风力发电机组故障诊断与预测技术探究

本文针对风力发电机组故障诊断与预测技术进行了探究。首先分析了风力发电机组故障的现状和频发原因,然后综述了故障诊断技术的分类和发展,包括基于物理模型、数据驱动、知识库和模型无关的方法。接着,介绍了基于故障特征分析的诊断方法,包括特征提取、选择和融合。之后,讨论了风力发电机组运行数据的预处理与特征提取,包括数据清理、重采样和特征提取。最后,提出了基于数据挖掘的故障预测方法,包括分类算法、回归算法和聚类算法,并分析了技术发展方向,包括增强算法的鲁棒性,融合模型的综合预测和故障诊断与维护的智能化。