運行機理與數(shù)據(jù)雙驅(qū)動的風電齒輪箱系統(tǒng)故障預警

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摘要：傳統(tǒng)基于機器學習的風電齒輪箱故障預警模型往往僅從數(shù)據(jù)著手分析數(shù)據(jù)與故障的映射關系，在參數(shù)和模型結構選擇上缺少物理依據(jù)，導致模型的可解釋性和泛化能力不強。從風電齒輪箱的結構和實際運行控制方式出發(fā)，分析了運行機理與對應的數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)的關系，定性地給出了齒輪箱典型故障發(fā)生時運行數(shù)據(jù)的變化趨勢，然后根據(jù)數(shù)據(jù)分布變化規(guī)律選擇參數(shù)和模型，建立了一系列基于單分類支持向量機的風電齒輪箱系統(tǒng)故障預警模型。（剩余15350字）