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改进的灰色预测模型在齿轮箱温度预测中的应用
王斐斐，赵洪山
（华北电力大学电力工程系，河北保定 071003）
[4]
摘 要：本文利用灰色预测及其改进模型对风场齿轮箱实时 模方法 。传统 GM(1,1)建模与预测的具体步骤如下：
测量温度数据进行预测。通过分析齿轮箱传感器测量数据的 1 ）给定原始时间序列 x (0) (i ) ，共有 n 个观察值：
特点，对传感器原始数据进行平滑处理的同时，利用改进欧 x (0) (1), x (0) (2),..., x (0) (n ) 。对 x (0) (i ) 作一阶累加生成得
拉法优化了灰色预测模型背景值，减少了由于建模方法上的 到新的数列x (1) ，其元素 x (1) (i ) 为：
缺陷造成的固有误差，在温度的短期实时预测和长期趋势预
(1) i (0)
测上都达到了较高的预测精度，并通过实际的风电监测数据 x (i ) = å x (m ) (i = 1,2,...,n ) （1）
m=1
验证了算法的有效性。
2 ）对数列 x (1) 构造一阶线性微分方程：
关键词：灰色模型；对数变换；改进欧拉法；齿轮箱；预测
dx(1)
0 引言 + ax(1) = b （2 ）
dt
风能本身的随机性、波动性和易变性带来了风
电设备可靠性低的问题，齿轮箱作为风机的关键设 T
其中，参数列d = [a,b] 。
备之一，是传动链的核心部分，由于经常处于高速 3 ）将k = 2,3,..., n 代入式 （2 ）得矩阵方程组
度、重负荷、强冲击的工作环境中，容易产生磨损、 éx (0) (2)ù é-z (1) (2) ù
[1] 1
断齿和裂纹等多种故障 ，并进一步诱发其他故障， ê ú ê ú
x (0) (3) -z (1) (3) 1 éaù
因此对其实施状态监控尤为重要。本文基于风机齿 ê ú = ê ú ê ú (3)
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