基于设备运行数据的风机故障诊断方法

作     者：邓媛媛 刘国奇 蔡磊 DENG Yuanyuan;LIU Guoqi;CAI Lei

作者机构：沈阳建筑大学理学院辽宁沈阳110168 

出 版 物：《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 (Journal of Shenyang Jianzhu University：Natural Science)

年 卷 期：2021年第37卷第5期

页      面：942-948页

学科分类：08[工学] 081402[工学-结构工程] 081304[工学-建筑技术科学] 0813[工学-建筑学] 0814[工学-土木工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(51705341) 

主　　题：风力发电机 故障诊断 大数据 数据分析 

摘      要：目的通过对风机运行信息进行分析,找出设备运行过程中的故障和某些设备的关联关系,从而解决风机设备故障的诊断问题。方法采用关联规则经典算法进行数据挖掘,建立基于粗糙集理论和关联规则的风机故障诊断模式;以国内某风场为例,获取大约4 T的数据,选取其中某个故障发生时所有的传感数据进行分析,并找出故障和设备之间可能存在的某种关系。结果通过数值模拟和实验结果得到传统的没有加粗糙集理论模型的故障检测准确率为54.5%,改进模型的故障检测准确率为65.78%。结论笔者提出的方法针对某些类型的故障的预警具有一定的有效性,可以为设备的故障诊断和将来的设备故障预警提供帮助。