风电机组故障智能诊断技术及系统研究 |
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作者姓名: | 彭华东 陈晓清 任明 杨代勇 董明 |
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作者单位: | 电力设备电气绝缘国家重点实验室,西安交通大学,陕西 西安 710049;电力设备电气绝缘国家重点实验室,西安交通大学,陕西 西安 710050;电力设备电气绝缘国家重点实验室,西安交通大学,陕西 西安 710051;电力设备电气绝缘国家重点实验室,西安交通大学,陕西 西安 710052;西北电网有限公司 博士后工作站,陕西 西安 710075 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(50907051) |
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摘 要: | 风电机组的状态监测和故障诊断是保证机组长期稳定运行和安全发电的关键。基于风电机组的基本结构,介绍了机组的故障类型和机理,论述了实际应用中机组的状态监测和故障诊断技术;基于BP神经网络的原理和优点,深入讨论了如何应用人工神经网络构建风电机组智能诊断系统,并给出了可行的系统设计方案和软件实现流程图。
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关 键 词: | 风电机组 状态监测 故障诊断 神经网络 |
Intelligent Fault Diagnosis Technology and System for Wind Turbines |
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Authors: | PENG Hua-dong CHEN Xiao-qing REN Ming YANG Dai-yong and SHANG Zhi-yi |
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Abstract: | The condition monitoring and fault diagnosis is crucial in ensuring the long-term safe and stable operation of wind turbines. Considering the basic structure of the wind turbine, this paper introduces the type and mechanism of wind turbine failures, and expounds the condition monitoring and fault diagnosis technology actually applied. Based on principles and advantages of the BP neural network, the paper conducts presents an in-depth discussions on how to build the intelligent fault diagnosis system by means of the artificial neural networks, and then presents followed by a feasible system design scheme and a software flow chart. |
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Keywords: | wind turbines condition monitoring fault diagnosis neural networks |
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