摘要：为了减少风机齿轮箱严重故障的发生,提出了一种基于随机子空间识别方法的齿轮箱故障预测算法。该算法首先建立齿轮箱的随机状态空间模型,并利用正常运行时的振动监测数据计算模型的参数矩阵的特征值,并将其作为参考特征值;然后将由实际振动数据所求得的特征值与参考特征值进行比较,如果两者误差很小,则说明齿轮箱正常,反之则异常。为了减少计算量,引入均方根误差（RMSE）作为齿轮箱故障判别指标,并利用统计过程控制（SPC）原理定义该指标的阈值。最后,对一台实际风机的振动监测数据进行仿真,结果表明了所提出算法的有效性。

关键词：风机 齿轮箱 子空间方法 故障预测 振动分析 

单位：华北电力大学电气与电子工程学院 河北保定071003 泰州供电公司 江苏泰州225300