Art and Design / WCEST / Volume 2 / Issue 3 / DOI: 10.61369/WCEST.8425
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风力发电机组故障诊断与维护技术研究

东旭 霍
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1 华能新能源股份有限公司蒙东分公司, 华能新能源股份有限公司蒙东分公司
WCEST 2024 , 2(3), 109–111;
Published: 20 March 2024
© 2024 by the Author. Licensee Art and Design, USA. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution -Noncommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0) ( https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ )
Abstract

本研究系统性地深入探讨了风力发电机组故障诊断与维护技术,详尽分析了机组结构及其运作机制,为故障诊断和维护奠定了坚实的理论基础。研究重点在于运用先进的信号处理和人工智能技术,包括时频分析、高频共振、模态识别以及机器学习等,显著提高了故障识别的精确度和智能化水平。通过精心设计的故障特征提取与模型优化策略,大幅提升了诊断的效率和准确性。此外,本研究综合分析了预防性维护和智能维护技术,并对维护效果进行了评估,确保了风力发电机组的稳定运行,为风电行业的持续技术创新和可持续发展贡献了关键的技术力量。

Keywords
风力发电机组
故障诊断
维护技术
信号处理
人工智能
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Water Conservancy and ElectricPower Science and Technology, Electronic ISSN: 2995-438X Print ISSN: 2995-4371, Published by Art and Design