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基于联合特征的风电机组故障检测
摘    要:为了提高风电机组的运行可靠性,有必要对风电机组的故障信号进行实时采集并分析.在风电机组的故障检测诊断技术中,有语音信号诊断技术、振动信号诊断技术、电量参数诊断技术,振动信号诊断技术相对于其它诊断技术能更好地反映风电机组的实际工况.提出一种基于小波分析的联合特征提取方法,结合BP神经网络对风电机组的故障进行分析和诊断.以风电机组齿轮箱故障诊断为例,通过频谱分析和模式识别,发现基于联合特征的分析相对于单特征提取在一定程度上提高了诊断精度.

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