本发明公开了一种基于温度参数的风机齿轮箱性能检测与健康评估方法,通过对风机状态检测数据的分析,结合风电机组运行的特点,采用KECA、GRNN结合建立的模型对齿轮箱温度和齿轮箱轴承温度进行状态检测与故障预测,并根据预测的残差,通过阈值判别和统计过程控制的思想对风机齿轮箱运行状态做出评估决策,同时采用综合模糊判别得出齿轮箱健康状态结果。将该方法应用于某具有小样本数据的实际风电机组案例中,能够实现对风电机组健康状态的准确预测与评估。本发明方法应用于小样本数据的实际风电机组中,可实现对该风电机组健康状态的准确预测与评估。
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