基于云模型和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的風(fēng)電機(jī)組故障診斷.pdf

1、現(xiàn)今風(fēng)電利用已經(jīng)成為各領(lǐng)域的熱點(diǎn)。但是風(fēng)電機(jī)組卻常處于惡劣的工作環(huán)境,一旦發(fā)生故障,會(huì)造成巨大的損失。故此風(fēng)電機(jī)組對(duì)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行了監(jiān)測(cè)與分析,并對(duì)已處理的故障趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),可以達(dá)到維護(hù)風(fēng)電機(jī)組的高效性,從而降低維修成本的作用。
　　本文提出采用云模型和數(shù)據(jù)挖掘的方法,對(duì)風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行有效的故障評(píng)估和診斷。首先構(gòu)建適合的評(píng)估體系,選擇正確的評(píng)判指標(biāo);然后根據(jù)普通模糊綜合評(píng)估的模糊性,再結(jié)合云模型的隨機(jī)性,由正向云發(fā)生器求得各指標(biāo)的隸屬

2、度,這種方法減少隸屬函數(shù)人為確定主觀性。最后通過實(shí)驗(yàn)計(jì)算證明基于云模型的評(píng)估方法更能準(zhǔn)確地判斷故障狀態(tài),是一種非常實(shí)用的方法。
　　考慮到在風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)故障診斷中需要提取時(shí)頻域特征參數(shù),當(dāng)參數(shù)數(shù)量過多易導(dǎo)致決策表屬性冗余,為此本文采用粗糙集約簡(jiǎn)算法。基于差別函數(shù)的屬性約簡(jiǎn)算法計(jì)算的析取表達(dá)式過多,邏輯轉(zhuǎn)換運(yùn)算代價(jià)大,計(jì)算過程繁瑣,因此,將差別矩陣轉(zhuǎn)換成布爾矩陣,矩陣元素作位或計(jì)算,刪除冗余元素,然后計(jì)算相對(duì)核獲得最終析取表達(dá)式。實(shí)