【摘 要】
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风力机工作环境恶劣、工况影响因素复杂导致其故障率较高,因此需要对风力机进行合理的维修决策。对部件重要度等级进行分类,可以辨识出对机组可靠性和维修有重要影响的部件,
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院
【基金项目】
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国家科技支撑计划基金资助项目（2014BAA06B01）,中央高校基本科研业务费专项基金资助项目（2015MS133）
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风力机工作环境恶劣、工况影响因素复杂导致其故障率较高,因此需要对风力机进行合理的维修决策。对部件重要度等级进行分类,可以辨识出对机组可靠性和维修有重要影响的部件,并依此来制定合理的维修决策。结合传统评价方法,提出了基于灰色模糊的风电机组部件重要度评判方法。该方法构建了包含六个评判因素和三个评判集在内的评价体系,结合三角隶属函数和半梯形隶属函数来确定隶属度。同时,考虑到各评判因素信息获取的不完全性,引入灰度的概念,利用灰色模糊综合评判法对风电机组部件重要度进行评价。将该方法用于某风电场1.5 MW机组齿轮箱
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