数据融合在风电变桨系统健康状态分析中的研究与应用

本文针对当前风电变桨系统健康状态诊断面临的问题,提出了一种基于MSET技术的分析模型,通过融合多类特征参数如电机驱动电流、温度、风速等,实现风电变桨系统健康状态的全面评估。本模型不仅提高了诊断准确性,实现了异常状态早期预警,为风电场运维提供有力支持。实验表明,本文采用的数据融合模型能够及时发现潜在故障,提高风电场运行效率和可靠性。