风电机组关键部件故障预测与健康管理技术研究

祎斌 张(华能澜沧江新能源有限公司，中国)
炳乾 王(华能澜沧江新能源有限公司，中国)

摘要

随着风电装机规模的持续扩大与机组容量的不断提升，风电设备的可靠性与智能化维护水平已成为制约产业发展的关键因素。风电机组长期处于高载荷、强冲击与复杂气候环境中，关键部件如齿轮箱、主轴轴承、发电机及叶片等易发生疲劳损伤与突发性故障，造成经济损失与停机风险。本文基于风电机组状态监测与故障预测理论，构建了多源数据融合的健康管理框架，从信号采集、特征提取、健康评估到剩余寿命预测，系统探讨关键部件的智能诊断与预测维护策略。通过引入深度学习与数字孪生技术，实现从被动检修向主动健康管理的转变。研究结果表明，数据驱动与机理模型融合的健康管理方法可显著提高故障预测准确率与机组可利用率，为风电机组的智能运维提供技术支撑与应用示范。

关键词

风电机组；故障预测；健康管理；数据融合；数字孪生

参考

秦晓梅,王有杰,俞啸.基于小波分析与迁移学习的风电机组关键部件故障诊断系统研究[J].机电工程技术,2025,54(05):134-138+147.

谭川.基于数据的风电机组健康状态评估及故障预警研究[D].华北电力大学,2024.

曹静.风电机组关键部件的健康评估与故障预警研究[D].沈阳工业大学,2023.

张秀琦，王琪，王立强，等.风电机组关键部件可靠性影响因素浅析[C]//中国电力技术市场协会.2023年电力行业技术监督工作交流会暨专业技术论坛论文集（上册）。内蒙古电力（集团）有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司；Inner Mongolia Power(Group) Co.,Ltd.,Inner Mongolia Power Research Institute Branch;2023:276-284.

刘玉涵.基于数据驱动的风电机组关键部件健康状态监测方法研究[D].兰州理工大学,2023.

DOI: http://dx.doi.org/10.12345/dlynyqy.v3i10.32963