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申请/专利权人：成都工业学院
申请日：2024-12-26
公开（公告）日：2025-01-24
公开（公告）号：CN119357879A
专利技术分类：....单类视角，例如一对整体的分类；新奇检测；离群点检测[2023.01]
专利摘要：本发明公开了一种风电机组状态监测与故障溯源方法及系统，涉及风电设备监测技术领域。该方法包括：基于多个振动‑声发射传感器，采集风机大部件状态样本数据；进行特征指标提取；对特征指标进行归一化处理，以得到对应的特征值；建立风电机组大部件模糊故障树模型；将风电机组大部件模糊故障树模型映射为贝叶斯网络模型；基于特征值对贝叶斯网络模型进行优化；将各种工况下风机传动链系统大部件的运行状态特征值输入优化后的贝叶斯网络模型进行故障识别，生成风电机组大部件运行状态评估结果；若风电机组大部件运行异常，则引入传递熵，进行故障溯源诊断。本发明可实现风机大部件健康状态过程监测及风机大部件故障溯源。
专利权项：1.一种风电机组状态监测与故障溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：采集风机大部件状态样本数据；对风机大部件状态样本数据进行特征指标提取，以得到对应的特征指标；对特征指标进行归一化处理，以得到对应的特征值；建立风电机组大部件模糊故障树模型；将风电机组大部件模糊故障树模型映射为贝叶斯网络模型；基于特征值对贝叶斯网络模型进行优化；将各种工况下风机传动链系统大部件的运行状态特征值输入优化后的贝叶斯网络模型进行故障识别，生成风电机组大部件运行状态评估结果；若风电机组大部件运行状态评估结果显示风电机组大部件运行异常，则引入传递熵，进行故障溯源诊断。
百度查询： 成都工业学院 一种风电机组状态监测与故障溯源方法及系统
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