董 健,柳亦兵,滕 偉,馬志勇

（1.國(guó)電聯(lián)合動(dòng)力技術(shù)有限公司，北京100039；2.華北電力大學(xué) 電站能量傳遞轉(zhuǎn)化與系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京102206）

0 引言

齒輪箱作為兆瓦級(jí)雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的核心大部件之一，其工作穩(wěn)定性和可靠性對(duì)整機(jī)發(fā)電量的提升和運(yùn)維成本的降低起到重要作用。隨著運(yùn)行年限的增加，受材料特性、部件質(zhì)量、油品狀態(tài)、冷卻性能等因素的影響，風(fēng)機(jī)齒輪箱油溫超限的故障隱患也不斷增大。如何在不添加額外測(cè)量設(shè)備的前提下，利用機(jī)組SCADA時(shí)序運(yùn)行數(shù)據(jù)并結(jié)合針對(duì)性的數(shù)據(jù)分析方法，準(zhǔn)確識(shí)別齒輪箱油溫異常變化特征及實(shí)現(xiàn)故障早期預(yù)警，就成了亟待解決的問(wèn)題。

風(fēng)電場(chǎng)常見(jiàn)的固定閾值預(yù)警方法與風(fēng)機(jī)主控的故障報(bào)警邏輯相類似，這種方法不能有效適應(yīng)風(fēng)機(jī)工況的復(fù)雜變化，無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別齒輪箱油溫的劣化特征。對(duì)此，文獻(xiàn)[1]，[2]運(yùn)用非線性狀態(tài)評(píng)估（NSET）和多變量狀態(tài)評(píng)估（MSET）算法，構(gòu)建風(fēng)機(jī)正常運(yùn)行時(shí)的多參數(shù)時(shí)序記憶矩陣模型，通過(guò)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)結(jié)果殘差的異常變化來(lái)達(dá)到齒輪箱溫度異常預(yù)警的目的。這兩種算法對(duì)正常運(yùn)行片段劃分精度的要求較高，同時(shí)算法構(gòu)造的記憶矩陣往往較大，這對(duì)模型算力和部署成本的需求較高。文獻(xiàn)[3]，[4]提出基于風(fēng)速、功率和環(huán)境溫度等參數(shù)的多維風(fēng)機(jī)工況劃分方法，通過(guò)關(guān)注工況細(xì)化區(qū)間內(nèi)齒輪箱油溫?cái)?shù)據(jù)均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度和峰度等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的異常變化來(lái)實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警功能。這兩種方法建模效率高、工程化難度低、現(xiàn)場(chǎng)泛化能力強(qiáng)，但基于統(tǒng)計(jì)分析算法的準(zhǔn)確性對(duì)樣本數(shù)據(jù)的體量和完整性尤為依賴，其預(yù)警結(jié)果的可靠性也易受檢測(cè)樣本分布的影響。

本文吸取文獻(xiàn)[3]，[4]所述風(fēng)機(jī)工況細(xì)化的有效經(jīng)驗(yàn)，首先選擇風(fēng)機(jī)葉輪轉(zhuǎn)速作為單一工況細(xì)化參數(shù)，將大量機(jī)組并網(wǎng)段運(yùn)行數(shù)據(jù)按轉(zhuǎn)速進(jìn)行劃分；然后運(yùn)用正態(tài)分布拉依達(dá)準(zhǔn)則及四分位數(shù)異常檢驗(yàn)法則[5]，在每個(gè)轉(zhuǎn)速倉(cāng)內(nèi)建立齒輪箱油溫分布和溫升變化的正常行為模型，并確定潤(rùn)滑油溫度分布和變化率的異常限值；最后通過(guò)時(shí)序滑動(dòng)窗口的手段實(shí)現(xiàn)齒輪箱油溫異常檢測(cè)和故障預(yù)警評(píng)估。

1 風(fēng)機(jī)齒輪箱油溫超限故障機(jī)理及SCADA數(shù)據(jù)

