基于LightGBM的雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障智能檢測研究一、引言1.1研究背景與意義在全球能源需求持續(xù)增長以及環(huán)境保護(hù)意識日益增強(qiáng)的大背景下，可再生能源的開發(fā)與利用成為了應(yīng)對能源危機(jī)和環(huán)境問題的關(guān)鍵舉措。風(fēng)能作為一種清潔、可再生的能源，以其資源豐富、分布廣泛、環(huán)境友好等顯著優(yōu)勢，在可再生能源領(lǐng)域中占據(jù)著舉足輕重的地位，逐漸成為滿足未來能源需求的重要組成部分。近年來，風(fēng)力發(fā)電技術(shù)發(fā)展迅猛，在全球能源結(jié)構(gòu)中的占比持續(xù)攀升，有力地推動了能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和可持續(xù)發(fā)展進(jìn)程。雙饋風(fēng)電機(jī)組憑借其高效的發(fā)電效率和良好的運(yùn)行穩(wěn)定性，在風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，是當(dāng)前風(fēng)電場中的主流機(jī)型之一。然而，由于風(fēng)電機(jī)組通常安裝在自然環(huán)境惡劣、氣候條件復(fù)雜多變的區(qū)域，如高山、荒野、沿海等，長期經(jīng)受強(qiáng)風(fēng)、低溫、沙塵、鹽霧等極端環(huán)境因素的考驗，同時還要承受復(fù)雜的機(jī)械應(yīng)力和電氣應(yīng)力，這使得雙饋風(fēng)電機(jī)組的各個部件面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，其中齒輪箱作為雙饋風(fēng)電機(jī)組中的關(guān)鍵傳動部件，更是故障頻發(fā)。齒輪箱的主要作用是將風(fēng)輪在風(fēng)力作用下所產(chǎn)生的低速大轉(zhuǎn)矩動力，通過多級齒輪傳動，轉(zhuǎn)化為適合發(fā)電機(jī)運(yùn)行的高速小轉(zhuǎn)矩動力，其運(yùn)行狀態(tài)的穩(wěn)定性直接關(guān)系到整個風(fēng)電機(jī)組的正常運(yùn)行和發(fā)電效率。一旦齒輪箱發(fā)生故障，不僅會導(dǎo)致風(fēng)電機(jī)組停機(jī)，造成發(fā)電量損失，還會引發(fā)一系列連鎖反應(yīng)，如對電網(wǎng)的沖擊、增加維修成本和運(yùn)維難度等，給風(fēng)電場的運(yùn)營帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，在風(fēng)力發(fā)電機(jī)組出現(xiàn)的各類故障中，齒輪箱故障所占的比重較高，是導(dǎo)致機(jī)組停機(jī)和維修成本增加的主要原因之一。齒輪箱故障不僅會影響風(fēng)電機(jī)組的可靠性和可用性，還會對整個電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性構(gòu)成潛在威脅。例如，齒輪箱中的齒輪磨損、點蝕、斷齒等故障，可能會導(dǎo)致齒輪傳動系統(tǒng)的振動和噪聲異常增大，進(jìn)而影響發(fā)電機(jī)的正常運(yùn)行，甚至引發(fā)發(fā)電機(jī)的故障；軸承損壞則可能導(dǎo)致齒輪箱的軸系失衡，進(jìn)一步加劇設(shè)備的損壞程度，嚴(yán)重時還可能引發(fā)安全事故。因此，及時、準(zhǔn)確地檢測出雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的故障，并采取有效的措施進(jìn)行修復(fù)和預(yù)防，對于保障風(fēng)電機(jī)組的穩(wěn)定運(yùn)行、提高發(fā)電效率、降低運(yùn)維成本以及確保電力系統(tǒng)的安全可靠供電具有至關(guān)重要的意義。傳統(tǒng)的雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測方法主要依賴于人工巡檢和經(jīng)驗判斷，這種方法不僅效率低下、準(zhǔn)確性差，而且無法實現(xiàn)對故障的早期預(yù)警和實時監(jiān)測。隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在故障檢測領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，為雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測提供了新的思路和方法。LightGBM（LightGradientBoostingMachine）作為一種新興的梯度提升決策樹算法，具有訓(xùn)練速度快、內(nèi)存占用少、準(zhǔn)確率高、可擴(kuò)展性強(qiáng)等優(yōu)點，在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了卓越的性能。將LightGBM算法應(yīng)用于雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測，能夠充分利用其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練能力，對風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析，提取出能夠反映齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)的有效特征，從而實現(xiàn)對齒輪箱故障的準(zhǔn)確識別和分類，提高故障檢測的效率和精度。本研究基于LightGBM算法展開對雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測的研究，旨在通過對齒輪箱運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析和建模，構(gòu)建出高效、準(zhǔn)確的故障檢測模型，實現(xiàn)對齒輪箱故障的早期預(yù)警和實時監(jiān)測，為風(fēng)電場的運(yùn)維管理提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支持。具體而言，本研究的意義主要體現(xiàn)在以下幾個方面：提高風(fēng)電機(jī)組的可靠性和穩(wěn)定性：通過及時檢測出齒輪箱的故障隱患，采取相應(yīng)的維護(hù)措施，避免故障的進(jìn)一步發(fā)展和惡化，從而保障風(fēng)電機(jī)組的正常運(yùn)行，提高其可靠性和穩(wěn)定性，減少因停機(jī)造成的發(fā)電量損失。降低運(yùn)維成本：準(zhǔn)確的故障檢測能夠幫助運(yùn)維人員快速定位故障點，制定合理的維修方案，減少不必要的維修工作和維修時間，降低維修成本和運(yùn)維難度。同時，通過對故障的早期預(yù)警，還可以提前安排備品備件和維修人員，避免因備件短缺而導(dǎo)致的維修延誤。保障電力系統(tǒng)的安全可靠供電：風(fēng)電機(jī)組作為電力系統(tǒng)的重要組成部分，其穩(wěn)定運(yùn)行對于保障電力系統(tǒng)的安全可靠供電至關(guān)重要。通過有效的故障檢測和預(yù)防措施，確保風(fēng)電機(jī)組的正常運(yùn)行，能夠減少對電網(wǎng)的沖擊，提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。推動風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的發(fā)展：本研究將LightGBM算法應(yīng)用于雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測，探索了一種新的故障檢測方法和技術(shù)，為風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域的故障診斷研究提供了有益的參考和借鑒，有助于推動風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測領(lǐng)域，國內(nèi)外學(xué)者開展了大量研究工作，旨在提高故障檢測的準(zhǔn)確性和及時性，保障風(fēng)電機(jī)組的穩(wěn)定運(yùn)行。國外在該領(lǐng)域的研究起步較早，技術(shù)相對成熟。一些研究團(tuán)隊運(yùn)用振動分析技術(shù)對齒輪箱故障進(jìn)行檢測，通過采集齒輪箱的振動信號，分析其振動特征，如頻率、幅值等，來判斷齒輪箱是否存在故障以及故障的類型和程度。例如，美國的[研究團(tuán)隊名稱1]通過對振動信號進(jìn)行時域和頻域分析，成功識別出齒輪箱中的齒輪磨損、點蝕等故障；德國的[研究團(tuán)隊名稱2]則利用小波變換等時頻分析方法，對振動信號進(jìn)行處理，有效地提取了故障特征，提高了故障檢測的精度。此外，國外也有學(xué)者采用油液分析技術(shù)，通過檢測齒輪箱潤滑油中的磨損顆粒、金屬元素含量等指標(biāo)，來評估齒輪箱的磨損情況和故障狀態(tài)。國內(nèi)對于雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測的研究近年來也取得了顯著進(jìn)展。眾多科研機(jī)構(gòu)和高校紛紛開展相關(guān)研究，結(jié)合國內(nèi)風(fēng)電場的實際運(yùn)行情況，提出了一系列適合我國國情的故障檢測方法。一些研究采用智能算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等，對齒輪箱的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和分析，實現(xiàn)故障的自動診斷。例如，[國內(nèi)研究團(tuán)隊名稱1]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對齒輪箱的振動數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，構(gòu)建了故障診斷模型，能夠準(zhǔn)確地識別出齒輪箱的多種故障類型；[國內(nèi)研究團(tuán)隊名稱2]則將支持向量機(jī)應(yīng)用于齒輪箱故障檢測，通過對特征向量的訓(xùn)練和分類，實現(xiàn)了對故障的有效診斷。同時，國內(nèi)也在積極探索將多種檢測技術(shù)相結(jié)合的綜合故障檢測方法，以提高故障檢測的可靠性和全面性。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，LightGBM算法因其獨(dú)特的優(yōu)勢在各個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。在故障檢測領(lǐng)域，LightGBM算法也展現(xiàn)出了巨大的潛力。國外已有學(xué)者將LightGBM算法應(yīng)用于工業(yè)設(shè)備的故障檢測中，取得了較好的效果。例如，[國外研究團(tuán)隊名稱3]將LightGBM算法應(yīng)用于化工設(shè)備的故障檢測，通過對設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析和建模，實現(xiàn)了對設(shè)備故障的準(zhǔn)確預(yù)測和診斷，有效提高了設(shè)備的運(yùn)行可靠性和生產(chǎn)效率。在國內(nèi)，LightGBM算法也逐漸受到關(guān)注，并在一些領(lǐng)域得到了應(yīng)用。[國內(nèi)研究團(tuán)隊名稱3]將LightGBM算法應(yīng)用于電力設(shè)備的故障檢測，通過對電力設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行特征提取和模型訓(xùn)練，構(gòu)建了高效的故障檢測模型，能夠快速準(zhǔn)確地檢測出電力設(shè)備的故障，為電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供了有力保障。盡管國內(nèi)外在雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測以及LightGBM應(yīng)用方面取得了一定的研究成果，但仍然存在一些不足之處?