【摘 要】
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在国家的鼓励与支持下风力发电行业迎来发展的黄金年代,在风场的运营中,风力发电机组逐渐暴露出其潜在的问题,机组的故障频发引起业内极大的重视。机组的运行数据包含着重要的状态信息,是研究风机的宝贵资料,本文根据风场的运行数据展示机组的常见故障及其致停机时长,分析故障成因;同时,提出一种故障诊断方法的思路,并将其投入实验应用。主要工作如下:（1）研究风力发电机组的结构及风力发电的原理,结合风场SCADA系
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在国家的鼓励与支持下风力发电行业迎来发展的黄金年代,在风场的运营中,风力发电机组逐渐暴露出其潜在的问题,机组的故障频发引起业内极大的重视。机组的运行数据包含着重要的状态信息,是研究风机的宝贵资料,本文根据风场的运行数据展示机组的常见故障及其致停机时长,分析故障成因;同时,提出一种故障诊断方法的思路,并将其投入实验应用。主要工作如下:（1）研究风力发电机组的结构及风力发电的原理,结合风场SCADA系统的数据,处理并统计故障所导致的停机的种类及其时长,分析风电机组常见的故障及其成因。结合研究对象实际故障的历史数据,统计列出了机组关键部位发生的故障种类及故障停机时长,并分析故障的种类导致停机的严重程度差异。（2）主要研究信号分解与特征提取的方法,从信号分析与处理发展的历程入手,详细介绍EMD与EEMD两种信号分解的方法,为比较两种方法的特点,引入一个带周期脉冲的正弦信号进行测试,在处理信号方面EMD所花费的时间较短,但EEMD方法的信号分解得更加彻底,分解效果更佳。（3）介绍数据挖掘的理论与方法,重点介绍决策树分类方法。分别用EMD-决策树与EEMD-决策树方法,对实验台数据建立故障分类模型。利用EMD与EEMD方法对振动数据进行分解,通过获得的边际谱提取时频域特征量输入到决策树进行建模。两种方法所建立的分类模型都有较好的分类性能,从模型上来看两种方法差别不大,在准确率上EEMD-决策树的方法故障诊断的准确率更高,准确率达到98.75%。并将性能更佳的EEMD-决策树方法应用到实际风场传动系统的振动数据中,仍能获得96.421%的故障诊断准确率。实验结果证明本文的方法有较高的诊断准确率,且建立的模型非常直观,同样适用于实际机组的故障诊断。
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