【摘 要】
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风能作为一种可再生清洁能源越来越受到欢迎。近年来随着风力发电技术的日趋成熟,风能的利用率也大大增加。但是由于风力发电机组所处环境恶劣且结构复杂,导致其运行和维护成本远远高于传统发电方式。因此,采用状态监测、诊断和预测等方法对风机状态进行监督对降低运行维护成本,保证风机的正常运行具有重要的意义。为此,本文以风电机组中故障率较高的传动链为研究对象,研究基于振动信号多维特征提取的复合诊断方法,主要内容包
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风能作为一种可再生清洁能源越来越受到欢迎。近年来随着风力发电技术的日趋成熟,风能的利用率也大大增加。但是由于风力发电机组所处环境恶劣且结构复杂,导致其运行和维护成本远远高于传统发电方式。因此,采用状态监测、诊断和预测等方法对风机状态进行监督对降低运行维护成本,保证风机的正常运行具有重要的意义。为此,本文以风电机组中故障率较高的传动链为研究对象,研究基于振动信号多维特征提取的复合诊断方法,主要内容包括:(1)对风电机组的结构特点和工作原理做简单的描述,以传动链中的滚动轴承和齿轮为重点研究对象,介绍其主
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交直流混合微电网因能较好地兼容多种交、直流分布式电源(Distributed Generators,DGs)及负荷,可大大减少单一母线微电网中多重AC/DC或DC/AC变换环节带来的功率损耗,且交、直流子微网之间互相提供功率支撑,改善了系统供电可靠性,并具有效率高、灵活性强、电网改造成本低等优点,成为行业内研究的热点。互联变换器(Interlinking Converter,IC)作为交、直流子微