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基于ANFIS的风电机组齿轮箱油温故障预警
基于ANFIS的风电机组齿轮箱油温故障预警
作者:
刘瑞华
康宁
朱耀春
李韶武
顾越
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
SCADA数据
故障预警
ANFIS
滑动窗口
趋势预测
摘要:
首先,对风电机组运行工况复杂、单机容量小、状态监测设备安装成本高,故障发生原因复杂、参数间非线性强等特点,提出了基于自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)齿轮箱油温故障预警。本论文从工程实际出发,以某风电场实际运行的1.5MW并网风电机组SCADA系统数据为基础,采用ANFIS方法建立齿轮箱油温故障诊断模型,结合自适应阈值检测状态监测量的趋势变化,并通过相对均方根误差、诊断正确率、诊断错误率、诊断结果为故障时的诊断成功率、诊断结果为故障时的可信度等多方面的评估指标验证了故障诊断模型的准确性和有效。
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基于ANFIS的风电机组齿轮箱油温故障预警
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21-25
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TM6
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风力发电
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龙源电力集团股份有限公司
出版周期:
双月刊
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开本:
出版地:
北京市西城区阜成门北大街6号-9国际投资
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创刊时间:
语种:
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