【摘 要】
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风电机组的状态监测和故障诊断是保证机组长期稳定运行和安全发电的关键。风电机组传动链系统的故障种类繁多，原因复杂，其故障征兆、故障原因和故障机理之间存在着极大的不确定性。本文在其故障诊断过程中，首先利用粗糙集原理对其特征参数进行约简，去除冗余参数，再利用粗糙集理论定量确定各特征参数的重要程度；根据约简的特征参数和各参数的重要程度，利用灰色关联度分析方法确定标准故障状态与目前机组状态的关联度，从而找到
【机 构】
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中国水利电力物资有限公司,风电部,北京,100045 中国水利电力物资有限公司,风电部,北京,10
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风电机组的状态监测和故障诊断是保证机组长期稳定运行和安全发电的关键。风电机组传动链系统的故障种类繁多，原因复杂，其故障征兆、故障原因和故障机理之间存在着极大的不确定性。本文在其故障诊断过程中，首先利用粗糙集原理对其特征参数进行约简，去除冗余参数，再利用粗糙集理论定量确定各特征参数的重要程度；根据约简的特征参数和各参数的重要程度，利用灰色关联度分析方法确定标准故障状态与目前机组状态的关联度，从而找到其故障之处。实例计算表明：在风电机组的故障诊断中将灰色系统理论和粗糙集理论结合是一种有效的方法，为其今后开展智能故障诊断提供了理论基础。
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