【摘要】为了使故障诊断系统能够提供日常有效的维护建议和有针对性的维修计划，降低风电场的维护成本，提升其产量，在对风电机组的监控数据进行分析、分类的基础上，提出一种基于条件概率分布的数据异常状态自学习评估方法。定义了数据异常度的评价指标，实现了基于数据的风电机组低成本故障诊断，并利用风电场历史数据进行了算例训练与验证。结果表明，基于自学习概率模型的故障诊断方法可有效反映风电机组的异常状态信息。
【关键词】
《水土保持通报》 2015-09-01
《石油矿场机械》 2015-09-01
《低压电器》 2015-09-01
《水土保持通报》 2015-09-01
《陕西行政学院学报》 2015-09-07
《福建水产》 2015-09-06
《吉林农业》 2015-09-08
《合成化学》 2015-09-07
010-56259535
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