海上风电机组齿轮箱故障诊断的深度研究

雄全 胡(国家电投集团徐闻风力发电有限公司，中国)

摘要

随着海上风电产业快速发展，齿轮箱作为风电机组的核心传动部件，其故障直接影响机组运行可靠性与经济性。本文围绕海上风电机组齿轮箱故障诊断展开深度研究，综合运用振动信号分析、油液监测等多源数据，结合深度学习算法构建故障诊断模型。通过采集齿轮箱正常与异常工况下的振动数据，实现齿轮箱齿面磨损、轴承故障等典型故障的特征提取与精准识别。研究结果表明，该模型在复杂工况下故障诊断准确率达95%以上，为海上风电机组齿轮箱的状态监测与预防性维护提供了有效技术方案，对保障海上风电系统安全稳定运行具有重要意义。

关键词

海上风电；齿轮箱；故障诊断

参考

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/dlynyqy.v3i7.30024