本文研究的風(fēng)電機(jī)組為某現(xiàn)場(chǎng)混排1.5 MW容量雙饋機(jī)型，切入風(fēng)速統(tǒng)一為3 m/s，額定風(fēng)速為9.8～11.1 m/s，發(fā)電機(jī)額定轉(zhuǎn)速均為1 750 r/min，齒輪箱變速比為1∶100.48和1∶108兩種，葉輪額定轉(zhuǎn)速對(duì)應(yīng)為17.42 r/min和16.2 r/min。該系列機(jī)型的齒輪箱正常運(yùn)行時(shí)，其油槽潤(rùn)滑油溫度處于一個(gè)相對(duì)低的水平，當(dāng)油溫超過(guò)75℃并持續(xù)10 min時(shí)，風(fēng)機(jī)主控報(bào)出齒輪箱油溫高警告，再當(dāng)油溫超過(guò)80℃并持續(xù)1 min時(shí)，風(fēng)機(jī)主控將執(zhí)行齒輪箱油溫超限故障停機(jī)操作。

本文根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)機(jī)組齒輪箱油溫超限故障記錄，抽取多臺(tái)次故障機(jī)組在故障當(dāng)日前30 d內(nèi)的SCADA運(yùn)行數(shù)據(jù)，同時(shí)提取對(duì)應(yīng)時(shí)段內(nèi)與故障機(jī)組地理位置相鄰的非故障機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)，將其以自然天為單位生成齒輪箱油溫超限故障的正反例數(shù)據(jù)集。在結(jié)合專家意見(jiàn)基礎(chǔ)上，選取風(fēng)速、葉輪轉(zhuǎn)速、有功功率、齒輪箱油溫、齒輪箱入/出口油溫、齒輪箱輸入/輸出軸溫、齒輪箱潤(rùn)滑油濾網(wǎng)出/入口壓力、環(huán)境溫度、機(jī)艙溫度、風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)標(biāo)志位、風(fēng)機(jī)限功率標(biāo)志位和風(fēng)機(jī)故障標(biāo)志位15個(gè)與齒輪箱油溫變化相關(guān)的參數(shù)及表征風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的變量參與算法建模。

已知現(xiàn)場(chǎng)SCADA系統(tǒng)提供機(jī)組1 s級(jí)時(shí)序運(yùn)行數(shù)據(jù)，本文采用1 min滑動(dòng)平均的方式對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波降噪處理，以便削弱秒級(jí)數(shù)據(jù)的隨機(jī)波動(dòng)和散布方差對(duì)數(shù)據(jù)分布產(chǎn)生的不利影響。

2 齒輪箱油溫故障預(yù)警建模

2.1 風(fēng)機(jī)工況細(xì)化原理

2.1.1工況細(xì)化變量選取

以正反例數(shù)據(jù)集中WT36機(jī)組齒輪箱正常運(yùn)行時(shí)的某日數(shù)據(jù)為例，采用皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)對(duì)齒輪箱油溫與其它14個(gè)參數(shù)變量之間的相關(guān)性進(jìn)行分析，并以此作為工況細(xì)化變量選取的依據(jù)。皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)定義為兩個(gè)變量之間的協(xié)方差與標(biāo)準(zhǔn)差的比值，其經(jīng)驗(yàn)表達(dá)式為

式中：r為樣本點(diǎn)（Xi，Yi）的相關(guān)系數(shù)；Xˉ，Yˉ分別為樣本向量X和Y的均值。

相關(guān)系數(shù)的取值為[-1，1]，兩個(gè)極值顯示X與Y擁有完美的線性相關(guān)性，0則說(shuō)明它們不相關(guān)。如果X與Y有同時(shí)變大或減小的趨勢(shì)，那么相關(guān)系數(shù)為正，反之為負(fù)[6]。

齒輪箱油溫?cái)?shù)據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果如表1所示，這里忽略了與齒輪箱油溫聯(lián)動(dòng)變化的強(qiáng)相關(guān)變量及相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值小于0.15的微相關(guān)變量的結(jié)果。

