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发电机轴承是海上风电机组中重要的零部件,其状态直接影响了海上风电机组的运行状态和发电量。文章通过结合机理分析和数据驱动提出了基于随机森林的海上风电机组发电机轴承异常状态监测方法,该方法先通过机理分析选取变量、清洗数据和标定样本状态,然后通过数据驱动的方法对海上风电机组发电机轴承的状态进行预测。通过现场实际的海上风电机组SCADA数据对该模型进行验证,所述方法能够有效预测海上风电机组发电机轴承的状态,并且能有效避免对异常状态的误报和漏报。
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文章针对海上风力发电机组变桨系统的健康状态评价提出了基于改进证据理论的变桨系统健康状态评估方法。该方法首先挑选出能够反映海上风力发电机组健康状态的评价指标,计算出各评估指标的劣化度进而得到隶属度,最后通过改进的证据理论进行证据推理得到机组变桨系统的健康状态。通过相应的实验分析和检修记录的闭环验证,证明了所提方法的有效性。
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