【摘 要】
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风电机组长期工作在恶劣的环境中，导致故障频发，运用合理高效的方法对风电机组部件进行故障预警，具有十分重要的现实意义。首先利用3σ-中位数准则对数据进行预处理，然后利用非线性状态估计（nonlinear state estimate technology, NSET）方法对风电机组的齿轮箱温度进行预测。当齿轮箱工作出现异常时，预测值与实际值的残差增大，超出预先设定的阈值发出报警信息。实验结果表明，提
【基金项目】
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国家自然科学基金（11271106）； 河北省自然科学基金重点项目（A2020201021）； 河北省高层次人才资助项目（B2020005004）；
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风电机组长期工作在恶劣的环境中，导致故障频发，运用合理高效的方法对风电机组部件进行故障预警，具有十分重要的现实意义。首先利用3σ-中位数准则对数据进行预处理，然后利用非线性状态估计（nonlinear state estimate technology, NSET）方法对风电机组的齿轮箱温度进行预测。当齿轮箱工作出现异常时，预测值与实际值的残差增大，超出预先设定的阈值发出报警信息。实验结果表明，提出的3σ-中位数准则组合法能够有效识别数据中的异常值，效率高，清洗效果好。对处理后的数据进行NSET建模，利用NSET模型实现了齿轮箱的故障预警。
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