风电机组齿轮箱故障评价方法研究现状

风电齿轮箱故障评价方法主要有传统故障评价方法、基于数学建模的故障评价方法和基于数据挖掘的智能故障评价方法。分析国内外在风电齿轮箱故障评价方法以及状态监测系统的研究现状，指出人工神经网络技术、专家系统和小波技术等的发展将会使齿轮箱故障评价方法的研究逐步趋于智能化方向发展，同时能够完善现有的齿轮箱状态监测系统。可以将振动信号、温度信号和金属颗粒信号融合，开发新的风电机组齿轮箱状态监测与故障评价系统。