表1 齒輪箱油溫相關(guān)性分析Table 1 Data correlation analysis of gearbox oil temperature

由表1可知，風(fēng)機(jī)齒輪箱油溫與風(fēng)速、葉輪轉(zhuǎn)速、有功功率有著相對(duì)顯著的正向相關(guān)性，可考慮將其全部作為風(fēng)機(jī)運(yùn)行工況細(xì)化的輔助變量。但鑒于在實(shí)際異常特征提取和數(shù)據(jù)建模過(guò)程中遇到的困難，即多維度工況劃分會(huì)導(dǎo)致有限體量運(yùn)行數(shù)據(jù)的歸類過(guò)于分散，造成齒輪箱油溫分布及溫升變化的異常特征不明顯，因此本文只從葉輪轉(zhuǎn)速一個(gè)維度上對(duì)風(fēng)機(jī)運(yùn)行工況進(jìn)行細(xì)化。

2.1.2工況細(xì)化實(shí)現(xiàn)方法

在風(fēng)機(jī)并網(wǎng)狀態(tài)下葉輪轉(zhuǎn)速數(shù)值主要分布在機(jī)組最小并網(wǎng)轉(zhuǎn)速nmin和額定轉(zhuǎn)速nr之間。本文采用樣本數(shù)據(jù)中葉輪轉(zhuǎn)速數(shù)值的整數(shù)部分作為細(xì)化分段標(biāo)準(zhǔn)，從nmin的整數(shù)值nmin_int到nr的整數(shù)值nr_int，以轉(zhuǎn)速間隔nstep為1 r/min將樣本數(shù)據(jù)按照轉(zhuǎn)速分段進(jìn)行逐倉(cāng)歸類。對(duì)于小于nmin_int的樣本數(shù)據(jù)將其劃歸到nmin_int倉(cāng)內(nèi)，而大于nr_int的部分可以定義到nr_int倉(cāng)內(nèi)。以現(xiàn)場(chǎng)WT36機(jī)組齒輪箱正常運(yùn)行狀態(tài)下的某日數(shù)據(jù)為例，其并網(wǎng)階段的齒輪箱油溫按轉(zhuǎn)速分倉(cāng)，結(jié)果如圖1所示。

圖1 齒輪箱油溫按葉輪轉(zhuǎn)速分倉(cāng)Fig.1 Gearbox oil temperature in the rotor speed bins

已知該機(jī)組設(shè)計(jì)的最小并網(wǎng)轉(zhuǎn)速為10.4 r/min，額定轉(zhuǎn)速為17.42 r/min，葉輪轉(zhuǎn)速可從10 r/min到17 r/min細(xì)分為8個(gè)等間距的倉(cāng)位。針對(duì)少數(shù)轉(zhuǎn)速外溢的情況，將小于10.4 r/min和大于17.42 r/min的齒輪箱油溫?cái)?shù)據(jù)分別歸類到10 r/min和17 r/min轉(zhuǎn)速倉(cāng)內(nèi)。

2.2 齒輪箱油溫異常特征分析

2.2.1齒輪箱油溫分布異常特征

當(dāng)風(fēng)機(jī)齒輪箱正常運(yùn)行時(shí)，各葉輪轉(zhuǎn)速倉(cāng)內(nèi)的齒輪箱油溫?cái)?shù)據(jù)均分布在一個(gè)相對(duì)合理的溫度區(qū)間內(nèi)，但是，當(dāng)風(fēng)機(jī)齒輪箱的運(yùn)行出現(xiàn)異常時(shí)，其分布會(huì)發(fā)生不同程度的異常偏移。圖2所示為WT36機(jī)組齒輪箱正常運(yùn)行狀態(tài)下的某日數(shù)據(jù)與之后某日發(fā)生齒輪箱冷卻系統(tǒng)故障前的數(shù)據(jù)對(duì)比圖。

圖2 齒輪箱油溫分布對(duì)比Fig.2 Comparison of the gearbox oil temperature distributions

由圖2可知，異常數(shù)據(jù)中的齒輪箱油溫分布更廣，溫升變化跨度更大。各轉(zhuǎn)速倉(cāng)內(nèi)齒輪箱油溫的高分位數(shù)均向上偏移，轉(zhuǎn)速越高偏移越顯著，且齒輪箱油溫的劣化特征明顯，最大值已非常接近故障限值。

