收稿日期：2022-11-02

基金項(xiàng)目：國家電力投資集團(tuán)有限公司統(tǒng)籌研發(fā)資助項(xiàng)目（TC2020FD05）

通信作者：方 超（1989—），男，學(xué)士、工程師，主要從事發(fā)電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測，故障診斷方面的研究。fangchao@speri.com.cn

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-1671 文章編號(hào)：0254-0096（2024）02-0152-06

摘 要：針對現(xiàn)有的風(fēng)電軸承健康狀態(tài)評估方法需大量樣本提取和模型訓(xùn)練、存在實(shí)現(xiàn)過程繁瑣費(fèi)時(shí)費(fèi)力且泛化應(yīng)用能力弱的問題，提出基于動(dòng)態(tài)閾值的風(fēng)電軸承健康狀態(tài)評估方法。首先，考慮風(fēng)的隨機(jī)性和間歇性，利用風(fēng)電軸承溫度監(jiān)測數(shù)據(jù)，引入劣化度概念，采用曲線擬合和機(jī)群聚類方法確定了劣化度的上、下限動(dòng)態(tài)閾值；其次，通過健康狀態(tài)評語集及其等級(jí)劃分范圍和劣化度計(jì)算，提出基于動(dòng)態(tài)閾值的風(fēng)電軸承健康狀態(tài)評估方法；最后，以某風(fēng)電機(jī)組的發(fā)電機(jī)后軸承超溫故障為例，驗(yàn)證了所提評估方法可獲得有效的風(fēng)電軸承健康狀態(tài)和及早獲知故障征兆。

關(guān)鍵詞：風(fēng)力機(jī)；軸承；劣化度；狀態(tài)評估；動(dòng)態(tài)閾值；健康管理

中圖分類號(hào)：TP206+.3；TH133.3""""""""" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引 言

大型風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行環(huán)境惡劣，風(fēng)的隨機(jī)性導(dǎo)致主傳動(dòng)鏈上的主軸、齒輪箱、發(fā)電機(jī)等部件上軸承工況頻繁多變易導(dǎo)致故障發(fā)生，據(jù)統(tǒng)計(jì)風(fēng)電軸承在機(jī)組機(jī)械故障中占比約80%［1］。由于高空維修難度大、檢修時(shí)間長、檢修費(fèi)用高，嚴(yán)重影響風(fēng)電機(jī)組發(fā)電量和經(jīng)濟(jì)效益［2］。因此，有必要開展風(fēng)電軸承健康狀態(tài)評估研究，為風(fēng)電軸承狀態(tài)檢修提供技術(shù)支撐、對保障風(fēng)電機(jī)組安全可靠運(yùn)行具有重要意義。

關(guān)于風(fēng)電軸承健康狀態(tài)評估，很多研究是通過在風(fēng)電軸承上安裝振動(dòng)加速度傳感器，通過分析振動(dòng)監(jiān)測數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電軸承的健康監(jiān)測和故障診斷［3］。例如，文獻(xiàn)［4］利用風(fēng)電軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)，采用峭度指標(biāo)表征傳動(dòng)鏈高速軸承的疲勞退化程度，并進(jìn)一步開展了高速軸軸承的壽命預(yù)測研究；文獻(xiàn)［5］針對軸承振動(dòng)信號(hào)特征微弱難以診斷的問題，提出基于改進(jìn)降噪自編碼器的風(fēng)電軸承故障檢測方法；文獻(xiàn)［6］從振動(dòng)監(jiān)測數(shù)據(jù)提取故障特征，將馬氏距離作為健康指標(biāo)以反映軸承的劣化狀態(tài)；文獻(xiàn)［7］提取電流和振動(dòng)信號(hào)特征參數(shù)，結(jié)合信息增益算法篩選出對故障敏感的特征參數(shù)，應(yīng)用主成分分析方法對敏感特征進(jìn)行降維處理，提出基于混合特征與粒子群優(yōu)化的支持向量機(jī)算法（particle swarm optimization-support vector machines，PSO-SVM）軸承故障診斷方法；文獻(xiàn)［8］利用軸承振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)，采用單調(diào)性及核主元分析方法，建立軸承的健康指數(shù)曲線，利用雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了對高速軸軸承的健康狀態(tài)預(yù)測。上述研究一定程度上實(shí)現(xiàn)了對軸承的健康狀態(tài)監(jiān)測，然而，必須在風(fēng)電軸承上增裝振動(dòng)傳感裝置，會(huì)增加設(shè)備費(fèi)用投資和后期運(yùn)維工作量；另外，風(fēng)的不確定性會(huì)引起軸承軸承工作狀態(tài)和模式的頻繁切換，隨之帶來的噪聲數(shù)據(jù)污染降低了傳統(tǒng)通過振動(dòng)監(jiān)測數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警的有效性。

