(1)提出了基于专家知识、模糊神经网络和小波分析三种推理模式集成的风力发电机组合智能诊断策略和系统结构;建立了风力发电机故障智能诊断系统，利用模糊神经网络构造了风力发电机常见运行故障的专家诊断知识库，实现了风力发电机的综合故障诊断。
(2)将故障诊断与容错控制技术应用于风力发电机控制系统中，采用动态硬件冗余的容错控制，实现了在制动系统执行器失效时，系统仍能安全制动，提高了设备运行的安全性与可靠性，避免事故的发生。
(3)利用神经网络的自学习能力来对风力发电机衬垫摩擦系数的质量模糊综合评判中的权重进行学习，使衬垫质量的评判结果更加符合实际，从而得 ...... （共554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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