2.2.2齒輪箱油溫變化率異常特征

對(duì)于齒輪箱油溫超限故障還須關(guān)注油溫長(zhǎng)時(shí)間持續(xù)上升變化情況，圖3所示為WT38機(jī)組齒輪箱正常運(yùn)行狀態(tài)下的某日數(shù)據(jù)與其之后某日齒輪箱發(fā)生異常時(shí)的數(shù)據(jù)對(duì)比圖。

圖3 齒輪箱油溫變化對(duì)比Fig.3 Comparison of the gearbox oil temperature trends

已知該機(jī)組機(jī)型與WT36機(jī)組一致，正常情況下風(fēng)機(jī)齒輪箱油溫時(shí)序連續(xù)上升的增速和增幅會(huì)逐漸趨緩，這符合齒輪箱發(fā)熱升溫與冷卻散熱過(guò)程之間的動(dòng)態(tài)平衡。但當(dāng)機(jī)組齒輪箱的運(yùn)行狀態(tài)出現(xiàn)異常時(shí)，如齒輪箱冷卻系統(tǒng)失效，其油槽潤(rùn)滑油的升溫將失去有效抑制，溫度上升和超限劣化趨勢(shì)會(huì)較為明顯。

2.3 齒輪箱油溫正常行為模型

2.3.1齒輪箱油溫正常分布模型

針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)不同混排機(jī)型，選取正反例數(shù)據(jù)集中風(fēng)機(jī)并網(wǎng)段齒輪箱工作正常時(shí)的SCADA歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)作為齒輪箱正常行為模型的標(biāo)準(zhǔn)樣本數(shù)據(jù)，使用分位數(shù)-分位數(shù)圖（Q-Q圖）方法對(duì)各個(gè)葉輪轉(zhuǎn)速倉(cāng)內(nèi)的齒輪箱油溫標(biāo)準(zhǔn)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。以WT36機(jī)組所屬機(jī)型為例，如果樣本數(shù)據(jù)的正態(tài)性越顯著，那么Q-Q圖上的分位點(diǎn)就越集中在對(duì)角直線上。圖4為WT36機(jī)組所屬機(jī)型各齒輪箱油溫分布Q-Q圖。由圖4可知，該機(jī)型8個(gè)轉(zhuǎn)速倉(cāng)內(nèi)的齒輪箱油溫?cái)?shù)據(jù)均具有明顯的正態(tài)性。

圖4 各倉(cāng)齒輪箱油溫分布Q-Q圖Fig.4 Q-Q plot of the gearbox oil temperature distributions in the rotor speed bins

為了保證標(biāo)準(zhǔn)樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果的應(yīng)用合理性與齒輪箱油溫正常分布模型的現(xiàn)場(chǎng)泛化可靠性，本文采用拉依達(dá)準(zhǔn)則與四分位數(shù)異常檢驗(yàn)法則相結(jié)合的方法來(lái)確定目標(biāo)機(jī)型各個(gè)轉(zhuǎn)速倉(cāng)齒輪箱油溫的異常分布限值。

首先，對(duì)目標(biāo)機(jī)型齒輪箱正常運(yùn)行時(shí)標(biāo)準(zhǔn)樣本數(shù)據(jù)中各個(gè)轉(zhuǎn)速倉(cāng)內(nèi)齒輪箱油溫?cái)?shù)據(jù)的均值μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ進(jìn)行計(jì)算。依據(jù)正態(tài)分布拉依達(dá)準(zhǔn)則，各倉(cāng)齒輪箱油溫分布的正常區(qū)間應(yīng)該位于其均值上下3倍標(biāo)準(zhǔn)差的范圍之內(nèi)，并以此定義該機(jī)型齒輪箱油溫異常分布限值向量TD_norm。

其次，對(duì)各轉(zhuǎn)速倉(cāng)內(nèi)齒輪箱油溫?cái)?shù)據(jù)的四分位數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。按照四分位數(shù)異常檢驗(yàn)法則，各倉(cāng)齒輪箱油溫?cái)?shù)據(jù)的異常點(diǎn)位于其小于1/4分位數(shù)和大于3/4分位數(shù)各1.5倍四分位距的區(qū)域內(nèi)，由此定義該機(jī)型齒輪箱油溫異常分布的另一個(gè)限值向量TD_box。

