關(guān)注。因此，對風(fēng)機(jī)進(jìn)行健康狀態(tài)監(jiān)測和性能退化分析就顯得尤為重要^[1]。目前，國內(nèi)外不少學(xué)者對風(fēng)機(jī)的故障診斷開展了許多研究。文獻(xiàn)[2]采用K鄰近度異常檢測技術(shù)，將非平穩(wěn)的時域信號轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)或準(zhǔn)平穩(wěn)的頻域信號，提取故障特征、挖掘故障信息、實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警。文獻(xiàn)[3]提出一種基于支持向量機(jī)，融合了風(fēng)速、發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速以及相關(guān)振動的時頻參數(shù)等多源信息的直驅(qū)風(fēng)電機(jī)組故障診斷方法。文獻(xiàn)[4]基于LabVIEW開發(fā)環(huán)境和NI CompactDAQ平臺開發(fā)的風(fēng)機(jī)齒輪箱健康狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，通過采取多種時頻域方法對振動信號進(jìn)行對比分析，可以快速、準(zhǔn)確地確定故障的類型。文獻(xiàn)[5]討論了一種風(fēng)電SCADA數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法，提出了一種基于最小二乘法的風(fēng)機(jī)健康系數(shù)計算方法，討論了相應(yīng)設(shè)備的健康狀態(tài)監(jiān)測標(biāo)準(zhǔn)。綜上所述，利用風(fēng)機(jī)監(jiān)測大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)機(jī)健康狀態(tài)及性能退化分析和預(yù)測的研究工作還比較少，也不是很成熟。

目前風(fēng)電監(jiān)測的振動數(shù)據(jù)動輒十余處, 而且每處的振動信號又可以進(jìn)行各種時域、頻域分析，運(yùn)行工況又復(fù)雜多變，造成故障決策過程頭緒繁多，很難對風(fēng)機(jī)健康狀態(tài)進(jìn)行有效的分析以及給出明確的結(jié)論^[6]。為了解決這個問題，并考慮風(fēng)機(jī)監(jiān)測數(shù)據(jù)總量大，數(shù)據(jù)復(fù)雜程度高，本文提出基于支持向量數(shù)據(jù)描述的風(fēng)機(jī)健康狀態(tài)分析方法，該方法建立高級分析模型，能夠高效地從風(fēng)機(jī)監(jiān)測大數(shù)據(jù)去粗取精，運(yùn)用領(lǐng)域知識，精確地分析這些核心數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏的性能退化信息。

3、結(jié)束語

針對風(fēng)機(jī)監(jiān)測數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)密集和數(shù)據(jù)波動性強(qiáng)等特點(diǎn)，提出基于支持向量數(shù)據(jù)描述健康狀態(tài)分析方法。方案給出了狀態(tài)特征、健康狀態(tài)模型及退化度的定義，并給出了相應(yīng)的具體處理策略，能夠?qū)ΡO(jiān)測通道狀態(tài)對應(yīng)退化過程進(jìn)行定量分析。同時，針對風(fēng)機(jī)監(jiān)測數(shù)據(jù)狀態(tài)特征序列，采用非等間隔灰色預(yù)測法對各通道監(jiān)測數(shù)據(jù)的狀態(tài)特征進(jìn)行有效預(yù)測，進(jìn)一步地預(yù)測分析相應(yīng)風(fēng)機(jī)部件性能退化趨勢情況。健康狀態(tài)分析作為新的研究方向，本文為高可靠、長壽命風(fēng)機(jī)的可靠性研究提供了新的思路和方法，具有重要的研究意義。

作者簡介: 楊濱源(1990-),男,工程師，主要從事風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷研究，E-mail: orient@sc-forward.com

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