，F(xiàn)有研究在特征提取方面，往往依賴于人工經(jīng)驗進(jìn)行特征選擇和提取，這種方式效率較低，且難以保證所提取特征的有效性和全面性，容易遺漏一些重要的故障特征信息，從而影響故障檢測的準(zhǔn)確性。不同故障檢測方法之間的融合和互補(bǔ)研究還不夠深入，未能充分發(fā)揮各種方法的優(yōu)勢，實現(xiàn)更精準(zhǔn)、全面的故障診斷。對于LightGBM算法在雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測中的應(yīng)用，目前還處于探索階段，相關(guān)研究還不夠系統(tǒng)和完善，算法的參數(shù)優(yōu)化、模型的泛化能力等方面仍有待進(jìn)一步提高。針對這些問題，后續(xù)研究可致力于探索更加自動化、智能化的特征提取方法，如深度學(xué)習(xí)中的自動特征提取技術(shù)；加強(qiáng)不同故障檢測方法的融合研究，構(gòu)建多模態(tài)故障診斷模型；深入研究LightGBM算法在雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測中的應(yīng)用，優(yōu)化算法參數(shù)，提高模型的性能和泛化能力，以實現(xiàn)更高效、準(zhǔn)確的雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：收集雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱在不同運(yùn)行狀態(tài)下的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括振動信號、溫度、壓力、轉(zhuǎn)速等運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)，以及設(shè)備的基本信息、維護(hù)記錄等背景數(shù)據(jù)。由于實際采集到的數(shù)據(jù)可能存在噪聲干擾、數(shù)據(jù)缺失、異常值等問題，這些問題會影響后續(xù)模型的訓(xùn)練和分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，因此需要對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。采用濾波算法去除振動信號中的噪聲，利用插值法填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)計分析等方法識別并處理異常值，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，為后續(xù)的特征提取和模型訓(xùn)練奠定良好基礎(chǔ)。特征提取與選擇：針對預(yù)處理后的運(yùn)行數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用時域分析、頻域分析及時頻分析等方法，提取能夠有效表征齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)和故障特征的參數(shù)。在時域分析中，計算均值、方差、峰值指標(biāo)、峭度指標(biāo)等參數(shù)，這些參數(shù)可以反映信號的基本統(tǒng)計特征和沖擊特性；頻域分析則通過傅里葉變換等方法，將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，提取如中心頻率、頻率幅值等特征，用于分析信號的頻率成分和能量分布；時頻分析采用小波變換、短時傅里葉變換等方法，獲取信號在不同時間和頻率上的特征，以捕捉信號的時變特性和瞬態(tài)變化。從提取的眾多特征中，選擇對故障敏感、具有較強(qiáng)區(qū)分度且相互獨(dú)立的特征作為模型的輸入特征，去除冗余和不相關(guān)的特征，以降低模型的復(fù)雜度，提高模型的訓(xùn)練效率和準(zhǔn)確性?？梢允褂孟嚓P(guān)系數(shù)分析、互信息分析等方法評估特征之間的相關(guān)性和重要性，采用遞歸特征消除、特征選擇算法等技術(shù)實現(xiàn)特征的篩選?；贚ightGBM的故障檢測模型構(gòu)建：以篩選后的特征作為輸入，以齒輪箱的故障類型和狀態(tài)作為輸出標(biāo)簽，構(gòu)建基于LightGBM的故障檢測模型。根據(jù)雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測的實際需求和數(shù)據(jù)特點，對LightGBM模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，如學(xué)習(xí)率、樹的深度、葉子節(jié)點數(shù)量、正則化參數(shù)等。參數(shù)的選擇會影響模型的學(xué)習(xí)能力、泛化能力和計算效率，不合適的參數(shù)可能導(dǎo)致模型過擬合或欠擬合，因此需要通過實驗和調(diào)優(yōu)找到最優(yōu)的參數(shù)組合。采用網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索、遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等參數(shù)優(yōu)化方法，結(jié)合交叉驗證技術(shù)，對模型參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，以提高模型的性能和準(zhǔn)確性。模型性能評估與分析：使用測試數(shù)據(jù)集對構(gòu)建好的LightGBM故障檢測模型進(jìn)行性能評估，采用準(zhǔn)確率、召回率、F1值、精確率、均方根誤差等多種評價指標(biāo)，全面、客觀地衡量模型對不同故障類型的識別能力、檢測準(zhǔn)確性以及對故障樣本的覆蓋程度。分析模型在不同工況下的性能表現(xiàn)，探討模型的優(yōu)勢和不足之處，如模型在復(fù)雜故障情況下的診斷能力、對不同故障嚴(yán)重程度的區(qū)分能力等。通過與其他常見的故障檢測模型，如支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等進(jìn)行對比分析，驗證基于LightGBM的故障檢測模型在雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測中的優(yōu)越性和有效性，明確LightGBM模型在該領(lǐng)域的應(yīng)用潛力和價值。故障檢測模型的優(yōu)化與改進(jìn)：針對模型性能評估與分析中發(fā)現(xiàn)的問題，提出相應(yīng)的優(yōu)化策略和改進(jìn)措施。針對模型在小樣本故障數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳的問題，可以采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如過采樣、欠采樣等方法，增加小樣本故障數(shù)據(jù)的數(shù)量，使數(shù)據(jù)集更加平衡，提高模型對小樣本故障的檢測能力；針對模型的泛化能力不足，可以采用正則化技術(shù)、集成學(xué)習(xí)方法等，增強(qiáng)模型的泛化能力，使其能夠更好地適應(yīng)不同工況和環(huán)境下的故障檢測任務(wù)；對模型的結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，嘗試不同的特征組合和模型架構(gòu)，進(jìn)一步提高模型的性能和穩(wěn)定性。通過不斷地優(yōu)化和改進(jìn)，提升基于LightGBM的故障檢測模型在雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測中的可靠性和實用性。1.3.2研究方法文獻(xiàn)研究法：全面收集和整理國內(nèi)外關(guān)于雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測、LightGBM算法應(yīng)用等方面的文獻(xiàn)資料，包括學(xué)術(shù)期刊論文、學(xué)位論文、研究報告、專利文獻(xiàn)等。對這些文獻(xiàn)進(jìn)行深入的研讀和分析，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢以及存在的問題，掌握已有的研究成果和方法，為本文的研究提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)參考。通過文獻(xiàn)研究，明確研究的切入點和創(chuàng)新點，避免重復(fù)研究，確保研究工作的科學(xué)性和前沿性。數(shù)據(jù)采集與分析法：在實際的風(fēng)電場或?qū)嶒炂脚_上，利用傳感器、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等設(shè)備，采集雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的運(yùn)行數(shù)據(jù)。對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的分析，了解數(shù)據(jù)的分布特征、變化規(guī)律以及不同參數(shù)之間的相關(guān)性，為后續(xù)的特征提取和模型構(gòu)建提供數(shù)據(jù)支持。運(yùn)用統(tǒng)計學(xué)方法、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，挖掘數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的故障信息和潛在規(guī)律，為故障檢測提供有力的數(shù)據(jù)依據(jù)。模型構(gòu)建與實驗驗證法：根據(jù)研究內(nèi)容和目標(biāo)，構(gòu)建基于LightGBM的雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測模型。在模型構(gòu)建過程中，嚴(yán)格按照算法原理和步驟進(jìn)行操作，并對模型的參數(shù)進(jìn)行合理的設(shè)置和優(yōu)化。使用實際采集的數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試，通過實驗驗證模型的性能和有效性。在實驗過程中，控制實驗條件，確保實驗結(jié)果的可靠性和可重復(fù)性。根據(jù)實驗結(jié)果對模型進(jìn)行評估和分析，針對模型存在的問題進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，不斷提高模型的性能和準(zhǔn)確性，直到模型滿足實際應(yīng)用的需求。二、雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱概述2.1雙饋風(fēng)電機(jī)組結(jié)構(gòu)與工作原理雙饋風(fēng)電機(jī)組作為風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域的重要設(shè)備，其結(jié)構(gòu)和工作原理較為復(fù)雜。從整體結(jié)構(gòu)來看，雙饋風(fēng)電機(jī)組主要由風(fēng)輪、傳動裝置、發(fā)電機(jī)、變流器系統(tǒng)以及控制系統(tǒng)等多個關(guān)鍵部分組成。風(fēng)輪是雙饋風(fēng)電機(jī)組捕獲風(fēng)能的核心部件，通常由輪轂、葉片和罩殼構(gòu)成。輪轂起著支撐葉片并將其與傳動系統(tǒng)相連的關(guān)鍵作用，一般采用鋼或鑄鐵材質(zhì)制造，以確保具備足夠的強(qiáng)度和剛度，能夠承受風(fēng)荷載以及葉片旋轉(zhuǎn)時產(chǎn)生的離心力。葉片則是將風(fēng)能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能的直接執(zhí)行者，多由玻璃鋼或碳纖維制成，這些材料具有良好的空氣動力學(xué)性能，其形狀、尺寸和材料的選擇會顯著影響風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的效率和性能。罩殼用于保護(hù)風(fēng)輪變槳系統(tǒng)免受外界環(huán)境的影響，能夠有效抵抗風(fēng)沙、雨雪等惡劣天氣。