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基于数据融合和Wiener过程的风电轴承剩余寿命预测

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为实时掌握风电机组轴承剩余寿命,提出基于数据融合和Wiener过程的风电轴承剩余寿命预测方法.该方法采用主成分分析(PCA)方法融合多个特征参数进行Wiener过程建模;为减少对大量历史数据的依赖,使用Bootstrap抽样方法求取先验分布参数,贝叶斯(Bayes)方法在线更新模型参数.对比时域单特征量、时域多特征量及时域频域多特征量,发现基于多特征量的Wiener建模方法预测精度更高,该方法适用于新建风电场的风电机组轴承等关键部件的在线可靠性评估及剩余寿命预测.
REMAINING LIFE PREDICTION OF WIND TURBINE BEARINGS BASED ON DATA FUSION AND WIENER PROCESSES

杨志凌、刘俊华

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华北电力大学能源动力与机械工程学院,北京 102206

风电机组 轴承 剩余寿命评估 Wiener过程 数据融合

国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项

2017YFE0109000

2021

10.19912/j.0254-0096.tynxb.2019-0790

太阳能学报
中国可再生能源学会

太阳能学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.392
ISSN：0254-0096
年,卷(期)：2021.42(10)
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