【摘 要】
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研究风电机组振动噪声特性对机组工况判别及故障诊断的意义,以永磁同步风电机组为例,建立基于遗传算法的支持向量回归(GA-SVR)的多源数据融合振动噪声预测模型。采集机组空载
【机 构】
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国网新疆电力有限公司经济技术研究院,能源与电力经济技术实验室（国网新疆电力有限公司经济技术研究院）
【基金项目】
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国家电网有限公司科技项目(5230JY170003),国家电网有限公司科技项目(5230JY170002),国家新疆电力有限公司科技项目(5230JY180001).
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研究风电机组振动噪声特性对机组工况判别及故障诊断的意义,以永磁同步风电机组为例,建立基于遗传算法的支持向量回归(GA-SVR)的多源数据融合振动噪声预测模型。采集机组空载、负载及变化风速不同运行工况下的振动、噪声数据,基于信息熵理论处理后建立样本数据,并选择发电机主轴纵横两个方位、齿轮箱高速轴和低速轴纵横两个方位的振动数据为模型输入变量,机组的噪声数据为模型输出变量,建立GA-SVR特征级融合预测模型,以实测数据验证预测模型。结果表明,该预测模型在机组噪声预测应用中,能得到较精确的噪声波动趋势及预测值,具
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