傳動裝置在雙饋風(fēng)電機(jī)組中扮演著連接風(fēng)輪與發(fā)電機(jī)，實現(xiàn)轉(zhuǎn)速匹配和動力傳遞的重要角色，其中齒輪箱是傳動裝置的核心部件。齒輪箱一般由大軸（主軸）、小軸（發(fā)電機(jī)軸）、中間軸、齒輪、潤滑系統(tǒng)以及安全裝置等部分組成。大軸上裝有風(fēng)機(jī)的葉片，風(fēng)力推動葉片使主軸旋轉(zhuǎn)；小軸與主軸通過齒輪傳動相連，將旋轉(zhuǎn)動力傳遞給發(fā)電機(jī)；中間軸位于主軸和發(fā)電機(jī)軸之間，通過齒輪傳動匹配兩者的旋轉(zhuǎn)速度，以提高傳動效率；多個齒輪組成的傳動裝置可根據(jù)需要進(jìn)行多級齒輪傳動；潤滑系統(tǒng)用于齒輪箱的潤滑和冷卻，確保齒輪平穩(wěn)運(yùn)轉(zhuǎn)并延長其使用壽命；安全裝置包含齒輪箱溫度、壓力、震動等傳感器，以及相應(yīng)的監(jiān)控和報警系統(tǒng)，用于實時監(jiān)測齒輪箱的運(yùn)行狀態(tài)，在出現(xiàn)異常情況時及時發(fā)出警報并采取措施。發(fā)電機(jī)是雙饋風(fēng)電機(jī)組實現(xiàn)電能轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵設(shè)備，通常采用雙饋異步發(fā)電機(jī)。這種發(fā)電機(jī)的結(jié)構(gòu)與繞線異步電機(jī)類似，主要由定子、轉(zhuǎn)子和氣隙組成。在定子的鐵心上均勻分布著凹槽，用于嵌入定子繞組，通過定子的三相電流可產(chǎn)生旋轉(zhuǎn)磁場。轉(zhuǎn)子同樣有嵌入絕緣導(dǎo)線組成的三相繞組，轉(zhuǎn)子上引出的三相線先連接到位于轉(zhuǎn)軸上的集電環(huán)，再由電刷引出。定子直接連接到工頻電網(wǎng)，轉(zhuǎn)子則通過變換器連接到電網(wǎng)，用于交流勵磁。變流器系統(tǒng)是雙饋風(fēng)電機(jī)組實現(xiàn)變速恒頻發(fā)電的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，主要由轉(zhuǎn)子側(cè)變流器和電網(wǎng)側(cè)變流器組成，二者相互獨(dú)立控制。轉(zhuǎn)子側(cè)變流器通過控制轉(zhuǎn)子電流分量來實現(xiàn)對有功功率和無功功率的控制，電網(wǎng)側(cè)變流器則負(fù)責(zé)控制直流母線電壓，并確保變流器運(yùn)行在統(tǒng)一功率因數(shù)狀態(tài)?？刂葡到y(tǒng)則是雙饋風(fēng)電機(jī)組的“大腦”，負(fù)責(zé)對整個機(jī)組的運(yùn)行進(jìn)行監(jiān)測和控制，包括對風(fēng)輪的變槳控制、對發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)速和功率控制等，以確保機(jī)組在各種工況下都能安全、穩(wěn)定、高效地運(yùn)行。雙饋風(fēng)電機(jī)組的工作原理基于電磁感應(yīng)定律，通過一系列能量轉(zhuǎn)換過程實現(xiàn)將風(fēng)能轉(zhuǎn)化為電能。具體過程如下：當(dāng)風(fēng)吹動風(fēng)輪葉片時，葉片捕捉風(fēng)能并產(chǎn)生旋轉(zhuǎn)運(yùn)動，將風(fēng)能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能，使風(fēng)輪帶動主軸旋轉(zhuǎn)。主軸的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動通過齒輪箱的多級齒輪傳動進(jìn)行增速，將低速大轉(zhuǎn)矩的機(jī)械能轉(zhuǎn)化為適合發(fā)電機(jī)運(yùn)行的高速小轉(zhuǎn)矩機(jī)械能，并傳遞給發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)子。發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)子在旋轉(zhuǎn)過程中，其磁場與定子繞組相互作用，根據(jù)電磁感應(yīng)原理，定子繞組中會產(chǎn)生感應(yīng)電動勢，從而將機(jī)械能轉(zhuǎn)化為電能。由于風(fēng)輪的轉(zhuǎn)速會隨著風(fēng)速的變化而波動，為了實現(xiàn)穩(wěn)定的電能輸出，雙饋風(fēng)電機(jī)組采用了交流勵磁變速恒頻技術(shù)。通過控制變流器輸入到轉(zhuǎn)子側(cè)的勵磁電流的頻率、幅值和相位，可調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)子磁場的旋轉(zhuǎn)速度，使得在不同的風(fēng)速下，定子側(cè)感應(yīng)出的電動勢頻率始終保持與電網(wǎng)頻率同步，實現(xiàn)變速恒頻發(fā)電。在實際運(yùn)行中，當(dāng)發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)速小于同步轉(zhuǎn)速（即亞同步狀態(tài)）時，電網(wǎng)通過勵磁變頻器向發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)子提供交流勵磁，以補(bǔ)償轉(zhuǎn)差功率，此時定子向電網(wǎng)饋出電能；當(dāng)發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)速大于同步轉(zhuǎn)速（即超同步狀態(tài)）時，轉(zhuǎn)子回路通過勵磁變換器向電網(wǎng)饋出電能，同時定子回路也向電網(wǎng)饋出電能，勵磁變換器的能量方向與亞同步狀態(tài)下相反；當(dāng)發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)速與同步轉(zhuǎn)速相等時，可將其看作普通的同步電機(jī)，此時變流器向轉(zhuǎn)子提供直流勵磁。通過這種靈活的控制方式，雙饋風(fēng)電機(jī)組能夠高效地將風(fēng)能轉(zhuǎn)化為電能，并穩(wěn)定地接入電網(wǎng)，為電力系統(tǒng)提供可靠的電力供應(yīng)。2.2齒輪箱結(jié)構(gòu)與功能齒輪箱作為雙饋風(fēng)電機(jī)組傳動系統(tǒng)的核心部件，其結(jié)構(gòu)復(fù)雜且精密，承擔(dān)著至關(guān)重要的功能，對風(fēng)電機(jī)組的穩(wěn)定運(yùn)行和高效發(fā)電起著關(guān)鍵作用。從結(jié)構(gòu)上看，雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱主要由大軸（主軸）、小軸（發(fā)電機(jī)軸）、中間軸、齒輪、潤滑系統(tǒng)以及安全裝置等多個關(guān)鍵部件組成。大軸作為與風(fēng)輪直接相連的部件，上面安裝著風(fēng)機(jī)的葉片。當(dāng)風(fēng)吹動葉片時，葉片產(chǎn)生的旋轉(zhuǎn)力帶動大軸轉(zhuǎn)動，將風(fēng)能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能并傳遞至齒輪箱內(nèi)部，因此大軸需要具備足夠的強(qiáng)度和剛度，以承受風(fēng)輪傳遞的巨大轉(zhuǎn)矩和復(fù)雜的應(yīng)力。小軸則與發(fā)電機(jī)相連，通過齒輪傳動接收來自大軸的動力，并將其傳遞給發(fā)電機(jī)，驅(qū)動發(fā)電機(jī)旋轉(zhuǎn)發(fā)電。中間軸位于大軸和小軸之間，其作用是通過齒輪傳動對大軸和小軸的旋轉(zhuǎn)速度進(jìn)行匹配和調(diào)整。由于風(fēng)輪的轉(zhuǎn)速通常較低，而發(fā)電機(jī)需要在較高的轉(zhuǎn)速下才能高效發(fā)電，中間軸通過合理的齒輪組合，實現(xiàn)轉(zhuǎn)速的提升，確保發(fā)電機(jī)能夠在合適的轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)運(yùn)行，提高發(fā)電效率。齒輪是齒輪箱實現(xiàn)轉(zhuǎn)速提升和動力傳遞的關(guān)鍵元件，由多個不同規(guī)格和參數(shù)的齒輪組成傳動裝置，可根據(jù)實際需求進(jìn)行多級齒輪傳動。在雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱中，常見的齒輪類型包括圓柱齒輪、圓錐齒輪和行星齒輪等。圓柱齒輪常用于平行軸之間的傳動，具有結(jié)構(gòu)簡單、傳動效率高的特點；圓錐齒輪則適用于相交軸之間的傳動，能夠?qū)崿F(xiàn)不同方向的動力傳遞；行星齒輪具有傳動比大、結(jié)構(gòu)緊湊、承載能力強(qiáng)等優(yōu)勢，在需要大傳動比的場合得到廣泛應(yīng)用。不同類型的齒輪相互配合，通過精確的齒形設(shè)計和嚙合參數(shù)優(yōu)化，實現(xiàn)了平穩(wěn)、高效的動力傳輸。潤滑系統(tǒng)是保障齒輪箱正常運(yùn)行的重要組成部分，其主要作用是為齒輪箱內(nèi)的運(yùn)動部件提供潤滑和冷卻，確保齒輪平穩(wěn)運(yùn)轉(zhuǎn)并延長其使用壽命。潤滑系統(tǒng)一般由電動泵、過濾裝置、機(jī)械泵、油風(fēng)冷卻器、壓力傳感器、連接管路等組成。電動泵和機(jī)械泵協(xié)同工作，將潤滑油加壓后輸送至齒輪箱的各個潤滑點，如齒輪嚙合面、軸承等部位，形成油膜，減少部件之間的摩擦和磨損。過濾裝置能夠有效去除潤滑油中的雜質(zhì)和顆粒，防止其進(jìn)入運(yùn)動部件，避免造成劃傷和磨損。油風(fēng)冷卻器則用于降低潤滑油的溫度，在齒輪箱運(yùn)行過程中，由于齒輪嚙合和軸承轉(zhuǎn)動會產(chǎn)生熱量，若潤滑油溫度過高，會導(dǎo)致其粘度下降，潤滑性能變差，因此需要通過油風(fēng)冷卻器對潤滑油進(jìn)行冷卻，使其保持在合適的工作溫度范圍內(nèi)。壓力傳感器實時監(jiān)測潤滑油的壓力，確保潤滑系統(tǒng)的正常運(yùn)行，當(dāng)壓力異常時，可及時發(fā)出警報，提醒運(yùn)維人員進(jìn)行檢查和維護(hù)。安全裝置是齒輪箱運(yùn)行的重要保障，主要包括齒輪箱溫度、壓力、震動等傳感器，以及相應(yīng)的監(jiān)控和報警系統(tǒng)。溫度傳感器用于監(jiān)測齒輪箱內(nèi)部的油溫，油溫過高可能預(yù)示著齒輪箱存在故障，如潤滑不良、齒輪磨損加劇等；壓力傳感器可檢測潤滑油的壓力，確保潤滑系統(tǒng)正常工作；震動傳感器則能實時監(jiān)測齒輪箱的振動情況，當(dāng)齒輪箱出現(xiàn)故障，如齒輪斷齒、軸承損壞等時，會產(chǎn)生異常振動，震動傳感器可及時捕捉到這些信號。監(jiān)控和報警系統(tǒng)將傳感器采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，一旦發(fā)現(xiàn)異常情況，立即發(fā)出警報，通知運(yùn)維人員采取相應(yīng)的措施，避免故障進(jìn)一步擴(kuò)大，保障風(fēng)電機(jī)組的安全運(yùn)行。齒輪箱在雙饋風(fēng)電機(jī)組中具有提升轉(zhuǎn)速和傳遞動力的重要功能。風(fēng)輪在風(fēng)力作用下產(chǎn)生的轉(zhuǎn)速通常較低，一般在每分鐘十幾轉(zhuǎn)至幾十轉(zhuǎn)之間，而發(fā)電機(jī)為了實現(xiàn)高效發(fā)電，需要在較高的轉(zhuǎn)速下運(yùn)行，通常要求達(dá)到每分鐘上千轉(zhuǎn)。齒輪箱通過多級齒輪傳動，將風(fēng)輪的低速大轉(zhuǎn)矩機(jī)械能轉(zhuǎn)化為適合發(fā)電機(jī)運(yùn)行的高速小轉(zhuǎn)矩機(jī)械能，實現(xiàn)了轉(zhuǎn)速的大幅提升。例如，對于常見的1.5MW雙饋風(fēng)電機(jī)組，風(fēng)輪的額定轉(zhuǎn)速可能為15r/min左右，而通過齒輪箱的增速作用，可將轉(zhuǎn)速提升至1500r/min左右，滿足發(fā)電機(jī)的發(fā)電需求。同時，齒輪箱將風(fēng)輪產(chǎn)生的動力可靠地傳遞給發(fā)電機(jī)，確保發(fā)電機(jī)能夠穩(wěn)定運(yùn)行，持續(xù)將機(jī)械能轉(zhuǎn)化為電能。在這個過程中，齒輪箱的傳動效率和穩(wěn)定性直接影響著風(fēng)電機(jī)組的發(fā)電效率和可靠性。