風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵部件故障預(yù)警與壽命評(píng)估方法及其應(yīng)用研究_第1頁(yè)
風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵部件故障預(yù)警與壽命評(píng)估方法及其應(yīng)用研究_第2頁(yè)
風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵部件故障預(yù)警與壽命評(píng)估方法及其應(yīng)用研究_第3頁(yè)
風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵部件故障預(yù)警與壽命評(píng)估方法及其應(yīng)用研究_第4頁(yè)
風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵部件故障預(yù)警與壽命評(píng)估方法及其應(yīng)用研究_第5頁(yè)
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用前景，以及與新型風(fēng)電技術(shù)(如漂浮式風(fēng)電、超大型風(fēng)機(jī)等)的深這一步驟可能包括計(jì)算時(shí)域統(tǒng)計(jì)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(hào)處理技術(shù)(如經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、希爾伯特黃變換)提取的復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)模型：如支持向量機(jī)(SVM)、隨機(jī)森林(RF)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)、極限學(xué)習(xí)機(jī)(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(guò)計(jì)算各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)(如準(zhǔn)確率、召回風(fēng)電機(jī)組的旋轉(zhuǎn)部件(如發(fā)電機(jī)、齒輪箱等)在發(fā)生故障時(shí)，通電機(jī)組的關(guān)鍵部件(如軸承)出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)發(fā)出異常的聲音。通過(guò)風(fēng)電機(jī)組的關(guān)鍵部件(如發(fā)電機(jī)、齒輪箱)在工作時(shí)，其性能參數(shù)會(huì)發(fā)生變化。通過(guò)對(duì)這些參數(shù)(如功率、轉(zhuǎn)速等)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分機(jī)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(fù)

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