鑒于風(fēng)力發(fā)電機(jī)軸承溫度參數(shù)的顯著熱滯后特性和強(qiáng)抗噪干擾能力特點(diǎn)［2］，無需在現(xiàn)有的機(jī)組軸承上增加溫度傳感裝置，且在風(fēng)電場數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)（supervisory control and data acquisition，SCADA）系統(tǒng)中有海量的監(jiān)測數(shù)據(jù)［2］，因此，通過研究軸承溫度與軸承之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，將為風(fēng)電軸承健康狀態(tài)評估提供新思路。文獻(xiàn)［9］采用貝葉斯優(yōu)化算法，構(gòu)建風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)前軸承溫度預(yù)測模型，基于[3σ]準(zhǔn)則確定預(yù)警閾值，實(shí)現(xiàn)發(fā)電機(jī)前軸承故障預(yù)測；文獻(xiàn)［10］利用含軸承溫度的風(fēng)電機(jī)組SCADA監(jiān)測數(shù)據(jù)，通過大量訓(xùn)練樣本提取等過程，驗(yàn)證了提出的基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電機(jī)組主軸承故障檢測方法的有效性；文獻(xiàn)［11］考慮風(fēng)電軸承溫度監(jiān)測數(shù)據(jù)之間內(nèi)在相關(guān)性，通過協(xié)整檢驗(yàn)來確定參數(shù)間的長期均衡關(guān)系，構(gòu)建向量誤差修正模型并使用指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均值設(shè)定閾值，有效識(shí)別了發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端軸承的異常狀態(tài)；文獻(xiàn)［12］提出基于輔助分類生成對抗網(wǎng)絡(luò)（auxiliary classifier generative adversarial networks，AC-GAN）數(shù)據(jù)重構(gòu)的風(fēng)電機(jī)組主軸承溫度監(jiān)測方法，利用殘差指標(biāo)識(shí)別風(fēng)電軸承健康狀態(tài)；文獻(xiàn)［13］建立非線性狀態(tài)估計(jì)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合的預(yù)測模型，將前軸承溫度作為參數(shù)分別輸入組合模型和單一模型中，根據(jù)預(yù)測殘差是否超過閾值判定風(fēng)電軸承的故障狀態(tài)。上述研究雖利用了溫度監(jiān)測數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了風(fēng)電軸承健康狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷，但所提方法需提取大量訓(xùn)練樣本和離線模型訓(xùn)練，研究工作繁瑣、費(fèi)時(shí)費(fèi)力，且訓(xùn)練后的模型僅適用于某個(gè)具體型號(hào)風(fēng)電機(jī)組，泛化應(yīng)用能力弱。

本文考慮風(fēng)的隨機(jī)性和間歇性，利用風(fēng)電軸承溫度監(jiān)測數(shù)據(jù)，引入劣化度概念，提出基于動(dòng)態(tài)閾值的風(fēng)電軸承健康狀態(tài)評估方法。首先，考慮風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)速和軸承溫度變化情況，采用曲線擬合確定風(fēng)電軸承劣化度上限動(dòng)態(tài)閾值，采用機(jī)群聚類確定劣化度下限動(dòng)態(tài)閾值；然后，通過健康狀態(tài)評語集及其等級(jí)劃分范圍和劣化度計(jì)算，提出風(fēng)電軸承的健康狀態(tài)評估方法；最后，以某風(fēng)電機(jī)組的發(fā)電機(jī)后軸承超溫故障情況為例，驗(yàn)證所提風(fēng)電軸承健康狀態(tài)評估方法的有效性。