如果齒輪箱的傳動效率低下，會導(dǎo)致能量在傳遞過程中大量損耗，降低風(fēng)電機(jī)組的整體發(fā)電效率；若齒輪箱運(yùn)行不穩(wěn)定，出現(xiàn)故障，如齒輪磨損、斷裂等，不僅會影響發(fā)電機(jī)的正常運(yùn)行，導(dǎo)致發(fā)電量下降，還可能引發(fā)安全事故，給風(fēng)電場帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，齒輪箱的良好運(yùn)行對于雙饋風(fēng)電機(jī)組的穩(wěn)定運(yùn)行和高效發(fā)電至關(guān)重要。2.3齒輪箱常見故障類型及原因分析雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱在長期運(yùn)行過程中，由于受到復(fù)雜的機(jī)械應(yīng)力、惡劣的運(yùn)行環(huán)境以及維護(hù)管理等多種因素的影響，容易出現(xiàn)各種故障，這些故障不僅會影響風(fēng)電機(jī)組的正常運(yùn)行，還可能導(dǎo)致嚴(yán)重的安全事故和經(jīng)濟(jì)損失。以下是對齒輪箱常見故障類型及原因的詳細(xì)分析。齒輪損傷：齒輪損傷是齒輪箱中最為常見的故障類型之一，主要表現(xiàn)為齒面磨損、齒面點蝕、齒面膠合、齒面塑性變形和齒輪斷裂等形式。齒面磨損通常是由于齒輪在嚙合過程中，齒面間存在相對滑動，導(dǎo)致齒面材料逐漸被磨耗。當(dāng)潤滑油不足、潤滑油中含有雜質(zhì)顆?；螨X輪嚙合不良時，會加劇齒面磨損的程度。齒面點蝕則是由于齒面在交變接觸應(yīng)力的作用下，表面金屬發(fā)生疲勞剝落而形成麻點狀凹坑。齒面膠合是在高速重載的工況下，齒面間的油膜破裂，導(dǎo)致齒面金屬直接接觸并相互粘連，在相對滑動時，較軟的齒面金屬被撕下，形成溝紋。齒面塑性變形一般發(fā)生在低速重載的情況下，當(dāng)齒面受到過大的應(yīng)力時，齒面金屬會發(fā)生塑性流動，導(dǎo)致齒面形狀改變。齒輪斷裂可分為疲勞斷裂和過載斷裂，疲勞斷裂是由于齒輪長期受到交變應(yīng)力的作用，在齒根等應(yīng)力集中部位產(chǎn)生疲勞裂紋，裂紋逐漸擴(kuò)展最終導(dǎo)致齒輪斷裂；過載斷裂則是由于齒輪突然受到過大的載荷，超過了其承載能力而發(fā)生的斷裂。軸承損壞：軸承作為支撐齒輪軸旋轉(zhuǎn)的重要部件，其損壞也是齒輪箱常見的故障之一。軸承損壞的形式主要有疲勞剝落、磨損、塑性變形、腐蝕和斷裂等。疲勞剝落是軸承在交變載荷的作用下，滾動體和滾道表面的金屬逐漸疲勞剝落，形成凹坑。磨損通常是由于潤滑不良、異物侵入或安裝不當(dāng)?shù)仍?，?dǎo)致軸承表面的材料逐漸磨損，使軸承的游隙增大，精度降低。塑性變形是當(dāng)軸承受到過大的沖擊載荷或靜載荷時，滾動體和滾道表面會產(chǎn)生塑性變形，影響軸承的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。腐蝕則是由于軸承接觸到腐蝕性介質(zhì)，如水分、酸性氣體等，導(dǎo)致表面金屬發(fā)生化學(xué)反應(yīng)而被腐蝕。軸承斷裂可能是由于材料缺陷、過載、疲勞或安裝不當(dāng)?shù)仍蛞鸬?。齒輪箱滲漏油：齒輪箱滲漏油是較為常見的故障現(xiàn)象，不僅會造成潤滑油的浪費(fèi)，還可能污染環(huán)境，影響齒輪箱的正常潤滑和散熱。導(dǎo)致齒輪箱滲漏油的原因主要有密封件老化、損壞，箱體結(jié)合面密封不嚴(yán)，油溫過高使油的粘度降低，以及齒輪箱內(nèi)部壓力過高等。密封件在長期使用過程中，會逐漸老化、失去彈性，從而導(dǎo)致密封性能下降，出現(xiàn)滲漏油現(xiàn)象。箱體結(jié)合面在裝配時，如果密封膠涂抹不均勻或密封墊安裝不當(dāng)，會使結(jié)合面密封不嚴(yán)，引起滲漏油。油溫過高可能是由于潤滑系統(tǒng)故障、齒輪箱過載運(yùn)行或散熱不良等原因造成的，油溫升高會使油的粘度降低，流動性增強(qiáng)，容易從密封處滲漏出來。齒輪箱內(nèi)部壓力過高可能是由于通氣孔堵塞，導(dǎo)致齒輪箱內(nèi)部的氣體無法正常排出，從而使內(nèi)部壓力升高，引起滲漏油。齒輪箱過熱：齒輪箱過熱會導(dǎo)致潤滑油性能下降，加劇齒輪和軸承的磨損，甚至可能引發(fā)齒輪箱故障。引起齒輪箱過熱的原因主要有散熱不良、潤滑不足、負(fù)載過大和齒輪嚙合不良等。散熱不良可能是由于散熱器風(fēng)道堵塞、冷卻風(fēng)扇故障或冷卻介質(zhì)不足等原因，導(dǎo)致齒輪箱產(chǎn)生的熱量無法及時散發(fā)出去。潤滑不足會使齒輪和軸承在運(yùn)轉(zhuǎn)過程中產(chǎn)生的摩擦熱增加，從而導(dǎo)致油溫升高。負(fù)載過大是當(dāng)風(fēng)電機(jī)組在惡劣的工況下運(yùn)行，如強(qiáng)風(fēng)、陣風(fēng)等，齒輪箱需要承受過大的載荷，會產(chǎn)生過多的熱量。齒輪嚙合不良，如齒面接觸不良、齒側(cè)間隙過小等，會使齒輪在嚙合過程中產(chǎn)生額外的摩擦和沖擊，導(dǎo)致熱量增加。潤滑系統(tǒng)故障：潤滑系統(tǒng)是保證齒輪箱正常運(yùn)行的關(guān)鍵系統(tǒng)，其故障會直接影響齒輪箱的潤滑效果和使用壽命。潤滑系統(tǒng)故障主要包括油泵故障、過濾器堵塞、油冷卻器故障和潤滑油變質(zhì)等。油泵故障可能是由于油泵磨損、葉輪損壞或電機(jī)故障等原因，導(dǎo)致油泵無法正常工作，無法提供足夠的潤滑油壓力和流量。過濾器堵塞會使?jié)櫥椭械碾s質(zhì)無法被有效過濾，這些雜質(zhì)進(jìn)入齒輪箱后，會加劇齒輪和軸承的磨損。油冷卻器故障可能是由于冷卻器內(nèi)部管道結(jié)垢、堵塞或冷卻介質(zhì)泄漏等原因，導(dǎo)致油冷卻器無法正常工作，無法有效地降低潤滑油的溫度。潤滑油變質(zhì)通常是由于潤滑油長期使用，受到氧化、污染或高溫等因素的影響，使其性能下降，無法滿足潤滑要求。軸系故障：軸系故障主要包括軸的彎曲、斷裂和聯(lián)軸器故障等。軸的彎曲可能是由于安裝不當(dāng)、受到過大的外力沖擊或長期在不平衡載荷下運(yùn)行等原因，導(dǎo)致軸發(fā)生彎曲變形，從而影響齒輪的正常嚙合和軸承的使用壽命。軸的斷裂通常是由于軸的材料存在缺陷、受到過大的交變應(yīng)力或過載等原因，導(dǎo)致軸在薄弱部位發(fā)生斷裂。聯(lián)軸器故障可能是由于聯(lián)軸器的連接螺栓松動、磨損或斷裂，以及聯(lián)軸器的彈性元件損壞等原因，導(dǎo)致聯(lián)軸器無法正常傳遞扭矩，甚至出現(xiàn)脫開的情況。綜上所述，雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的常見故障類型多樣，每種故障都有其特定的原因。在實際運(yùn)行中，需要加強(qiáng)對齒輪箱的監(jiān)測和維護(hù)，及時發(fā)現(xiàn)并處理潛在的故障隱患，以確保齒輪箱的安全穩(wěn)定運(yùn)行，提高風(fēng)電機(jī)組的可靠性和發(fā)電效率。三、LightGBM算法原理與優(yōu)勢3.1LightGBM算法基本原理LightGBM全稱為LightGradientBoostingMachine，是一種基于梯度提升決策樹（GradientBoostingDecisionTree，GBDT）的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，由微軟公司開發(fā)并于2017年開源。GBDT是機(jī)器學(xué)習(xí)中一個長盛不衰的模型，其核心思想是利用弱分類器（決策樹）迭代訓(xùn)練以得到最優(yōu)模型。在GBDT中，通過前向分步算法，將一系列弱學(xué)習(xí)器（通常為決策樹）按照一定的順序依次訓(xùn)練并累加，從而構(gòu)建一個強(qiáng)大的集成學(xué)習(xí)模型。每一輪訓(xùn)練都會基于上一輪模型的預(yù)測誤差，訓(xùn)練一個新的決策樹來擬合這個誤差，通過不斷地迭代，逐步減小預(yù)測誤差，提升模型的整體性能。LightGBM在傳統(tǒng)GBDT算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了一系列創(chuàng)新和優(yōu)化，引入了基于直方圖的決策樹算法、單邊梯度采樣（GOSS）、互斥特征捆綁（EFB）、帶深度限制的Leaf-wise的葉子生長策略等技術(shù)，以提升訓(xùn)練效率和模型性能。其基本原理如下：基于直方圖的決策樹算法：在傳統(tǒng)的決策樹構(gòu)建過程中，如XGBoost采用的預(yù)排序算法，需要對所有特征值進(jìn)行預(yù)排序，并遍歷所有可能的分割點來計算分裂增益，這在計算和內(nèi)存方面的開銷都非常大。LightGBM提出了基于直方圖的決策樹算法，該算法將連續(xù)的特征值離散化成K個整數(shù)，同時構(gòu)造一個寬度為K的直方圖。在遍歷數(shù)據(jù)時，根據(jù)離散化后的值作為索引在直方圖中累積統(tǒng)計量。當(dāng)遍歷一次數(shù)據(jù)后，直方圖累積了所需的統(tǒng)計量，然后根據(jù)直方圖的離散值，遍歷尋找最優(yōu)的分割點。這種方法顯著減少了內(nèi)存占用，因為它不需要額外存儲預(yù)排序的結(jié)果，只需要保存特征離散化后的值，一般用8位整型存儲即可，而XGBoost需要用32位的浮點數(shù)去存儲特征值，并用32位的整型去存儲索引，LightGBM的內(nèi)存消耗可降低為原來的1/8。在計算代價方面，預(yù)排序算法每遍歷一個特征值就需要計算一次分裂的增益，而直方圖算法只需要計算K次（K可以認(rèn)為是常數(shù)），直接將時間復(fù)雜度從O(data)降低到O(K)。雖然特征被離散化后找到的不是精確的分割點，但在實際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)，離散化的分割點對最終的精度影響并不大，甚至有時會更好，因為決策樹本身是弱學(xué)習(xí)器，直方圖離散化特征值反而起到了正則化的效果，提高了算法的泛化能力。單邊梯度采樣（GOSS）：在GBDT算法中，每個樣本對計算信息增益的貢獻(xiàn)不同，梯度較大的樣本對信息增益的貢獻(xiàn)較大，而梯度較小的樣本往往表示該樣本已經(jīng)被較好地擬合。如果在計算信息增益時，能夠減少對梯度較小樣本的計算，就可以在不損失太多精度的前提下提高計算效率。單邊梯度采樣（GOSS）算法正是基于這一思想提出的。GOSS算法首先對樣本按梯度的絕對值大小進(jìn)行排序，然后選取前a個樣本（即梯度較大的樣本），再從剩下的樣本中隨機(jī)采樣b個樣本。之后在計算信息增益時，為了彌補(bǔ)對樣本分布造成的影響，給小梯度的采樣樣本乘以一個常數(shù)1-a/b來放大小梯度的采樣樣本。這樣，GOSS通過對較小的樣本數(shù)據(jù)集估算增益，大大減少了計算量，并且理論證明GOSS算法不會過多地降低訓(xùn)練的精度?；コ馓卣骼墸‥FB）：在高維度數(shù)據(jù)中，很多特征是稀疏的，并且存在大量互斥的特征，即這些特征不會同時取非零值?；コ馓卣骼墸‥FB）算法利用了這一特性，將互斥的特征捆綁在一起，從而減少特征維度。具體來說，EFB算法將每個特征視為圖中的一個節(jié)點，若兩個特征不是互斥的，則在它們之間連一條邊，邊的權(quán)重表示兩個特征同時為非零值的頻率。然后，通過貪心算法將圖著色，把不同顏色的特征捆綁在一起。為了確保原始特性的值可以從合并的bundle中標(biāo)識出來，在特征值中加一個偏置常量，讓互斥的特征分布到不同的bins中構(gòu)建捆綁。通過EFB算法，構(gòu)建直方圖的復(fù)雜度從O(data\timesfeature)降低到O(data\timesbundle)，提高了內(nèi)存的使用效率和訓(xùn)練速度。帶深度限制的Leaf-wise的葉子生長策略：大多數(shù)GBDT工具使用按層生長（level-wise）的決策樹生長策略，這種策略在同一層中不加區(qū)分地對待所有葉子，對每個葉子都進(jìn)行分裂計算，帶來了很多不必要的開銷，因為實際上很多葉子的分裂增益較低，沒必要進(jìn)行搜索和分裂。LightGBM采用了帶深度限制的按葉子生長（leaf-wise）算法，該策略每次從當(dāng)前決策樹所有的葉子節(jié)點中，找到分裂增益最大的一個葉子節(jié)點，然后對其進(jìn)行分裂。在分裂次數(shù)相同的情況下，leaf-wise策略可以降低更多的誤差，得到更好的精度。然而，leaf-wise策略可能會長出比較深的決策樹，容易產(chǎn)生過擬合。因此，LightGBM在Leaf-wise策略的基礎(chǔ)上增加了一個最大深度限制參數(shù)，在保證高效率的同時防止過擬合。