基于辨识算法的风力机桨距执行器故障诊断

资 源 简 介

基于辨识算法的风力机桨距执行器故障诊断

详 情 说 明

风力机桨距执行器是控制叶片角度的关键部件，其运行状态直接影响发电效率和设备安全。本文探讨基于辨识算法的故障诊断方法，为风力机维护提供智能化解决方案。

在正常运行中，桨距执行器会依据风速变化调整叶片角度。当出现液压泄漏、传感器漂移或机械卡死等故障时，传统的阈值报警方式存在滞后性。辨识算法通过建立系统动态模型，能够实现早期故障检测。

该方法主要包含三个技术环节：首先采集执行器的输入输出信号，包括液压压力、位移反馈等关键参数；其次采用递归最小二乘法等在线辨识技术，实时更新系统参数估计值；最后通过分析参数突变或残差特性，定位故障类型和程度。

相比基于物理模型的诊断方式，数据驱动的辨识算法对系统建模误差具有更强鲁棒性。实际应用中需注意风速波动对信号的干扰，通常需要结合频域分析或小波变换进行特征提取。

该技术可扩展应用于其他旋转机械的故障预警系统，未来结合深度学习有望进一步提升诊断准确率。维护人员通过监测辨识参数的变化趋势，能提前安排检修计划，避免非计划停机带来的经济损失。