1 風(fēng)電軸承劣化度動(dòng)態(tài)閾值

1.1 風(fēng)電軸承劣化度

為了反映風(fēng)電軸承健康狀態(tài)的相對劣化程度，通過采用劣化度概念量化軸承劣化程度。在相同工況下軸承溫度越高，軸承劣化程度越嚴(yán)重，即軸承溫度劣化度屬于越小越優(yōu)型指標(biāo)［14］，計(jì)算式為：

[p（x）=x-a1a2-a1]""" （1）

式中：[p（x）]——劣化度；[x]——溫度；[a1]和[a2]——下限閾值和上限閾值。風(fēng)的隨機(jī)性和間歇性會(huì)導(dǎo)致風(fēng)電軸承運(yùn)行工況頻繁切換，因此，如何確定閾值將是有效確定風(fēng)電軸承劣化度的關(guān)鍵。

1.2 上限動(dòng)態(tài)閾值確定

從風(fēng)電場SCADA系統(tǒng)中提取多臺(tái)風(fēng)電機(jī)組的風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)速和軸承溫度數(shù)據(jù)，從中選取各溫度超限停機(jī)故障之前的部分。然后，利用Bin方法［15］進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到劣化嚴(yán)重時(shí)軸承溫度和轉(zhuǎn)速的M組數(shù)據(jù)：[（x1′，n1′），（x2′，n2′），…，（xm′，nm′）]，擬合數(shù)據(jù)得到溫度隨轉(zhuǎn)速變化的函數(shù)：[x′=f（n′）]，將溫度的擬合值設(shè)置為劣化度的上限動(dòng)態(tài)閾值，其計(jì)算式為：

[a2=f（n）] （2）

1.3 下限動(dòng)態(tài)閾值確定

風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)速可由風(fēng)電場SCADA系統(tǒng)獲取，考慮風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)速比風(fēng)速更能可靠表征機(jī)組的運(yùn)行工況，因此，選取風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)速來構(gòu)造判據(jù)進(jìn)行機(jī)群聚類，以劃分機(jī)群并確定不同機(jī)群劣化度的下限動(dòng)態(tài)閾值。選取風(fēng)力機(jī)之間轉(zhuǎn)速差的最大值作為聚類依據(jù)，將數(shù)值相近的風(fēng)力機(jī)劃分到同一個(gè)機(jī)群。聚類依據(jù)計(jì)算式為：

[maxni（t）-nj（t）lt;ε]"""""" （3）

式中：[ni（t）]和[nj（t）]——在[t]時(shí)刻第[i]號(hào)機(jī)組和[j]號(hào)機(jī)組的轉(zhuǎn)速；本文取[εlt;1] r/min。

若風(fēng)電場中共有[h+y]臺(tái)機(jī)組，當(dāng)某時(shí)刻[h]臺(tái)機(jī)組發(fā)電運(yùn)行，[m]臺(tái)機(jī)組停機(jī)，則需將[m]臺(tái)機(jī)組剔除，即[m]臺(tái)機(jī)組不參與機(jī)群聚類。選取該時(shí)刻[h]臺(tái)機(jī)組轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)為樣本，此時(shí)樣點(diǎn)數(shù)為[h]個(gè)，即將速[{n1，n2，…，nh}]作為機(jī)群聚類的依據(jù)，過程如圖1所示。

從風(fēng)電場SCADA系統(tǒng)中提取[h]臺(tái)風(fēng)電機(jī)組轉(zhuǎn)速監(jiān)測數(shù)據(jù)，采用模糊[K]均值聚類方法［16］實(shí)現(xiàn)機(jī)群劃分，設(shè)定的參數(shù)值為：迭代次數(shù)為300、初次機(jī)群聚類組數(shù)[z=3]。將轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)輸入到[K]均值算法，經(jīng)迭代計(jì)算獲得機(jī)群聚類結(jié)果。

對轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)進(jìn)行K均值聚類處理，聚類完成后檢驗(yàn)各機(jī)群閾值是否滿足[εlt;1]r/min，若滿足即可輸出機(jī)群劃分結(jié)果，否則增加機(jī)群聚類組數(shù)后重復(fù)聚類步驟。

針對劃分好的[z]個(gè)機(jī)群[U（i）（i=1，2，…，z）]，采用[x（ij）]表示機(jī)群[U（i）]中[j]號(hào)機(jī)組的風(fēng)電軸承的溫度值，[x（ij）]值越小表征劣化程度越低，即風(fēng)電軸承健康狀態(tài)越優(yōu)。所以，將[a1=min（x（i））]作為機(jī)群[U（i）]中風(fēng)電軸承劣化度下限動(dòng)態(tài)閾值。

2 風(fēng)電軸承的健康狀態(tài)評估方法

通過第1節(jié)內(nèi)容可知，風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)速[n]和溫度[xij]的關(guān)系，根據(jù)1.1節(jié)所述的式（1），本文提出的第j號(hào)機(jī)組風(fēng)電軸承劣化度可用式（4）表示。

[p（ij）x（ij）=x（ij）-minx（i）fn（i）-minx（i）δ]""""" （4）

式中：[fn（i）]——上限動(dòng)態(tài)閾值；[minx（i）]——下限動(dòng)態(tài)閾值；[p（ij）x（ij）]——機(jī)群[U（i）]中第[j]號(hào)機(jī)組的風(fēng)電軸承劣化度；[δ]——靈敏度參數(shù)。

為表征風(fēng)電軸承的健康程度，建立3個(gè)等級(jí)的評語集，分別是：良好、注意、嚴(yán)重，即[L={L1，L2，L3}]={良好，注意，嚴(yán)重}，依據(jù)文獻(xiàn)［14］，各等級(jí)對應(yīng)的劣化度數(shù)值范圍分別是：[L1∈[0，0.4）、L2∈[0.4，0.75）、L3∈[0.75，1]]。

基于動(dòng)態(tài)閾值的風(fēng)電軸承健康狀態(tài)評估方法與實(shí)現(xiàn)步驟如圖2所示，在計(jì)算出劣化度后，依據(jù)等級(jí)所屬的劣化度區(qū)間，最終確定風(fēng)電軸承的健康狀態(tài)等級(jí)。

3 實(shí)例分析

以某風(fēng)力發(fā)電場編號(hào)為 12 的 1.5 MW級(jí)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的發(fā)電機(jī)尾部軸承退化情況作為案例分析，根據(jù)提出的動(dòng)態(tài)閾值確定方法，計(jì)算發(fā)電機(jī)后軸承的劣化度，并確定其健康狀態(tài)等級(jí)。12號(hào)機(jī)組在2019年4月21日12：32（見圖3bD點(diǎn)時(shí)刻）發(fā)生發(fā)電機(jī)后軸承超溫故障（報(bào)警閾值為90 ℃），導(dǎo)致機(jī)組突發(fā)停機(jī)。本節(jié)通過對A時(shí)刻發(fā)電機(jī)后軸承的劣化度計(jì)算展現(xiàn)動(dòng)態(tài)閾值的獲取過程，然后，針對圖3所示的監(jiān)測數(shù)據(jù)，結(jié)合圖2健康狀態(tài)評估流程，驗(yàn)證本文所提出的評估方法的有效性。

3.1 劣化度計(jì)算過程分析

3.1.1 上限閾值確定

采用Bin方法實(shí)現(xiàn)對風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)速和風(fēng)電軸承溫度數(shù)據(jù)處理，應(yīng)用曲線擬合方法，建立風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)速和風(fēng)電軸承溫度之間的數(shù)學(xué)映射，以獲得隨風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)速改變的劣化度上限動(dòng)態(tài)閾值，過程簡述如下。