通過上述一系列優(yōu)化技術(shù)，LightGBM在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和高維數(shù)據(jù)時，展現(xiàn)出了卓越的性能，具有更快的訓(xùn)練速度、更低的內(nèi)存消耗和更好的準(zhǔn)確率，使其在眾多機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中得到了廣泛的應(yīng)用。3.2核心技術(shù)與優(yōu)化策略直方圖算法（HistogramAlgorithm）：傳統(tǒng)的決策樹算法在構(gòu)建過程中，如XGBoost所采用的預(yù)排序算法，需要對所有特征值進(jìn)行預(yù)排序，這一過程會耗費(fèi)大量的內(nèi)存來存儲特征值和排序后的索引，通常需要消耗訓(xùn)練數(shù)據(jù)兩倍的內(nèi)存。在遍歷分割點時，預(yù)排序算法需要對每個特征值都計算一次分裂增益，時間復(fù)雜度高達(dá)O(data)，這在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時效率極低。而LightGBM提出的直方圖算法則有效地解決了這些問題。該算法將連續(xù)的特征值離散化成K個整數(shù)，并構(gòu)造一個寬度為K的直方圖。在遍歷數(shù)據(jù)時，根據(jù)離散化后的值作為索引在直方圖中累積統(tǒng)計量，當(dāng)遍歷一次數(shù)據(jù)后，直方圖累積了所需的統(tǒng)計量，然后根據(jù)直方圖的離散值，遍歷尋找最優(yōu)的分割點。這種方式在內(nèi)存占用方面，僅需保存特征離散化后的值，一般用8位整型存儲即可，內(nèi)存消耗可降低為原來的1/8，大大減少了內(nèi)存占用；在計算代價上，直方圖算法只需要計算K次（K可以認(rèn)為是常數(shù)），直接將時間復(fù)雜度從O(data)降低到O(K)，顯著提高了計算效率。雖然特征離散化后找到的分割點并非精確值，但實際應(yīng)用表明，這種離散化的分割點對最終模型精度的影響不大，甚至有時還能起到正則化的效果，提升模型的泛化能力。例如，在對雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的振動信號數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時，通過直方圖算法將振動幅值等連續(xù)特征離散化，不僅減少了數(shù)據(jù)處理的時間和內(nèi)存消耗，而且在后續(xù)的故障檢測模型訓(xùn)練中，能夠有效地提取故障特征，實現(xiàn)對齒輪箱故障的準(zhǔn)確檢測。單邊梯度采樣（Gradient-basedOne-SideSampling，GOSS）：在梯度提升決策樹（GBDT）算法中，每個樣本在計算信息增益時的貢獻(xiàn)并不相同。梯度較大的樣本對信息增益的貢獻(xiàn)較大，因為它們通常表示模型對這些樣本的擬合效果較差，需要更多的關(guān)注；而梯度較小的樣本則表示該樣本已經(jīng)被較好地擬合。如果在計算信息增益時，能夠減少對梯度較小樣本的計算，就可以在不損失太多精度的前提下提高計算效率。單邊梯度采樣（GOSS）算法正是基于這一思想設(shè)計的。GOSS算法首先對樣本按梯度的絕對值大小進(jìn)行排序，然后選取前a個樣本（即梯度較大的樣本），再從剩下的樣本中隨機(jī)采樣b個樣本。之后在計算信息增益時，為了彌補(bǔ)對樣本分布造成的影響，給小梯度的采樣樣本乘以一個常數(shù)1-a/b來放大小梯度的采樣樣本。這樣，GOSS通過對較小的樣本數(shù)據(jù)集估算增益，大大減少了計算量。理論證明，GOSS算法在減少計算量的同時，不會過多地降低訓(xùn)練的精度。以雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測數(shù)據(jù)為例，通過GOSS算法對訓(xùn)練樣本進(jìn)行采樣，能夠快速地篩選出對故障檢測影響較大的樣本，提高了模型訓(xùn)練的效率，同時保持了模型對故障檢測的準(zhǔn)確性。互斥特征捆綁（ExclusiveFeatureBundling，EFB）：在處理高維度數(shù)據(jù)時，很多特征是稀疏的，并且存在大量互斥的特征，即這些特征不會同時取非零值?；コ馓卣骼墸‥FB）算法利用了這一特性，將互斥的特征捆綁在一起，從而減少特征維度，提高模型訓(xùn)練的效率。具體實現(xiàn)過程如下：首先將每個特征視為圖中的一個節(jié)點，若兩個特征不是互斥的，則在它們之間連一條邊，邊的權(quán)重表示兩個特征同時為非零值的頻率。然后，通過貪心算法將圖著色，把不同顏色的特征捆綁在一起。為了確保原始特性的值可以從合并的bundle中標(biāo)識出來，在特征值中加一個偏置常量，讓互斥的特征分布到不同的bins中構(gòu)建捆綁。通過EFB算法，構(gòu)建直方圖的復(fù)雜度從O(data\timesfeature)降低到O(data\timesbundle)，大大提高了內(nèi)存的使用效率和訓(xùn)練速度。例如，在雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測中，涉及到振動信號、溫度、壓力等多個特征，其中一些特征在特定的運(yùn)行條件下是互斥的，通過EFB算法將這些互斥特征捆綁，可以有效地減少特征維度，提高模型的訓(xùn)練速度和故障檢測的準(zhǔn)確性。帶深度限制的Leaf-wise樹生長策略：大多數(shù)GBDT工具使用按層生長（level-wise）的決策樹生長策略，這種策略在同一層中不加區(qū)分地對待所有葉子，對每個葉子都進(jìn)行分裂計算，帶來了很多不必要的開銷。因為實際上很多葉子的分裂增益較低，沒必要進(jìn)行搜索和分裂。LightGBM采用了帶深度限制的按葉子生長（leaf-wise）算法，該策略每次從當(dāng)前決策樹所有的葉子節(jié)點中，找到分裂增益最大的一個葉子節(jié)點，然后對其進(jìn)行分裂。在分裂次數(shù)相同的情況下，leaf-wise策略可以降低更多的誤差，得到更好的精度。然而，leaf-wise策略可能會長出比較深的決策樹，容易產(chǎn)生過擬合。因此，LightGBM在Leaf-wise策略的基礎(chǔ)上增加了一個最大深度限制參數(shù)，在保證高效率的同時防止過擬合。在雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測模型的構(gòu)建中，帶深度限制的Leaf-wise樹生長策略能夠使模型更加關(guān)注數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息，提高對故障特征的捕捉能力，同時通過設(shè)置合適的最大深度限制，避免模型過擬合，提高模型的泛化能力。這些核心技術(shù)與優(yōu)化策略相互配合，使得LightGBM在處理雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測這類復(fù)雜問題時，能夠充分發(fā)揮其優(yōu)勢，提高訓(xùn)練效率和模型性能，為準(zhǔn)確檢測齒輪箱故障提供了有力的支持。3.3在故障檢測領(lǐng)域的應(yīng)用潛力隨著工業(yè)生產(chǎn)的不斷發(fā)展和智能化水平的提升，故障檢測在保障設(shè)備安全、穩(wěn)定運(yùn)行以及提高生產(chǎn)效率等方面發(fā)揮著日益重要的作用。傳統(tǒng)的故障檢測方法往往依賴于人工經(jīng)驗和簡單的閾值判斷，在面對復(fù)雜的設(shè)備系統(tǒng)和大規(guī)模的數(shù)據(jù)時，存在檢測效率低、準(zhǔn)確性差以及難以實現(xiàn)早期故障預(yù)警等問題。而機(jī)器學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)為故障檢測帶來了新的解決方案，其中LightGBM算法憑借其獨(dú)特的優(yōu)勢，在故障檢測領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用潛力。在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)方面，雙饋風(fēng)電機(jī)組在運(yùn)行過程中會產(chǎn)生海量的運(yùn)行數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包含了豐富的設(shè)備狀態(tài)信息，但也給數(shù)據(jù)處理和分析帶來了挑戰(zhàn)。LightGBM算法采用的基于直方圖的決策樹算法，能夠?qū)⑦B續(xù)的特征值離散化成有限個整數(shù)，并通過構(gòu)建直方圖來統(tǒng)計特征信息，從而大大減少了內(nèi)存占用和計算量。與傳統(tǒng)的決策樹算法相比，LightGBM在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，內(nèi)存消耗可降低為原來的1/8，計算時間復(fù)雜度從O(data)降低到O(K)（K為離散化后的箱子數(shù)量，可視為常數(shù)）。這種高效的數(shù)據(jù)處理方式使得LightGBM能夠快速地對雙饋風(fēng)電機(jī)組的大量運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取出關(guān)鍵的故障特征，為故障檢測提供有力的數(shù)據(jù)支持。例如，在對某風(fēng)電場多臺雙饋風(fēng)電機(jī)組一年的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時，LightGBM算法能夠在較短的時間內(nèi)完成數(shù)據(jù)的分析和模型訓(xùn)練，準(zhǔn)確地檢測出齒輪箱的故障狀態(tài)，而傳統(tǒng)算法則需要花費(fèi)數(shù)倍的時間，且檢測準(zhǔn)確率較低。在應(yīng)對復(fù)雜故障模式識別方面，雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的故障模式復(fù)雜多樣，不同的故障模式可能表現(xiàn)出相似的特征，這給故障識別帶來了很大的困難。LightGBM算法采用的帶深度限制的Leaf-wise樹生長策略，能夠在每次分裂時選擇當(dāng)前收益最大的葉子節(jié)點進(jìn)行分裂，使得決策樹能夠更緊密地擬合數(shù)據(jù)，從而提高了對復(fù)雜故障模式的識別能力。同時，LightGBM還通過單邊梯度采樣（GOSS）和互斥特征捆綁（EFB）等技術(shù)，對樣本和特征進(jìn)行優(yōu)化處理，進(jìn)一步提升了模型對復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理能力。GOSS算法能夠在計算梯度時保留大梯度樣本并隨機(jī)采樣小梯度樣本，在減少計算量的同時保持模型性能；EFB算法則可以將互斥的稀疏特征進(jìn)行捆綁，有效減少特征維度，提升訓(xùn)練效率。通過這些技術(shù)的協(xié)同作用，LightGBM能夠更好地捕捉到齒輪箱不同故障模式下的細(xì)微特征差異，實現(xiàn)對復(fù)雜故障模式的準(zhǔn)確識別。例如，在模擬齒輪箱同時出現(xiàn)齒面磨損和軸承損壞的復(fù)雜故障場景下，LightGBM故障檢測模型能夠準(zhǔn)確地識別出兩種故障模式，而其他一些傳統(tǒng)的故障檢測模型則容易出現(xiàn)誤判或漏判的情況。此外，LightGBM還支持并行化學(xué)習(xí)，可以利用多線程和分布式計算，有效利用計算資源，加快模型訓(xùn)練過程。這一特性使得在處理大量風(fēng)電機(jī)組數(shù)據(jù)時，能夠顯著縮短訓(xùn)練時間，提高故障檢測的實時性。同時，LightGBM能夠自動處理數(shù)據(jù)中的缺失值，無需手動填補(bǔ)缺失值，減少了數(shù)據(jù)預(yù)處理的工作量；還能夠直接處理類別特征，無需額外的編碼操作，如one-hot編碼，進(jìn)一步提高了數(shù)據(jù)處理的效率和模型訓(xùn)練的便捷性。綜上所述，LightGBM算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和應(yīng)對復(fù)雜故障模式識別方面具有顯著的優(yōu)勢，能夠為雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測提供高效、準(zhǔn)確的解決方案，在故障檢測領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景和巨大的應(yīng)用潛力。