基于支持向量机的风电机组故障预警

【摘要】：风电机组的故障诊断是保证机组稳定运行、降低机组维护费用的关键。简要介绍了风电机组的基本结构及故障类型,讨论了风电机组实际应用中的主要故障诊断方法;提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的风电机组故障预警方法,利用实际风场机组运行监控数据验证了此方法的可行性,并与神经网络方法的预测结果进行比较。结果表明,基于LS-SVM的方法更加快速有效,具有准确的故障识别能力。 【作者单位】： 东华大学信息科学与技术学院;
【关键词】： 风电机组 故障预警 状态监测 最小二乘支持向量机
【基金】：上海市科委项目(11dz1200204)资助
【分类号】：TP18;TM315
【正文快照】： 目前对状态监测与故障诊断应用于风电机组的研究还处在初级阶段,实现风电机组故障的有效诊断是现在所面临的主要问题。基于此本文在简要介绍风电机组结构,常见故障及故障诊断发展趋势的基础上,总结了风电机组的主要故障部件和现有的主要诊断方法,并且提出了应用支持向量机算

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