針對溫度超限導(dǎo)致的停機(jī)故障，選取故障前3天為實(shí)驗(yàn)計(jì)算時(shí)段。從風(fēng)電場SCADA系統(tǒng)中篩選并提取相應(yīng)時(shí)段的風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)速和發(fā)電機(jī)后軸承溫度數(shù)據(jù)，利用Bin方法處理轉(zhuǎn)速在10～18 r/min范圍的部分溫度數(shù)據(jù)。具體為：在風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)速10 r/min與轉(zhuǎn)速18 r/min之間0.2 r/min為間隔劃出16個(gè)轉(zhuǎn)速區(qū)間，將所有數(shù)據(jù)點(diǎn)按其轉(zhuǎn)速大小歸入各個(gè)轉(zhuǎn)速區(qū)間，然后對各區(qū)間內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)求平均，得出各轉(zhuǎn)速區(qū)間內(nèi)的軸承溫度。然后，轉(zhuǎn)速n和發(fā)電機(jī)后軸承溫度函數(shù)關(guān)系，求取的上限動(dòng)態(tài)閾值[a2]函數(shù)為：

[a2=0.3n2-4.8n+85.4]""" （5）

3.1.2 下限閾值確定

基于K均值算法進(jìn)行機(jī)群聚類，選取各機(jī)群溫度特征量的最小值為各機(jī)群的劣化度下限動(dòng)態(tài)閾值。

以計(jì)算圖3中的A點(diǎn)時(shí)刻的發(fā)電機(jī)后軸承劣化度為例，簡述下限動(dòng)態(tài)閾值確定過程?？紤]3號(hào)和21號(hào)機(jī)組轉(zhuǎn)速為0，即機(jī)組處于停機(jī)狀態(tài)，故這兩臺(tái)機(jī)組不參與機(jī)群聚類。根據(jù)圖1所示的機(jī)群聚類流程，針對剩余的30臺(tái)風(fēng)電機(jī)組，通過風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)速進(jìn)行機(jī)群聚類，如表1所示機(jī)群聚類結(jié)果，可見，機(jī)群1中共有7臺(tái)機(jī)組，其中，16號(hào)機(jī)組的發(fā)電機(jī)后軸承溫度為機(jī)群1中最低為45.5 ℃，因此，12號(hào)機(jī)組發(fā)電機(jī)后軸承劣化度的下限動(dòng)態(tài)閾值即為45.5 ℃。

3.1.3 健康狀態(tài)評估部分

根據(jù)上述所確定的劣化度上下限動(dòng)態(tài)閾值計(jì)算風(fēng)電軸承的劣化度。例如，在A時(shí)刻12號(hào)機(jī)組的上下閾值分別為85.64和45.5 ℃時(shí)，根據(jù)式（4），可計(jì)算得到發(fā)電機(jī)后軸承劣化度為0.77。按各等級(jí)所屬的劣化度區(qū)間，此時(shí)劣化度[p=0.77∈]［0.75，1］，即圖3中A點(diǎn)時(shí)刻的發(fā)電機(jī)后軸承健康狀態(tài)評估結(jié)果為[L3]等級(jí)，即“嚴(yán)重”等級(jí)。

3.2 風(fēng)電軸承的健康狀態(tài)評估方法有效性驗(yàn)證

本節(jié)通過劣化度計(jì)算，驗(yàn)證所提的健康評估方法的有效性。將風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)速小于11 r/min中的溫度數(shù)據(jù)剔除，如圖4a所示，通過采用本文所提出的健康狀態(tài)評估方法，對圖4a中數(shù)據(jù)計(jì)算得到劣化度結(jié)果如圖4b所示，劣化度的整個(gè)變化趨勢波動(dòng)向上，可見發(fā)電機(jī)后軸承健康狀態(tài)漸變劣化，具體分析如表1所示。

