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| 一种风电机组变桨系统故障分析方法 | |
| 作者姓名： | 路敬祎 张凯宾 岳继康 |
| 作者单位： | 东北石油大学电气信息工程学院 黑龙江省网络化与智能控制重点实验室;东北石油大学电气信息工程学院 黑龙江省网络化与智能控制重点实验室;东北石油大学电气信息工程学院 黑龙江省网络化与智能控制重点实验室 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;科技创新基金;国家自然科学基金;东北石油大学研究生创新科研资助项目 |
| 摘 要： | 为了提高风电机组变桨系统的故障识别准确率,提出一种通过提取采集数据的特征参数来构造高维特征参数矩阵,高维特征参数矩阵经过LLE降维得到低维特征参数,低维特征参数矩阵作为SVM模式分类输入进行工况识别的方法。该方法在风机故障识别中的准确率为87.50%,正常状态识别准确率为100%,最终的总识别准确率为93.75%。通过理论分析和实验表明:该方法提高了永磁直驱风电机组变桨系统故障识别的准确率。 |
| 关 键 词： | 故障识别 数据分析 变桨系统 旋转编码器 支持向量机 LLE |
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