【摘 要】
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在风力发电运行中,风电机组发挥着不可替代的重要作用,风电机组的安全性和稳定性直接决定着风力发电的效果和效率,在风电机组工作期间,转子叶片的旋转速度与自然风速有着密切
【基金项目】
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2017年度江西省教育厅科学技术研究项目“融合载荷与失效模式的齿轮故障智能预测方法研究”（编号：GJJ171253）
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在风力发电运行中,风电机组发挥着不可替代的重要作用,风电机组的安全性和稳定性直接决定着风力发电的效果和效率,在风电机组工作期间,转子叶片的旋转速度与自然风速有着密切的关联,在阵风作用下,转子叶片可能会突然间受到外力的影响,导致叶片受到巨大的冲击载荷进而影响整个机组零部件。从以往风电机组工作流程上看,一旦风电机组在运行中出现故障,都存在人工检修困难、不够及时的问题,因此对风电机组故障诊断与预测中人工智能技术的研究已显得十分必要。
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