風電機組齒輪箱故障預測與健康管理技術

1.現有技術局限性分析

現有的風電機組齒輪箱運行受風速、溫度波動及負載擾動等多種工況因素的顯著影響，導致關鍵監測信號呈現較強的非穩定性和擾動敏感性[1]。在傳統數據驅動模型中，通常依賴歷史監測樣本進行建模，盡管在某些特定場景下取得一定成果，但在面對復雜工況和不同風電場的差異時，模型的泛化能力不足，無法適應新環境或進行跨平臺部署[2]。此外，現有健康評估體系多依賴有限的指標，如振動RMS、溫度峰值等，難以準確反映齒輪箱的復雜退化過程。缺乏分階段風險識別能力，使得設備退化的早期信號難以捕捉，導致預警時效不足。此外現有方法無法有效應對非線性擾動與異常工況的影響，從而限制了故障預測的準確性與穩定性[3]。

2.基于工況自適應融合建模的體系設計

2.1模型原理與架構定義

針對風電齒輪箱運行工況的高度非線性與多變性，構建了基于工況自適應的多源數據融合模型體系，以提升故障預測的魯棒性和健康評估的精準度。該體系結合多工況條件下信號特征的動態變化，采用工況識別驅動的參數自適應策略，實現模型結構和參數的實時調整，確保預測模型在復雜環境中的泛化能力。

該體系架構包括工況識別、多源融合建模和健康評估三大模塊。工況識別模塊通過實時分類風速、負載、溫度等變量，為模型的自適應調整提供支持。多源融合建模模塊整合振動、油液和溫度等異構數據，采用貝葉斯推斷與多任務學習，實現模型權重動態更新與特征深度融合，提升對工況擾動的適應性和故障識別精度。健康評估模塊通過多指標融合與動態閾值設計，構建連續且可解釋的健康狀態量化體系，實現設備退化的精細刻畫與分階段風險預警。具體設計流程見圖1。

2.2工況識別驅動的參數自適應機制

風電齒輪箱的運行環境復雜多變，工況識別驅動的參數自適應機制通過實時分類當前工況狀態，實現模型參數的動態調節，增強預測模型對多工況變化的適應能力。該機制包括工況特征提取、工況分類以及基于工況類別的模型參數更新三大環節。首先，利用多源傳感器數據提取工況特征，常用方法包括時頻分析、小波包變換及統計特征計算，從原始信號中挖掘代表性信息。隨后，應用支持向量機或深度神經網絡等分類算法，對降維后的工況特征進行判別，實現工況類別的劃分。

2.3多源融合驅動的故障預測模型設計

在完成工況識別的參數自適應設計后，應建立基于多源數據融合的故障預測模型，通過深度協同與動態權重分配實現傳感信息的綜合應用。在特征構建階段，可通過對監測數據的分析與提取，重點關注頻域能量、幅值變化率及時序突變等特征，采用歸一化和PCA降維技術建立標準化特征空間，為后續融合建模提供統一輸入。在融合建模階段，加入注意力機制，基于當前工況自適應地動態調整各特征的權重，增強弱特征表達能力，抑制冗余干擾。預測框架設計中，使用深度神經網絡架構，結合殘差連接和多通道卷積核結構，確保高維特征的非線性映射能力與多尺度建模，同時嵌入工況識別模塊標簽，實現工況自適應調整，賦予模型在不同運行場景下的重構能力與參數切換機制。

2.4健康狀態量化及風險評定策略

在完成工況識別和多源融合建模的基礎上，健康評估系統需解決兩方面核心問題：即“如何將高維特征響應轉化為具有判別性的單一健康指標”和“如何根據健康狀態演化趨勢合理劃分風險等級”。為此，形成以“融合響應驅動 + 工況感知調節”為核心的健康狀態量化與風險評定策略。基于融合模型的輸出殘差、預測置信度及特征偏移構建多維狀態描述符，并通過線性映射函數壓縮至區間化健康指標，形成統一判別標準。在此基礎上，構建基于健康區間的風險等級劃分策略。根據指標歷史趨勢與波動率，劃分穩定運行、輕度預警、中度預警及嚴重預警四個階段。其中，輕中度預警主要用于捕捉隱性退化與早期風險信號，而嚴重預警則觸發調度干預機制。為避免誤判，該策略同步接入工況識別模塊輸出，對閾值邊界進行動態校正，使評估系統具備工況感知能力。

3.應用效果分析

3.1應用環境及設備選取

選取華北沿海某典型高風壓區域風電場作為齒輪箱故障預測與健康評估體系的實際部署場景。風電機組長期處于變載、變速工況下運行。目標測試設備具備邊緣計算終端與歷史維護日志歸檔能力，為故障預測與健康狀態回溯分析提供了完整數據鏈支持。

3.2故障預測性能驗證

測試對象包括齒輪嚙合異常及潤滑劣化演化過程中的典型數據段，采用窗口滑動預測方式獲取模型殘差響應，并與傳統支持向量回歸和長短期記憶神經網絡進行性能對比。統計結果如表1所示。

結果顯示，本方法在平均絕對誤差和均方根誤差兩項指標上分別達到 3.12×10^-3 和 4.98×10^-3 ，較SVR的 7.85×10^-3 和 11.27×10^-3 分別降低 60.3% 和 55.8% ，相較于LSTM模型亦有顯著提升。早期預警準確率方面，本方法達到 91.7% ，顯著優于SVR和LSTM模型。所提融合模型具備更強的非線性適應能力和魯棒性，能有效緩解傳統模型在動態工況下的預測偏差和誤報問題，實現對齒輪箱故障的提前識別，為風電機組的精準運維提供有力支持。

3.3健康評估驗證

為驗證健康評估模塊在實際運行場景下的判別能力與風險預警效果，對選定風電齒輪箱樣本的運行周期進行回溯分析。所采用健康指數 （HI）基于融合模型殘差等因子構建，并通過歸一化映射形成區間量化結果。

如表2所示，HI在異常演化早期即呈現顯著上升趨勢，在無明顯報警條件下給出中度退化提示，為人工排查提供先驗指導。其中，HI在3月27日達到0.61后轉入中度風險區間，并與實際齒輪嚙合異常反饋高度吻合。在4月5日，HI超過0.8觸發嚴重預警，系統穩定完成風險信號的前置識別。

4.結束語

本文對風電齒輪箱在復雜工況下故障預測與健康管理研究，構建了高度適應性的多源數據融合體系，顯著提升了智能感知的穩定性與準確性。結果表明，該體系有效提升設備可靠性、降低運維成本，并增強了風電機組的安全性。研究成果豐富了風電裝備智能運維的理論體系，并為工程推廣提供了參考。未來可深化物理機理與數據驅動的融合，以推動風電裝備健康管理向更高水平發展。能

參考文獻：

[1]朱彥民、李忠虎、王金明等。基于Transformer的風電機組故障預測[J].電子測量技術，2024，47（13）：45-52.

[2]田紀龍。智能技術在新能源發電設備故障診斷與健康管理系統中的應用[J].2025（1）：294-295.

[3]徐經緯、王寧、李鼎翰等。一種風電齒輪箱的綜合故障診斷方法[J].設備管理與維修，2024（21）：166-169.作者單位：華電鄭州機械設計研究院有限公司