摘要
本发明涉及海上风电机组运维技术领域,公开了一种基于海上风电机组失效评估系统。包括传感器数据采集模块、数据预处理模块、失效特征提取单元、失效概率计算模块、维护决策模块等。该系统实时获取风电机组振动、温度等参数,经预处理后,用深度卷积神经网络提取失效特征,构建动态贝叶斯网络模型计算部件失效概率。利用改进蚁群优化算法生成最优维护路径,同时设有动态风险评估、异常信号检测和维护策略优化模块。能精准评估机组失效风险,及时发现异常,优化维护决策,提高海上风电机组运行可靠性,降低运维成本,保障海上风力发电稳定高效。
技术关键词
海上风电机组
评估系统
动态贝叶斯网络模型
特征提取单元
深度卷积神经网络
构建网络拓扑结构
异常信号
风险
Sigmoid函数
条件依赖关系
模糊隶属度函数
期望最大化算法
因子
子模块
小波变换算法
模糊推理规则
蚁群优化算法
机组运行状态
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