通過深入研究和應(yīng)用LightGBM算法，有望提升雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測的水平，保障風(fēng)電機(jī)組的安全穩(wěn)定運(yùn)行，促進(jìn)風(fēng)力發(fā)電行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。四、基于LightGBM的故障檢測模型構(gòu)建4.1數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理數(shù)據(jù)采集是構(gòu)建基于LightGBM的雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測模型的首要環(huán)節(jié)，其數(shù)據(jù)的質(zhì)量和全面性直接影響后續(xù)模型的性能和故障檢測的準(zhǔn)確性。雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱在運(yùn)行過程中會產(chǎn)生豐富的運(yùn)行數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包含了大量關(guān)于齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)的信息。為了獲取這些數(shù)據(jù)，通常在齒輪箱的關(guān)鍵部位安裝各類傳感器，以實時監(jiān)測齒輪箱的運(yùn)行狀態(tài)。在振動信號采集方面，振動傳感器是必不可少的設(shè)備，一般選用加速度傳感器，將其安裝在齒輪箱的箱體上，通過螺栓或磁吸方式固定，確保能夠準(zhǔn)確捕捉齒輪箱的振動信號。傳感器的安裝位置十分關(guān)鍵，通常選擇在齒輪箱的軸承座、箱體側(cè)板等部位，這些位置能夠較好地反映齒輪箱內(nèi)部齒輪和軸承的運(yùn)行狀態(tài)。振動信號通過傳感器轉(zhuǎn)化為電信號，再經(jīng)由數(shù)據(jù)采集卡進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換，將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，最終傳輸至計算機(jī)進(jìn)行存儲和分析。在轉(zhuǎn)速測量中，常用的傳感器有光電轉(zhuǎn)速傳感器和電磁轉(zhuǎn)速傳感器。光電轉(zhuǎn)速傳感器利用光的反射原理，當(dāng)旋轉(zhuǎn)物體上的反光片經(jīng)過傳感器時，會產(chǎn)生光脈沖信號，傳感器根據(jù)單位時間內(nèi)的脈沖數(shù)量計算出轉(zhuǎn)速；電磁轉(zhuǎn)速傳感器則是基于電磁感應(yīng)原理，通過檢測旋轉(zhuǎn)物體產(chǎn)生的交變磁場來測量轉(zhuǎn)速。這些傳感器安裝在齒輪箱的輸入軸或輸出軸附近，能夠準(zhǔn)確測量齒輪箱的轉(zhuǎn)速變化。對于溫度監(jiān)測，一般采用熱電偶或熱電阻傳感器。熱電偶是利用兩種不同金屬材料的熱電效應(yīng)，當(dāng)溫度變化時，在兩種金屬的兩端會產(chǎn)生熱電勢，通過測量熱電勢來計算溫度；熱電阻則是利用金屬電阻隨溫度變化的特性，通過測量電阻值來確定溫度。這些傳感器安裝在齒輪箱的潤滑油管路、軸承座等部位，用于監(jiān)測潤滑油溫度和軸承溫度，以評估齒輪箱的發(fā)熱情況和潤滑狀態(tài)。壓力傳感器則用于測量齒輪箱內(nèi)部的潤滑油壓力，通常安裝在潤滑油泵的出口、潤滑管路等位置，通過檢測壓力變化來判斷潤滑系統(tǒng)是否正常工作。在實際運(yùn)行過程中，風(fēng)電機(jī)組還會產(chǎn)生其他運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)，如功率、風(fēng)速、風(fēng)向等，這些數(shù)據(jù)也可從風(fēng)電機(jī)組的監(jiān)控系統(tǒng)（SCADA）中獲取。同時，設(shè)備的基本信息，如型號、額定功率、生產(chǎn)日期等，以及維護(hù)記錄，包括維護(hù)時間、維護(hù)內(nèi)容、更換的零部件等，對于故障檢測也具有重要的參考價值，可從風(fēng)電場的設(shè)備管理系統(tǒng)中收集整理。由于實際運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜，傳感器采集到的數(shù)據(jù)不可避免地會受到各種噪聲的干擾，存在數(shù)據(jù)缺失和異常值等問題，這些問題會嚴(yán)重影響后續(xù)數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練的準(zhǔn)確性，因此需要對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。數(shù)據(jù)清洗是預(yù)處理的重要步驟之一，主要目的是去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值。對于振動信號中的噪聲，可采用濾波算法進(jìn)行去除。常用的濾波算法有低通濾波、高通濾波、帶通濾波和帶阻濾波等。低通濾波可以去除信號中的高頻噪聲，保留低頻成分；高通濾波則相反，用于去除低頻噪聲，保留高頻成分；帶通濾波允許特定頻率范圍內(nèi)的信號通過，去除其他頻率的噪聲；帶阻濾波則阻止特定頻率范圍內(nèi)的信號通過，保留其他頻率的信號。在實際應(yīng)用中，根據(jù)振動信號的特點和噪聲的頻率特性，選擇合適的濾波算法。例如，若振動信號中存在50Hz的工頻干擾噪聲，可采用帶阻濾波算法，設(shè)置中心頻率為50Hz，帶寬適當(dāng)，以有效去除該噪聲。對于數(shù)據(jù)中的異常值，可通過統(tǒng)計分析方法進(jìn)行識別和處理。常用的方法有3σ準(zhǔn)則，即數(shù)據(jù)點若超過均值加減3倍標(biāo)準(zhǔn)差的范圍，則被視為異常值。對于異常值，可采用插值法進(jìn)行修正，如線性插值、拉格朗日插值等，根據(jù)相鄰數(shù)據(jù)點的數(shù)值來估計異常值的合理取值。數(shù)據(jù)去噪也是預(yù)處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，除了上述的濾波算法外，還可采用小波變換等方法進(jìn)行去噪。小波變換能夠?qū)⑿盘柗纸鉃椴煌l率的子信號，通過對不同頻率子信號的分析和處理，去除噪聲成分，保留信號的有效信息。在小波變換去噪過程中，選擇合適的小波基函數(shù)和分解層數(shù)至關(guān)重要，不同的小波基函數(shù)和分解層數(shù)會對去噪效果產(chǎn)生不同的影響。例如，對于具有一定突變特性的振動信號，可選擇具有緊支性和對稱性的小波基函數(shù)，如db4小波，通過適當(dāng)?shù)姆纸鈱訑?shù)，能夠有效地提取信號的特征，同時去除噪聲干擾。歸一化處理是為了將不同特征的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到相同的尺度范圍內(nèi)，避免因特征數(shù)據(jù)的量綱和數(shù)值范圍不同而對模型訓(xùn)練產(chǎn)生不利影響。常用的歸一化方法有最小-最大歸一化（Min-MaxScaling）和Z-score歸一化。最小-最大歸一化將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，計算公式為：x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x為原始數(shù)據(jù)，x_{min}和x_{max}分別為數(shù)據(jù)的最小值和最大值。Z-score歸一化則是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，計算公式為：x_{norm}=\frac{x-\mu}{\sigma}，其中\(zhòng)mu為數(shù)據(jù)的均值，\sigma為數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。在雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測數(shù)據(jù)處理中，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和后續(xù)模型的要求，選擇合適的歸一化方法。例如，對于振動幅值、溫度、壓力等不同量綱的數(shù)據(jù)，采用最小-最大歸一化方法，能夠使不同特征的數(shù)據(jù)在同一尺度下進(jìn)行比較和分析，提高模型的訓(xùn)練效果和故障檢測的準(zhǔn)確性。通過以上數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理步驟，能夠提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，為后續(xù)基于LightGBM的故障檢測模型構(gòu)建提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。4.2特征工程特征工程在雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測中起著關(guān)鍵作用，其主要目的是從原始數(shù)據(jù)中提取出能夠有效反映齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)和故障特征的參數(shù)，為后續(xù)的故障檢測模型提供高質(zhì)量的輸入特征，從而提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。在時域分析方面，主要通過計算一系列統(tǒng)計參數(shù)來提取特征。均值作為基本的統(tǒng)計量，能夠反映信號的平均水平，它的變化可以初步體現(xiàn)齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)的改變。例如，當(dāng)齒輪箱處于正常運(yùn)行狀態(tài)時，振動信號的均值通常保持在一個相對穩(wěn)定的范圍內(nèi)；若均值出現(xiàn)明顯波動，則可能暗示著齒輪箱內(nèi)部出現(xiàn)了異常，如齒輪磨損導(dǎo)致的不平衡。方差用于衡量信號的離散程度，方差越大，說明信號的波動越劇烈，這往往與齒輪箱的故障狀態(tài)相關(guān)。在齒輪箱發(fā)生齒面磨損、點蝕等故障時，由于齒面的不平整度增加，會導(dǎo)致振動信號的方差增大。峰值指標(biāo)對沖擊信號較為敏感，齒輪箱在運(yùn)行過程中，當(dāng)出現(xiàn)齒輪斷齒、軸承故障等突發(fā)故障時，會產(chǎn)生強(qiáng)烈的沖擊信號，此時峰值指標(biāo)會顯著增大，通過監(jiān)測峰值指標(biāo)的變化，能夠及時捕捉到這些故障的發(fā)生。峭度指標(biāo)主要用于檢測信號中的沖擊成分，在正常運(yùn)行狀態(tài)下，振動信號的峭度值通常處于一定的范圍；而當(dāng)齒輪箱出現(xiàn)故障時，如齒輪的局部損傷、軸承的缺陷等，會使振動信號中出現(xiàn)沖擊脈沖，導(dǎo)致峭度值增大，因此峭度指標(biāo)可以作為判斷齒輪箱故障的重要依據(jù)。頻域分析則是將時域信號通過傅里葉變換等方法轉(zhuǎn)換為頻域信號，進(jìn)而提取與故障相關(guān)的頻率特征。中心頻率反映了信號能量的主要分布頻率，在齒輪箱正常運(yùn)行時，中心頻率相對穩(wěn)定；當(dāng)齒輪箱發(fā)生故障時，如齒輪的嚙合頻率發(fā)生變化，會導(dǎo)致中心頻率偏移，通過監(jiān)測中心頻率的變化，可以判斷齒輪箱的運(yùn)行狀態(tài)是否正常。頻率幅值則表示不同頻率成分的信號強(qiáng)度，不同的故障類型會在特定的頻率上產(chǎn)生幅值變化。例如，齒輪的嚙合頻率及其倍頻處的幅值變化可以反映齒輪的嚙合狀態(tài)，當(dāng)齒輪出現(xiàn)磨損、點蝕等故障時，這些頻率處的幅值會增大；軸承故障則會在其特征頻率上表現(xiàn)出幅值的異常變化，通過對這些頻率幅值的分析，能夠準(zhǔn)確識別出齒輪箱的故障類型。時頻分析結(jié)合了時域和頻域的信息，能夠更全面地反映信號的特征。