式中：Q1i，Q3i分別為第i個(gè)轉(zhuǎn)速倉(cāng)內(nèi)齒輪箱油溫?cái)?shù)據(jù)的1/4和3/4分位數(shù)，兩者差的絕對(duì)值用其四分位距表示。

然后，將兩個(gè)齒輪箱油溫異常分布限值向量合并生成一個(gè)新的異常分布限值向量TD。

對(duì)于齒輪箱油溫超限故障而言，須要關(guān)注的是潤(rùn)滑油溫度最大值的異常變化，所以TD的定義中只包含了異常分布的上限。如式（5）中第i個(gè)轉(zhuǎn)速倉(cāng)的異常分布上限值選取向量TD_norm和TD_box中第i個(gè)倉(cāng)位上限結(jié)果的最小值。

2.3.2齒輪箱油溫正常變化模型

參照上述建模方法統(tǒng)計(jì)現(xiàn)場(chǎng)不同機(jī)型各葉輪轉(zhuǎn)速倉(cāng)內(nèi)齒輪箱潤(rùn)滑油連續(xù)升溫片段的溫度極值變化率，以WT36機(jī)組所屬機(jī)型為例，使用Q-Q圖方法對(duì)其連續(xù)升溫片段的溫度極值變化率數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，結(jié)果如圖5所示。

由圖5可知：圖5（c），（d），（e），（f）和（h）倉(cāng)內(nèi)的齒輪箱油溫極值變化率近似符合正態(tài)分布，但伴隨明顯的重尾特征；圖5（a），（b）和（g）倉(cāng)內(nèi)并未表現(xiàn)出明顯的正態(tài)特性，這與倉(cāng)內(nèi)齒輪箱潤(rùn)滑油連續(xù)升溫片段的數(shù)量較少有關(guān)。

鑒于此，仍可采用拉依達(dá)準(zhǔn)則與四分位數(shù)異常檢驗(yàn)法則相結(jié)合的方法來(lái)確定目標(biāo)機(jī)型各個(gè)轉(zhuǎn)速分倉(cāng)齒輪箱潤(rùn)滑油連續(xù)升溫片段極值變化率的異常分布限值，但針對(duì)樣本數(shù)據(jù)正態(tài)特性不明顯的分倉(cāng)應(yīng)當(dāng)以四分位數(shù)異常檢驗(yàn)法則為準(zhǔn)。異常分布限值向量TS定義為

圖5 各倉(cāng)齒輪箱油溫變化率分布Q-Q圖Fig.5 Q-Q plot of the gearbox oil temperature trends in the rotor speed bins

式中：k為第k個(gè)存在齒輪箱潤(rùn)滑油連續(xù)升溫片段的轉(zhuǎn)速倉(cāng)，k的最大值為Nn；μk，σk，Q3k和IQRk分別為轉(zhuǎn)速倉(cāng)內(nèi)齒輪箱潤(rùn)滑油連續(xù)升溫片段的溫度極值變化率分布均值、標(biāo)準(zhǔn)差、3/4分位數(shù)和四分位距。

2.4 齒輪箱油溫故障預(yù)警評(píng)估

首先，統(tǒng)計(jì)檢測(cè)時(shí)段內(nèi)機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)中各葉輪轉(zhuǎn)速倉(cāng)齒輪箱油溫?cái)?shù)據(jù)的實(shí)際分布限值向量TD_real，TD_real與各倉(cāng)齒輪箱油溫最大值相對(duì)應(yīng)；然后統(tǒng)計(jì)其大于標(biāo)準(zhǔn)異常分布限值向量TD的轉(zhuǎn)速倉(cāng)總個(gè)數(shù)。如果異常倉(cāng)位的總個(gè)數(shù)超過(guò)葉輪轉(zhuǎn)速倉(cāng)總數(shù)的一半即可判定機(jī)組齒輪箱油溫分布為異常；其次，確定各轉(zhuǎn)速倉(cāng)內(nèi)齒輪箱潤(rùn)滑油連續(xù)升溫片段的溫度極值變化率實(shí)際分布限值向量TS_real，TS_real由各倉(cāng)齒輪箱油溫極值變化率的最大值組成；然后將其與標(biāo)準(zhǔn)TS進(jìn)行對(duì)比，如果異常倉(cāng)位占比大于50%則判定齒輪箱油溫變化率為異常；之后，匯總異常檢測(cè)結(jié)果，若二者中有一個(gè)檢測(cè)結(jié)果為異常，則定義該檢測(cè)時(shí)段內(nèi)的機(jī)組齒輪箱油溫狀態(tài)為異常，并將結(jié)果存入預(yù)警模型運(yùn)行日志；最后，使用滑窗對(duì)歷史檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，如果滑窗內(nèi)的異常結(jié)果總數(shù)超過(guò)檢測(cè)次數(shù)的半數(shù)即可觸發(fā)齒輪箱油溫超限故障預(yù)警。

