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基于IACrossformer-ESPOT的风电机组齿轮箱状态监测
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作者 张健 刘帅 +5 位作者 刘卫亮 张启亮 刘长良 王昕 徐家豪 张照彦 《动力工程学报》 北大核心 2026年第4期127-137,共11页
为实现风电机组齿轮箱故障的早期预警,针对现有模型在时域和频域特征提取方面的不足,以及传统阈值设置方法适应性差的问题,提出一种基于时频特征提取网络(IACrossformer)-流式自适应阈值法(ESPOT)的风电机组齿轮箱状态监测方法。首先,... 为实现风电机组齿轮箱故障的早期预警,针对现有模型在时域和频域特征提取方面的不足,以及传统阈值设置方法适应性差的问题,提出一种基于时频特征提取网络(IACrossformer)-流式自适应阈值法(ESPOT)的风电机组齿轮箱状态监测方法。首先,对风电机组数据采集与监控系统(SCADA)数据进行预处理,并通过最大信息系数(MIC)筛选出与齿轮箱油温相关的变量,将其作为模型输入;然后,借助交互式卷积(ICB)和自适应频谱(ASB)的特征提取能力,基于IACrossformer算法有效捕捉齿轮箱油温数据时频域中的复杂模式变化,从而建立齿轮箱正常油温模型;最后,采用ESPOT算法自适应地设置预测残差的阈值。结果表明:所提出的方法可精确建立齿轮箱正常油温模型,且阈值设置算法具有良好的参数适应性,能够实现齿轮箱故障的早期预警。 展开更多
关键词 风电机组 齿轮箱 状态监测 iacrossformer ESPOT
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