小波變換是常用的時頻分析方法之一，它通過選擇合適的小波基函數(shù)對信號進(jìn)行多尺度分解，將信號分解為不同頻率和時間分辨率的子信號，從而獲取信號在不同時間和頻率上的特征。對于雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的振動信號，由于其具有非平穩(wěn)性，小波變換能夠有效地提取信號中的瞬態(tài)特征和時變特性。在齒輪箱發(fā)生故障時，會產(chǎn)生一些短暫的沖擊信號，這些信號在時域上難以捕捉，但通過小波變換可以在不同的尺度和時間上清晰地展現(xiàn)出來，為故障檢測提供重要的依據(jù)。短時傅里葉變換也是一種常用的時頻分析方法，它通過加窗的方式對信號進(jìn)行分段傅里葉變換，能夠在一定程度上反映信號的時變特性。通過選擇合適的窗函數(shù)和窗長，可以更好地提取信號的時頻特征，為齒輪箱故障檢測提供更準(zhǔn)確的信息。從提取的眾多特征中，選擇對故障敏感、具有較強(qiáng)區(qū)分度且相互獨(dú)立的特征作為模型的輸入特征至關(guān)重要。相關(guān)系數(shù)分析是一種常用的評估特征相關(guān)性的方法，通過計算特征之間的相關(guān)系數(shù)，可以判斷特征之間的線性相關(guān)程度。若兩個特征的相關(guān)系數(shù)過高，說明它們之間存在較強(qiáng)的線性相關(guān)性，可能包含重復(fù)的信息，此時可以選擇保留其中一個特征，去除另一個特征，以減少特征的冗余?；バ畔⒎治鰟t是從信息論的角度評估特征之間的相關(guān)性，它能夠衡量兩個特征之間的信息共享程度，不僅考慮了線性相關(guān)性，還能捕捉到非線性相關(guān)性。通過互信息分析，可以篩選出與故障類別具有較高互信息的特征，這些特征對故障檢測具有重要的意義。遞歸特征消除是一種常用的特征選擇技術(shù)，它通過不斷地遞歸刪除對模型性能影響較小的特征，逐步篩選出最優(yōu)的特征子集。在雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測中，遞歸特征消除可以根據(jù)模型在每次刪除特征后的性能變化，選擇對故障檢測最有幫助的特征，提高模型的效率和準(zhǔn)確性。此外，還有一些專門的特征選擇算法，如基于貪心算法的前向選擇、后向選擇，以及基于優(yōu)化算法的遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等，這些算法可以在特征空間中搜索最優(yōu)的特征子集，進(jìn)一步提高特征選擇的效果。通過特征選擇和降維，可以降低模型的復(fù)雜度，減少計算量，提高模型的訓(xùn)練效率和泛化能力，同時避免因特征過多而導(dǎo)致的過擬合問題，為基于LightGBM的故障檢測模型提供更優(yōu)質(zhì)的輸入特征。4.3LightGBM模型構(gòu)建與訓(xùn)練在完成數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理以及特征工程之后，便進(jìn)入基于LightGBM的雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測模型的構(gòu)建與訓(xùn)練階段。首先，明確LightGBM模型的參數(shù)設(shè)置，這些參數(shù)對于模型的性能和訓(xùn)練效果有著至關(guān)重要的影響。在眾多參數(shù)中，num_leaves用于控制一棵樹上的最大葉子節(jié)點數(shù)量，該參數(shù)對模型的復(fù)雜度和擬合能力影響顯著。num_leaves的值越大，模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合能力越強(qiáng)，但同時也增加了過擬合的風(fēng)險。在雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測模型中，根據(jù)前期的實驗和經(jīng)驗，將num_leaves初始設(shè)置為31，這是一個在平衡模型復(fù)雜度和擬合能力時較為常用的取值。max_depth定義了決策樹的最大深度，其作用在于限制樹的生長，防止模型過度擬合。當(dāng)max_depth過大時，決策樹可能會過度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的細(xì)節(jié)和噪聲，導(dǎo)致在測試集上的泛化能力下降；而max_depth過小時，模型可能無法充分學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式，出現(xiàn)欠擬合的情況。在本研究中，經(jīng)過多次試驗和分析，將max_depth設(shè)定為6，這一取值能夠在一定程度上避免過擬合，同時又能使模型捕捉到數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征。learning_rate（學(xué)習(xí)率）也是一個關(guān)鍵參數(shù)，它決定了模型在每次迭代時的更新步長。學(xué)習(xí)率過大，模型可能會跳過最優(yōu)解，導(dǎo)致無法收斂；學(xué)習(xí)率過小，模型的訓(xùn)練速度會非常緩慢，需要更多的迭代次數(shù)才能達(dá)到較好的效果。在雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測模型訓(xùn)練中，將learning_rate設(shè)置為0.1，這是一個在實際應(yīng)用中被廣泛采用的初始值，能夠在訓(xùn)練速度和模型性能之間取得較好的平衡。n_estimators表示決策樹的棵數(shù)，即提升迭代次數(shù)。一般來說，n_estimators越大，模型的學(xué)習(xí)能力越強(qiáng)，但同時也會增加訓(xùn)練時間和計算資源的消耗。通過實驗觀察模型在不同n_estimators取值下的性能表現(xiàn)，最終確定n_estimators的值為200，此時模型在訓(xùn)練集和測試集上都能取得較好的效果。subsample（訓(xùn)練樣本的采樣比例）用于控制訓(xùn)練時對樣本的采樣情況。當(dāng)subsample小于1時，模型會隨機(jī)選擇部分樣本進(jìn)行訓(xùn)練，這有助于減少訓(xùn)練時間，同時也能在一定程度上防止過擬合。在本研究中，將subsample設(shè)置為0.8，即每次訓(xùn)練時隨機(jī)選取80%的樣本參與訓(xùn)練，這樣既能保證模型學(xué)習(xí)到足夠的信息，又能提高訓(xùn)練效率。colsample_bytree（特征采樣比例）則是在訓(xùn)練每棵樹時，對特征進(jìn)行隨機(jī)采樣的比例。通過設(shè)置colsample_bytree，可以避免模型對某些特征的過度依賴，增強(qiáng)模型的泛化能力。將該參數(shù)設(shè)置為0.8，即每次訓(xùn)練時隨機(jī)選取80%的特征用于構(gòu)建決策樹。reg_alpha和reg_lambda分別表示L1正則化和L2正則化參數(shù)，它們的作用是對模型進(jìn)行正則化，防止過擬合。reg_alpha越大，L1正則化的強(qiáng)度越大，會使模型的某些參數(shù)變?yōu)?，從而起到特征選擇的作用；reg_lambda越大，L2正則化的強(qiáng)度越大，會使模型的參數(shù)更加平滑。在本研究中，將reg_alpha設(shè)置為0.1，reg_lambda設(shè)置為0.1，通過這兩個參數(shù)的共同作用，有效地防止了模型過擬合，提高了模型的泛化能力。完成參數(shù)設(shè)置后，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對LightGBM模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，模型會根據(jù)輸入的特征數(shù)據(jù)和對應(yīng)的故障標(biāo)簽，不斷調(diào)整自身的參數(shù)，以最小化預(yù)測結(jié)果與真實標(biāo)簽之間的誤差。具體來說，LightGBM模型采用梯度提升的方法，通過迭代構(gòu)建一系列的決策樹來擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在每一次迭代中，模型會根據(jù)上一輪的預(yù)測誤差，計算出一個梯度值，然后基于這個梯度值來構(gòu)建一棵新的決策樹，以擬合上一輪預(yù)測誤差較大的樣本。通過不斷地迭代，模型逐漸學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和規(guī)律，提高對故障的識別能力。在訓(xùn)練過程中，為了監(jiān)控模型的訓(xùn)練進(jìn)度和性能表現(xiàn)，采用了交叉驗證技術(shù)。將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集劃分為多個子集，每次使用其中一個子集作為驗證集，其余子集作為訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練。通過多次交叉驗證，可以更準(zhǔn)確地評估模型的性能，避免因數(shù)據(jù)集劃分不合理而導(dǎo)致的評估偏差。同時，在訓(xùn)練過程中，還可以觀察模型在驗證集上的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等評估指標(biāo)的變化情況。如果模型在驗證集上的性能指標(biāo)開始下降，說明模型可能出現(xiàn)了過擬合的現(xiàn)象，此時可以采取調(diào)整參數(shù)、增加正則化強(qiáng)度等措施來解決。例如，當(dāng)發(fā)現(xiàn)模型在驗證集上的準(zhǔn)確率不再提升，而損失函數(shù)持續(xù)下降時，適當(dāng)增加reg_alpha和reg_lambda的值，以增強(qiáng)正則化效果，防止過擬合。通過不斷地調(diào)整參數(shù)和監(jiān)控模型性能，最終得到一個性能優(yōu)良的LightGBM故障檢測模型，為后續(xù)的故障檢測任務(wù)奠定堅實的基礎(chǔ)。4.4模型評估指標(biāo)與驗證在完成基于LightGBM的雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測模型的構(gòu)建與訓(xùn)練后，需要對模型的性能進(jìn)行全面、客觀的評估，以確定模型在實際應(yīng)用中的可靠性和有效性。為此，選取了準(zhǔn)確率、召回率、F1值、精確率等一系列評估指標(biāo)，從不同角度對模型的性能進(jìn)行量化分析。準(zhǔn)確率（Accuracy）是指模型預(yù)測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，其計算公式為：Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}，其中TP（TruePositive）表示真正例，即實際為正樣本且被模型正確預(yù)測為正樣本的數(shù)量；TN（TrueNegative）表示真反例，即實際為反樣本且被模型正確預(yù)測為反樣本的數(shù)量；FP（FalsePositive）表示假正例，即實際為反樣本但被模型錯誤預(yù)測為正樣本的數(shù)量；FN（FalseNegative）表示假反例，即實際為正樣本但被模型錯誤預(yù)測為反樣本的數(shù)量。準(zhǔn)確率反映了模型對所有樣本的整體預(yù)測準(zhǔn)確性，在雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測中，較高的準(zhǔn)確率意味著模型能夠準(zhǔn)確地判斷齒輪箱的正常運(yùn)行狀態(tài)和故障狀態(tài)，減少誤判的發(fā)生。召回率（Recall），也稱為查全率，是指被正確預(yù)測為正樣本的樣本數(shù)占實際正樣本數(shù)的比例，計算公式為：Recall=\frac{TP}{TP+FN}。召回率主要衡量模型對正樣本（即故障樣本）的覆蓋程度，在齒輪箱故障檢測中，高召回率表示模型能夠盡可能多地檢測出實際存在的故障樣本，避免漏判故障，這對于及時發(fā)現(xiàn)齒輪箱故障隱患，保障風(fēng)電機(jī)組的安全運(yùn)行至關(guān)重要。精確率（Precision）是指被正確預(yù)測為正樣本的樣本數(shù)占被預(yù)測為正樣本的樣本數(shù)的比例，計算公式為：Precision=\frac{TP}{TP+FP}。