風電機組關(guān)鍵部件故障預警與壽命評估方法及其應用研究_第1頁
風電機組關(guān)鍵部件故障預警與壽命評估方法及其應用研究_第2頁
風電機組關(guān)鍵部件故障預警與壽命評估方法及其應用研究_第3頁
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用前景，以及與新型風電技術(shù)(如漂浮式風電、超大型風機等)的深這一步驟可能包括計算時域統(tǒng)計量(如均值、方差、峭度等)、頻域特征(如傅立葉變換、小波分析得出的頻率成分和能量分布)、以及基于信號處理技術(shù)(如經(jīng)驗模態(tài)分解、希爾伯特黃變換)提取的復雜機器學習模型：如支持向量機(SVM)、隨機森林(RF)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)、極限學習機(ELM)等概率模型：如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、隱馬爾可夫模型(HMM),適用于處確保模型泛化性能良好，并通過計算各項評價指標(如準確率、召回風電機組的旋轉(zhuǎn)部件(如發(fā)電機、齒輪箱等)在發(fā)生故障時，通電機組的關(guān)鍵部件(如軸承)出現(xiàn)故障時，會發(fā)出異常的聲音。通過風電機組的關(guān)鍵部件(如發(fā)電機、齒輪箱)在工作時，其性能參數(shù)會發(fā)生變化。通過對這些參數(shù)(如功率、轉(zhuǎn)速等)的實時監(jiān)測和分機組故障診斷。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)可以有效地處理具有復

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