(1)对风力发电机的常见运行故障如发电机转子故障、齿轮箱断齿、制动失效等产生的机理和影响因素进行了分析;针对风速频繁变化、冲击大、变载荷的运行特点，提出了有效的诊断方法。
(2)利用神经网络的学习能力对风力发电机制动闸衬垫摩擦系数质量模糊综合评判中的权重进行训练和学习，从而使综合评判结果更符合实际。研究了闸瓦温升与摩擦系数对制动安全的影响机理，提出了基于神经网络的闸瓦摩擦系数综合预测模型，利用小波网络实现了对风力发电机常见运行故障的趋势预测。
(3)对变流器开路故障、齿轮箱与轴系传动系统故障进行了分析研究，提出了基于重构功能的变流器运行机制，给 ...... （共1300字） [阅读本文]>>
大型风力发电机组状态监测与故障诊断综合诊断的基本方法有以下几种：基于概率的综合诊断;基于Bayes的综合诊断;基于证据理论的综合诊断;基于知识的模糊综合诊断。基于Bayes理论的综合诊断方法适合于先验信息比较充分的场合，不同来源和不同
现代化工业生产中，提高效率、降低成本是企业追求的目标。但同时对设备的安全性及可靠性提出了越来越高的要求，由于设备结构日趋复杂，功能越来越完善，自动化程度越来越高，一旦设备和系统发生故障，就可能引起“链式
无论是哪种类型的风力发电机组，都架设在70m以上的空中，其工作环境恶劣，机组的受力情况也非常复杂。由于风力发电机组的桨叶的转速是随着环境风况的变化而变化的，对于风电场所在的区域，其风况变换一般比较多样，
通过分析风力发电机组的内部结构和实际运行情况，总结齿轮箱、叶片和轴系等关键部件的故障原因与现象。1.3.1齿轮箱故障原因与现象从风力发电机组齿轮箱目前发生的故障来看，齿轮箱故障主要原因有：当齿轮箱由于安
现代化工业生产对机电设备，乃至一个零件的工作可靠性，都提出了极高的要求。世界各国也都普遍开展了对大型重要设备的状态监测和故障诊断工作，取得了明显的经济效益。英国CEGB公司下属的550MW和660MW发
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