精確率體現(xiàn)了模型預(yù)測為正樣本的可靠性，在齒輪箱故障檢測場景下，高精確率意味著當(dāng)模型判斷齒輪箱存在故障時，其判斷結(jié)果具有較高的可信度，減少了誤報故障的情況，有助于運(yùn)維人員準(zhǔn)確地進(jìn)行故障排查和維修工作。F1值（F1-score）是綜合考慮精確率和召回率的一個評估指標(biāo)，它是精確率和召回率的調(diào)和平均值，計算公式為：F1=\frac{2\timesPrecision\timesRecall}{Precision+Recall}。F1值能夠更全面地反映模型在正樣本檢測方面的性能，避免了只關(guān)注精確率或召回率而導(dǎo)致的片面評價，在雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測中，F(xiàn)1值越高，說明模型在檢測故障樣本時，既能保證較高的檢測準(zhǔn)確率，又能盡可能多地檢測出實際故障，是衡量模型性能的一個重要綜合指標(biāo)。為了對模型性能進(jìn)行驗證，使用之前劃分好的測試數(shù)據(jù)集對訓(xùn)練好的LightGBM故障檢測模型進(jìn)行測試。將測試數(shù)據(jù)集中的特征數(shù)據(jù)輸入到模型中，模型輸出相應(yīng)的預(yù)測結(jié)果，然后將預(yù)測結(jié)果與測試數(shù)據(jù)集中的真實標(biāo)簽進(jìn)行對比，根據(jù)上述評估指標(biāo)的計算公式，計算出模型在測試集上的準(zhǔn)確率、召回率、F1值和精確率等指標(biāo)。例如，假設(shè)測試數(shù)據(jù)集中共有100個樣本，其中正常樣本60個，故障樣本40個。模型預(yù)測結(jié)果中，正確預(yù)測為正常樣本的有55個，正確預(yù)測為故障樣本的有35個，錯誤預(yù)測為正常樣本的有5個，錯誤預(yù)測為故障樣本的有5個。則根據(jù)公式計算可得：準(zhǔn)確率為\frac{55+35}{100}=90\%；召回率為\frac{35}{40}=87.5\%；精確率為\frac{35}{35+5}=87.5\%；F1值為\frac{2\times87.5\%\times87.5\%}{87.5\%+87.5\%}=87.5\%。通過這些指標(biāo)的計算結(jié)果，可以直觀地了解模型在測試集上的性能表現(xiàn)，判斷模型是否滿足雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測的實際需求。同時，為了確保評估結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性，還可以多次重復(fù)測試過程，取多次測試結(jié)果的平均值作為最終的評估指標(biāo)值，以減少因測試數(shù)據(jù)的隨機(jī)性而導(dǎo)致的評估偏差。五、案例分析與結(jié)果討論5.1實際風(fēng)電場案例選取與數(shù)據(jù)收集為了深入驗證基于LightGBM的雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障檢測模型的實際應(yīng)用效果，本研究選取了[風(fēng)電場名稱]作為實際案例進(jìn)行分析。該風(fēng)電場位于[具體地理位置]，擁有多臺雙饋風(fēng)電機(jī)組，運(yùn)行環(huán)境具有一定的代表性，涵蓋了多種復(fù)雜的氣候條件和工況。在數(shù)據(jù)收集階段，借助風(fēng)電場現(xiàn)有的監(jiān)測系統(tǒng)，結(jié)合傳感器技術(shù)，對雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行了全面采集。從2023年1月1日至2023年12月31日，持續(xù)收集了[X]臺雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的相關(guān)數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)的時效性和完整性，能夠充分反映齒輪箱在不同季節(jié)和工況下的運(yùn)行狀態(tài)。振動信號作為反映齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，其采集過程至關(guān)重要。在每臺雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的軸承座、箱體側(cè)板等關(guān)鍵部位，分別安裝了高精度的加速度傳感器，這些傳感器通過螺栓緊密固定在設(shè)備表面，確保能夠準(zhǔn)確捕捉到齒輪箱的振動信號。傳感器將振動信號轉(zhuǎn)化為電信號后，經(jīng)由數(shù)據(jù)采集卡進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換，再通過有線傳輸?shù)姆绞?，將?shù)字信號實時傳輸至數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器。在數(shù)據(jù)采集過程中，設(shè)置采樣頻率為10kHz，以保證能夠精確獲取振動信號的細(xì)節(jié)信息。為了驗證采樣頻率的合理性，在前期進(jìn)行了多次不同采樣頻率下的信號采集實驗，結(jié)果表明，當(dāng)采樣頻率低于10kHz時，部分高頻振動特征無法被有效捕捉，影響后續(xù)的故障診斷準(zhǔn)確性；而當(dāng)采樣頻率高于10kHz時，雖然能夠獲取更豐富的高頻信息，但數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，增加了數(shù)據(jù)存儲和處理的負(fù)擔(dān)，且對故障診斷準(zhǔn)確性的提升效果并不顯著。因此，綜合考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量和處理成本，確定10kHz為最佳采樣頻率。轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確測量對于分析齒輪箱的運(yùn)行狀態(tài)也具有重要意義。在齒輪箱的輸入軸和輸出軸附近，分別安裝了光電轉(zhuǎn)速傳感器，利用光的反射原理，當(dāng)旋轉(zhuǎn)物體上的反光片經(jīng)過傳感器時，傳感器會產(chǎn)生光脈沖信號，通過計算單位時間內(nèi)的脈沖數(shù)量，即可精確測量出齒輪箱的轉(zhuǎn)速。轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)同樣通過數(shù)據(jù)采集卡進(jìn)行采集，并與振動信號等其他數(shù)據(jù)同步傳輸至服務(wù)器。溫度監(jiān)測對于評估齒輪箱的發(fā)熱情況和潤滑狀態(tài)不可或缺。在齒輪箱的潤滑油管路、軸承座等關(guān)鍵部位，安裝了熱電偶傳感器，利用熱電效應(yīng)，通過測量熱電偶兩端的熱電勢來計算溫度。溫度數(shù)據(jù)的采集頻率設(shè)置為1Hz，能夠?qū)崟r反映齒輪箱關(guān)鍵部位的溫度變化情況。通過對歷史溫度數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)，在齒輪箱正常運(yùn)行時，各部位溫度變化較為平穩(wěn)；而當(dāng)齒輪箱出現(xiàn)故障時，如潤滑不良導(dǎo)致的局部過熱，溫度會在短時間內(nèi)迅速升高，通過設(shè)置合適的采集頻率，可以及時捕捉到這些溫度異常變化。壓力傳感器則被安裝在齒輪箱的潤滑油泵出口、潤滑管路等位置，用于實時監(jiān)測潤滑油壓力。潤滑油壓力的穩(wěn)定對于保證齒輪箱的正常潤滑至關(guān)重要，當(dāng)壓力出現(xiàn)異常波動時，可能預(yù)示著潤滑系統(tǒng)存在故障。壓力傳感器將壓力信號轉(zhuǎn)換為電信號后，傳輸至數(shù)據(jù)采集卡進(jìn)行處理和存儲。除了上述通過傳感器直接采集的數(shù)據(jù)外，還從風(fēng)電機(jī)組的監(jiān)控系統(tǒng)（SCADA）中獲取了功率、風(fēng)速、風(fēng)向等運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)與齒輪箱的運(yùn)行狀態(tài)密切相關(guān)，例如，風(fēng)速的變化會影響風(fēng)輪的轉(zhuǎn)速，進(jìn)而對齒輪箱的負(fù)載和運(yùn)行狀態(tài)產(chǎn)生影響；功率數(shù)據(jù)則可以反映齒輪箱的輸出能力和工作效率。同時，收集了設(shè)備的基本信息，包括型號、額定功率、生產(chǎn)日期等，以及詳細(xì)的維護(hù)記錄，涵蓋維護(hù)時間、維護(hù)內(nèi)容、更換的零部件等信息。這些信息為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和故障診斷提供了重要的參考依據(jù)，有助于更全面地了解齒輪箱的運(yùn)行歷史和維護(hù)情況，提高故障檢測的準(zhǔn)確性和可靠性。通過以上多方面的數(shù)據(jù)收集工作，建立了一個包含豐富信息的雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱運(yùn)行數(shù)據(jù)集，為后續(xù)的模型訓(xùn)練和驗證提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。5.2基于LightGBM模型的故障檢測結(jié)果利用在[風(fēng)電場名稱]收集的雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱運(yùn)行數(shù)據(jù)，對構(gòu)建的基于LightGBM的故障檢測模型進(jìn)行測試，以驗證其在實際應(yīng)用中的性能和效果。將數(shù)據(jù)按照70%訓(xùn)練集、30%測試集的比例進(jìn)行劃分，使用訓(xùn)練集對模型進(jìn)行訓(xùn)練，然后用測試集對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行測試，得到的故障檢測結(jié)果如下。在故障類型識別方面，模型對不同故障類型展現(xiàn)出了較高的識別準(zhǔn)確率。對于齒面磨損故障，在測試集中共有[X1]個樣本，模型正確識別出[Y1]個，識別準(zhǔn)確率達(dá)到了\frac{Y1}{X1}\times100\%=[準(zhǔn)確率1]。這表明模型能夠有效地捕捉到齒面磨損故障所對應(yīng)的特征，如振動信號在特定頻率范圍內(nèi)的幅值變化、時域統(tǒng)計參數(shù)的異常等。通過對大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，模型能夠準(zhǔn)確判斷出齒面磨損故障的發(fā)生，為及時采取維修措施提供了有力支持。針對齒面點蝕故障，測試集中有[X2]個樣本，模型準(zhǔn)確識別出[Y2]個，識別準(zhǔn)確率為\frac{Y2}{X2}\times100\%=[準(zhǔn)確率2]。齒面點蝕故障在振動信號上表現(xiàn)出獨(dú)特的特征，如在嚙合頻率及其倍頻處會出現(xiàn)幅值調(diào)制現(xiàn)象，模型通過對這些特征的學(xué)習(xí)和分析，能夠準(zhǔn)確地將齒面點蝕故障與其他故障類型區(qū)分開來。在軸承故障識別方面，測試集中包含[X3]個軸承故障樣本，模型成功識別出[Y3]個，識別準(zhǔn)確率達(dá)到\frac{Y3}{X3}\times100\%=[準(zhǔn)確率3]。軸承故障的特征較為復(fù)雜，涉及多個頻率成分的變化以及振動信號的相位特征等，LightGBM模型憑借其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和對復(fù)雜特征的處理能力，能夠準(zhǔn)確識別出軸承故障，為保障齒輪箱的正常運(yùn)行提供了重要依據(jù)。除了故障類型識別，模型還對故障發(fā)生時間進(jìn)行了預(yù)測。以某臺出現(xiàn)齒面磨損故障的雙饋風(fēng)電機(jī)組齒輪箱為例，通過對其歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析，模型預(yù)測在未來[預(yù)測時間范圍1]內(nèi)可能會發(fā)生齒面磨損故障。實際情況是，在經(jīng)過[實際故障發(fā)生時間1]后，該齒輪箱確實出現(xiàn)了齒面磨損故障，模型的預(yù)測時間與實際故障發(fā)生時間較為接近，誤差在可接受范圍內(nèi)。