基于自适应加权和D-S证据理论的风电机组故障诊断

【摘要】：由于风电机组系统相当复杂,故障原因及其现象不成简单或线性对应关系,单一检测不能够满足诊断需要。针对这一问题,将无线传感器网络(Wireless Sensor Network)中信息融合的理论和方法应用于风电机组状态监测和故障诊断中,使采集到的海量数据分别进行信号层与特征层两个层次的信息融合,运用自适应加权融合算法降低网络的数据冗余和传输能量消耗,利用高斯隶属度函数获得基本概率的赋值,提高了D-S证据理论数据的可靠性,改进的证据组合方法提高了故障识别能力。最后,对风电机组齿轮箱的故障诊断进行仿真实验,实验结果验证了该方法具有较高的诊断精度,明显提高诊断的可信度。 【作者单位】： 桂林理工大学信息科学与工程学院;熊本大学自然科学研究科情報電気電子工学専攻;
【关键词】： 无线传感器 信息融合 自适应加权 D-S证据理论 基本概率赋值
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51167004) 广西教育厅科研项目(200911LX131)
【分类号】：TM315
【正文快照】： 风力发电作为一种可再生的绿色能源发电方式,已经受到越来越高的重视。但风电机组是一个相当复杂的机电系统,其工作外部环境条件十分恶劣,机组设备的性能受影响比较大,容易因故障停机。因此,实时监测机组运行状况,确保其正常运行是一项很重要的工作。风电机组一般由风轮系统、

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