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申请/专利权人：内蒙古财经大学
申请日：2024-12-03
公开（公告）日：2024-12-31
公开（公告）号：CN119226760A
专利技术分类：..识别系统或技术的设计或设置；特征空间中的特征提取；盲源分离[2023.01]
专利摘要：本发明提供基于风力发电多部件退化建模的可靠性分析和维修方法，涉及风力发电领域，包括：根据运行环境特征，建立叶片退化评估模型、传动机构退化评估模型及发电机退化评估模型，分别确定当前叶片退化信息、当前传动机构退化信息及当前发电机退化信息；通过联合退化预测模型根据当前叶片退化信息、当前传动机构退化信息及当前发电机退化信息和风力发电机组的运行状态信息，确定未来叶片退化信息、未来传动机构退化信息及未来发电机退化信息；根据当前叶片退化信息、当前传动机构退化信息及当前发电机退化信息和未来叶片退化信息、未来传动机构退化信息及未来发电机退化信息，确定维修方案，具有实现故障预判，提高维修效率的优点。
专利权项：1.基于风力发电多部件退化建模的可靠性分析和维修方法，其特征在于，包括：获取风力发电机组的运行环境特征；根据所述运行环境特征，建立叶片退化评估模型、传动机构退化评估模型及发电机退化评估模型；根据所述运行环境特征，建立联合退化预测模型；采集所述风力发电机组的运行状态信息；通过所述叶片退化评估模型、传动机构退化评估模型及发电机退化评估模型根据所述风力发电机组的运行状态信息，分别确定当前叶片退化信息、当前传动机构退化信息及当前发电机退化信息；通过所述联合退化预测模型根据所述当前叶片退化信息、当前传动机构退化信息及当前发电机退化信息和所述风力发电机组的运行状态信息，确定未来叶片退化信息、未来传动机构退化信息及未来发电机退化信息；根据所述当前叶片退化信息、当前传动机构退化信息及当前发电机退化信息和所述未来叶片退化信息、未来传动机构退化信息及未来发电机退化信息，确定维修方案。
百度查询： 内蒙古财经大学 基于风力发电多部件退化建模的可靠性分析和维修方法
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