【摘 要】
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针对大型风电机组运行工况和状态信息复杂,难以实现故障早期预警的问题,提出基于局部保持投影(LPP)和自组织映射的故障预警方法。该方法充分考虑机组健康状态特征的高维、非
【机 构】
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华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室;
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(12MS03)
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针对大型风电机组运行工况和状态信息复杂,难以实现故障早期预警的问题,提出基于局部保持投影(LPP)和自组织映射的故障预警方法。该方法充分考虑机组健康状态特征的高维、非线性特点,采用LPP算法实现状态特征提取,并建立基于自组织映射(SOM)的多状态特征融合健康状态评估模型。采用最小量化误差(MQE)作为机组健康状态指标,并给出健康衰退报警限的确定方法。将该方法用于某1.5 MW风电机组传动系统故障前的健康状态分析,结果表明,该方法提前监测到机组健康状态的衰退趋势,可实现故障的早期预警,避免严重故障发生,并可为合理调整运行和安排维修提供依据。
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