【摘 要】
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主轴承是风电机组能量传递的关键设备,本文以双馈风力发电机组主轴承为研究对象,首先采用高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)对机组工况进行辨识;其次在各个子工况空
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院,中能电力科技开发有限公司
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2019JG004);国家自然科学基金资助项目(61603136)
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主轴承是风电机组能量传递的关键设备,本文以双馈风力发电机组主轴承为研究对象,首先采用高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)对机组工况进行辨识;其次在各个子工况空间内建立基于双向循环神经网络(bi-directional recurrent neural network,Bi-RNN)的风电机组主轴承温度模型;然后,采用随机森林算法对主轴承温度模型残差进行建模与预测,从而实现机组主轴承故障预警;最后以某大型风电场机组为对象建模并开展仿真研究.结果表明,基于工况辨识的Bi-RNN
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