摘要
本申请提出了一种海上风电机组变流器的故障诊断方法及其装置,涉及海上发电技术领域。本申请通过获取海上风电机组变流器的实时运行数据,其中,实时运行数据由安装在海上风电机组变流器上的传感器采集得到,实时运行数据至少包括温度数据、振动数据和电气相关数据;基于机器学习算法对实时运行数据进行异常识别,响应于识别到海上风电机组变流器存在故障,输出海上风电机组变流器的故障诊断结果,故障诊断结果包括故障位置、故障类型和故障等级;基于故障诊断结果生成异常告警信息。本申请利用机器学习算法进行数据分析,能够更精确地识别出潜在问题的根源,并且提供详细的故障诊断结果,相比传统的人工检查更加高效和准确。
技术关键词
海上风电机组
变流器
机器学习算法
故障诊断方法
训练样本集
海上发电技术
故障诊断装置
精确地识别
神经网络算法
历史运行数据
传感器
支持向量机
计算机程序产品
告警模块
处理器通信
电气
策略
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高级搜索系统
搜索模块
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数据库查询语句
修复工具
框架设计方法
力反馈设备
数据呈现给用户
生成规则
变压器励磁电流
直流分量提取
变压器副边
控制器
融合方法
故障诊断方法
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实时图像
机器学习模型
震相识别方法
天然地震数据
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