摘要
本发明提供面向风力发电机组的异常检测与故障诊断方法及装置。该方法包括:面向风力发电机组,分析具体失效模式和故障传递机制;基于数据挖掘方法进行异常检测及数据融合判断,检测风力发电机组的异常状态;利用获取的失效模式分析结果及异常状态检测,结合数据特征和失效模式进行故障诊断。如此,基于数据挖掘和根因分析,通过对大量的历史运行数据和仿真数据进行分析和挖掘,发现隐藏在数据中的关键参数信息和变化模式,从而实现对风力发电机组的异常状态和故障进行准确识别和诊断。融合失效模式分析和数据挖掘方法展开根因分析,能够充分确定故障的原因和导致故障的关键因素,为故障修复提供指导;检测效率更高,诊断准确性更高。
技术关键词
失效模式分析
异常状态
检测风力发电机组
历史运行数据
数据挖掘方法
故障树分析法
故障诊断方法
数据挖掘算法
风力发电机组故障
机制
包络
参数
诊断模块
仿真数据
故障诊断装置
异常数据
分析单元
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风险
妊娠期糖尿病
时间段
多模态数据融合
智能预测方法
网关
服务器模块
发动机活塞
三维模型
传感器模块
分布式储能系统
储能单元
储能模块
动态负载分配
温度控制模块
电网输电线路
虚拟电厂模型
优化控制方法
电能
历史运行数据
数字孪生模型
智能运维方法
中央空调结构
交互特征
故障风险评估