1）初始時(shí)刻到A點(diǎn)時(shí)刻，該軸承劣化度初期大多數(shù)時(shí)間處于“良好”狀態(tài)，在接近A點(diǎn)時(shí)刻時(shí)，接近“注意”狀態(tài)邊緣。

2）在A點(diǎn)到C點(diǎn)時(shí)刻，劣化度波動(dòng)較為頻繁，出現(xiàn)較為明顯的故障征兆。

3）從C點(diǎn)到D點(diǎn)時(shí)刻發(fā)生發(fā)電機(jī)后軸承超溫故障突發(fā)停機(jī)期間，可見大多數(shù)劣化度的計(jì)算健康狀態(tài)結(jié)果處于“注意”狀態(tài)，已提前為發(fā)生超溫故障（即觸發(fā)報(bào)警閾值前）給出了明顯故障指示，若在該期間初期進(jìn)行維護(hù)檢修，可有效避免突發(fā)停機(jī)故障發(fā)生。

綜上，從A點(diǎn)時(shí)刻故障征兆開始算起，可提前約4天給出發(fā)電機(jī)后軸承健康狀態(tài)處于“注意”等級(jí)，可見，所提出健康狀態(tài)評估方法是有效的。

4 結(jié) 論

本文應(yīng)用風(fēng)電軸承溫度監(jiān)測數(shù)據(jù)，引入劣化度，提出基于動(dòng)態(tài)閾值的風(fēng)電軸承健康狀態(tài)評估方法。主要結(jié)論如下：

1）提出的劣化度動(dòng)態(tài)閾值確定方法，無需提取大量樣本和模型訓(xùn)練，通過特定數(shù)據(jù)擬合和劃分機(jī)群的方法合理設(shè)定了劣化度的動(dòng)態(tài)閾值，提高了劣化程度表征的有效性。

2）通過以實(shí)際風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)后軸承超溫故障為例，驗(yàn)證了所提評估方法是有效的，可獲得有效的風(fēng)電軸承健康狀態(tài)評估，可及早獲取故障征兆。

3）與現(xiàn)有基于振動(dòng)特征量的風(fēng)電軸承健康狀態(tài)評估方法相比，應(yīng)用本文所提健康狀態(tài)評估方法，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，無需增裝傳感裝置，僅利用現(xiàn)有風(fēng)電場SCADA系統(tǒng)中海量的風(fēng)電軸承溫度數(shù)據(jù)，即可獲得有效風(fēng)電軸承健康狀態(tài)評估結(jié)果，泛化應(yīng)用能力強(qiáng)，可應(yīng)用于風(fēng)電大數(shù)據(jù)和智慧運(yùn)維平臺(tái)中，對確保風(fēng)電場可靠高效運(yùn)行具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。

［參考文獻(xiàn)］

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EVALUATION OF HEALTH CONDITION OF WIND TURBINE

BEARING BASED ON DYNAMIC THRESHOLD

Fang Chao，Li Zhi，Wang Yong，Wang Di，Cheng Xiangjie

（Shanghai Power Equipment Research Institute Co.， Ltd， Shanghai 200240， China）

Abstract：To address the challenges faced by current wind turbine bearing health assessment methods， which involve extensive sample extraction， model training， and are therefore cumbersome， time-intensive， and labor-intensive with limited applicability， a method utilizing a dynamic threshold for assessing the health status of wind turbine bearings is introduced. Firstly， considering the randomness and intermittency of wind， the concept of deterioration degree is introduced by using the temperature monitoring data of wind turbine bearings， and the upper and lower dynamic thresholds of deterioration degree are determined by curve fitting and cluster clustering methods. Secondly， the health condition evaluation method of wind turbine bearings based on dynamic threshold is proposed by calculating the health status comment set and its grade division range and deterioration degree. Finally， taking the overtemperature fault of the rear bearing of a wind turbine as an example， it is verified that the proposed evaluation method can obtain the effective health conditions of the wind turbine bearing and obtain the fault symptom as soon as possible.

Keywords：wind turbines； bearing； deterioration； condition evaluation； dynamic threshold； health management