3 齒輪箱油溫故障預(yù)警驗(yàn)證

3.1 預(yù)警驗(yàn)證實(shí)例

本文以WT39機(jī)組2016年10月4日發(fā)生的齒輪箱油溫超限故障為例，選取該機(jī)組故障當(dāng)日前30 d內(nèi)的SCADA歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)上述異常識(shí)別和故障預(yù)警方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。該機(jī)型設(shè)計(jì)最小并網(wǎng)轉(zhuǎn)速為9.7 r/min，額定轉(zhuǎn)速為16.2 r/min，可將葉輪轉(zhuǎn)速?gòu)? r/min到16 r/min劃分為8個(gè)倉(cāng)，對(duì)機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行工況細(xì)化處理。這里設(shè)置故障預(yù)警模型定時(shí)運(yùn)行，即每日零點(diǎn)整對(duì)前一天內(nèi)齒輪箱油溫?cái)?shù)據(jù)執(zhí)行異常檢測(cè)，選用時(shí)間跨度為3 d的滑動(dòng)窗口進(jìn)行基于異常檢測(cè)結(jié)果的故障預(yù)警評(píng)估。

3.2 驗(yàn)證結(jié)果分析

圖6所示為齒輪箱油溫故障預(yù)警結(jié)果。由圖6可知，WT39機(jī)組在30 d次的異常檢測(cè)中共報(bào)出4次齒輪箱油溫分布異常和7次齒輪箱油溫變化率異常。

圖6 齒輪箱油溫故障預(yù)警結(jié)果Fig.6 Early warning of the gearbox oil temperature faults

圖7所示為預(yù)警實(shí)例結(jié)果分析。

圖7 預(yù)警實(shí)例結(jié)果分析Fig.7 Results analysis of the early warning cases

由圖7（a）可知，齒輪箱油溫分布整體顯著上移，全部8個(gè)倉(cāng)內(nèi)的實(shí)際分布限值均已超過(guò)各倉(cāng)標(biāo)準(zhǔn)異常分布限值。由圖7（b）可知，9～10 r/min和12～14 r/min共5個(gè)倉(cāng)內(nèi)的溫度極值變化率實(shí)際分布限值均超過(guò)其標(biāo)準(zhǔn)異常分布限值。根據(jù)故障預(yù)警評(píng)估邏輯，故障前9月12日、23日和25日所在滑窗內(nèi)出現(xiàn)2次異常檢測(cè)結(jié)果，遂對(duì)這3 d發(fā)布故障預(yù)警信息，以此實(shí)現(xiàn)先于故障8 d及以上的早期預(yù)警效果。

4 結(jié)論

本文基于工況細(xì)化的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱油溫故障的預(yù)警方法，針對(duì)風(fēng)機(jī)并網(wǎng)段的不同葉輪轉(zhuǎn)速分倉(cāng)，建立齒輪箱油溫正常行為模型并劃定油溫分布和變化率異常限值，采用定時(shí)執(zhí)行、定量分析、定窗評(píng)估的手段實(shí)現(xiàn)齒輪箱油溫異常檢測(cè)和故障預(yù)警的功能。通過(guò)故障實(shí)例驗(yàn)證，表明該方法有效地克服了單一溫度閾值無(wú)法適應(yīng)機(jī)組工況復(fù)雜變化的不足，準(zhǔn)確地識(shí)別故障前期齒輪箱油溫的異常特征，能夠達(dá)到故障早期預(yù)警的目的。