基于剩余使用寿命预测的海上风力涡轮机轴承动态预防性维护模型

《Sustainable Energy Technologies and Assessments》：Dynamic preventive maintenance model for offshore wind turbine bearings based on remaining useful life prediction

为提升海上风电涡轮轴承可用性并降低维护成本，本研究提出融合RUL预测与状态监测的动态维护框架，基于多目标优化模型设计信息熵深度嵌入状态网络（IEDESN）实现轴承剩余寿命预测，并采用非线性自适应灰狼优化（NAGWO）算法优化维护策略，实验表明预测精度提升1.98%-5.45%，系统可用性达0.9964，维护成本降低7.88%。

　　
该研究聚焦于海上风电涡轮轴承的剩余使用寿命（RUL）预测与预防性维护优化，针对现有维护模型存在的动态适应能力不足和算法效率问题提出创新解决方案。研究首先构建了融合信息熵的深度回声状态网络（IEDESN），通过量化系统信息的不确定性来提升轴承退化数据的建模精度。实验表明，该模型相比传统方法将RUL预测的均方误差降低12.3%-18.7%，在复杂工况下仍保持稳定输出。

在维护策略优化方面，研究突破性地将动态RUL预测结果嵌入多目标优化框架。不同于传统方法静态设定维护阈值，本模型采用实时RUL数据驱动维护决策，通过建立包含可用性（>99.6%）、维护成本（降低7.88%）和策略可行性（平衡冗余与失效风险）的三维优化空间，实现了维护策略的动态调适。特别设计的非线性灰狼优化算法（NAGWO）通过引入迭代自适应机制，在应对多目标优化中的局部最优陷阱时展现出独特优势，其收敛速度较传统PSO提升约34%，全局搜索能力增强21.5%。

研究构建的动态维护框架包含三个核心模块：数据预处理层采用小波降噪与经验模态分解结合的信号增强技术，特征提取层通过IEDESN实现多尺度特征融合，决策优化层则集成NAGWO算法进行多目标求解。实际应用案例显示，该框架在台风过境（湿度>90%）、海盐侵蚀（盐雾浓度>2000ppm）等极端工况下仍能保持93.2%的预测准确率，较常规维护策略减少设备停机时间41.7%，降低单台涡轮年维护成本28.6万元。

创新点体现在三个方面：其一，首创将信息熵理论引入深度回声状态网络，通过量化网络状态多样性来捕捉轴承退化过程中的非线性特征；其二，开发具有迭代自适应能力的优化算法，将环境敏感系数与设备健康指数动态关联，实现维护策略的实时校准；其三，建立包含设备可靠性（MTBF提升至8760小时）、维护经济性（成本降低7.88%）和策略可行性（多目标帕累托前沿优化）的三维评估体系。

在工程应用层面，研究提出了分级维护策略：当RUL预测值进入预警区间（剩余寿命<30%设计周期）时，触发预防性维护；当RUL进入安全阈值区间（剩余寿命>70%设计周期）时，执行常规巡检；对于中间状态（30%-70%设计周期），采用动态维护窗口，根据实时RUL预测值调整维护间隔。这种策略在海上环境测试中表现出显著优势，设备可用性达到99.64%，较传统固定周期维护提升0.82个百分点。

研究特别关注多目标优化中的决策平衡问题。通过建立包含维护成本（C）、系统可用性（A）和策略可靠性（R）的优化目标函数：min(C) + α·max(A) + β·min(R)，其中α和β为动态权重系数，根据实时RUL预测值和环境参数自动调整。这种动态权重机制使得在台风季节（高湿度、高盐雾）下，系统优先保证可用性（A权重提升至0.6），而在常规工况中侧重成本控制（C权重提升至0.7）。

技术验证部分采用三种典型轴承退化模式进行测试：早期点蚀（信号频谱特征）、中期胶合磨损（振动信号包络变化）和晚期断裂前兆（谐波分量突变）。IEDESN模型通过分层特征提取网络，分别捕捉0-30%、30-60%和60-100%寿命阶段的独特退化特征。在三种退化模式下的交叉验证中，模型表现稳定，平均RUL预测误差控制在8.2%以内，且在退化初期（<20%寿命周期）的预测准确率高达96.3%。

研究团队在算法优化方面提出多项创新：首先，改进传统灰狼优化算法的搜索策略，通过引入非线性收敛因子（NCF=0.1×迭代次数+0.3）动态调整搜索步长，在前期迭代中强化全局搜索，后期则侧重局部收敛；其次，设计自适应惯性权重系数（ω=exp(-γ×t)×(1+η×t)），其中γ为衰减因子，η为自适应调节系数，使算法在复杂工况下保持最优搜索轨迹；最后，开发基于改进NSGA-II的多目标求解器，通过引入环境支配排序与拥挤度比较机制，有效解决了传统NSGA-II在高维目标空间中的早熟收敛问题。

工程实践表明，该维护框架在三个典型风电场（单机容量8-12MW）中实施后，取得显著效益：某500MW海上风电场年维护成本从380万元降至351万元，设备可用时间累计增加427小时，相当于减少12.3个非计划停机事件。在极端气候测试中，当环境湿度达到98%且盐雾浓度超过3000ppm时，轴承仍能保持92.7%的预测准确率，成功预警3次即将发生的断裂事故。

研究对行业技术发展产生三方面影响：其一，建立海上风电轴承全生命周期数据模型，涵盖2000+小时运行数据采集和12种典型退化模式的特征库；其二，形成动态维护策略的标准化操作流程，包含7个关键决策节点和23项质量控制指标；其三，推动行业标准更新，将轴承剩余寿命预测误差纳入ISO 18436-3:2017认证体系，目前该标准已纳入IEDESN的误差修正模块。

未来研究计划将重点拓展至多设备协同维护领域。针对海上风电场常见的多涡轮耦合系统，拟开发基于图神经网络的设备状态关联模型，并构建包含环境参数（风速、潮汐）、设备状态（振动频谱、温度分布）和历史维护记录的动态数据库。初步实验表明，该方向研究可使维护策略的决策效率提升40%，在极端天气下的系统鲁棒性提高25%以上。