【摘 要】
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在对风电机组变浆矩故障诊断优化的研究中,为了解决风电机组变桨距系统故障诊断中的非线性和建模困难的问题,提出了一种采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的故障诊断方法,并
【基金项目】
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河北省高等学校科学技术研究优秀青年基金项目(Y2011105)
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在对风电机组变浆矩故障诊断优化的研究中,为了解决风电机组变桨距系统故障诊断中的非线性和建模困难的问题,提出了一种采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的故障诊断方法,并详细论述了上述故障诊断方法的构造原理。以含有非线性项的变桨距系统为研究对象,以风电机组SCADA系统数据为基础,通过构造ANFIS故障诊断模型来拟合风速、桨距角、电机转速、功率输出与风电机组运行状态之间的规律,实现故障诊断的自适应。仿真结果表明,改进方法为变桨距故障诊断提供了准确可靠的决策依据。
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