【摘 要】
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风电机组变桨系统是风电机组发生故障最频繁的部件之一,对其故障类型的精确诊断能够提高风电机组维护计划的效率。针对异步电机和行星齿轮箱的各种故障类型,提出了一项以风电机组三相电流数据为基础的多分量故障诊断方法。该方法通过深度自动编码器从三相电流数据中提取特征向量,并采用支持向量机进行故障分类。上述方法以风电机组变桨驱动器为例进行验证,实验结果表明在变负载和变转速环境下,上述方法能够实现对风电机组变桨系统故障类型的准确识别和诊断。
【机 构】
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中国大唐集团新能源科学技术研究院有限公司
【基金项目】
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中国大唐集团新能源科学技术研究院有限公司科技项目(新能源监控与大数据中心多源融合远程专家诊断系统研发)。
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风电机组变桨系统是风电机组发生故障最频繁的部件之一,对其故障类型的精确诊断能够提高风电机组维护计划的效率。针对异步电机和行星齿轮箱的各种故障类型,提出了一项以风电机组三相电流数据为基础的多分量故障诊断方法。该方法通过深度自动编码器从三相电流数据中提取特征向量,并采用支持向量机进行故障分类。上述方法以风电机组变桨驱动器为例进行验证,实验结果表明在变负载和变转速环境下,上述方法能够实现对风电机组变桨系统故障类型的准确识别和诊断。
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