基于D-S证据融合的风力发电机组的故障预测

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随着不可再生能源的快速消耗,能源问题已经成为人类迫切需要解决的需求,风能因为持续可再生而成为备受注目的清洁能源。风力发电机是完成能量转换的关键部件,而风力发电机的故障诊断和维护是保障风机稳定正常运行的首要条件。风力发电机往往装在人迹罕至的极端环境或者海平面上,传统的设备维修都是等到风机损坏之后再派人过去维修,这样不仅浪费大量的人力物力,有时候会因为风机长期带病运行,最终造成严重的不可逆的设备故障,所以如何能对风机的故障进行早期预测成为一个值得研究的问题。本课题在大连驼山风场积累的历史数据和故障日志基
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