- · 国外电子测量技术版面费[10/21]
- · 《国外电子测量技术》投[10/21]
来稿应自觉遵守国家有关著作权法律法规，不得侵犯他人版权或其他权利，如果出现问题作者文责自负，而且本刊将依法追究侵权行为给本刊造成的损失责任。本刊对录用稿有修改、删节权。经本刊通知进行修改的稿件或被采用的稿件，作者必须保证本刊的独立发表权。 一、投稿方式： 1、 请从 我刊官网 直接投稿 。 2、 请 从我编辑部编辑的推广链接进入我刊投审稿系统进行投稿。 二、稿件著作权： 1、 投稿人保证其向我刊所投之作品是其本人或与他人合作创作之成果，或对所投作品拥有合法的著作权，无第三人对其作品提出可成立之权利主张。 2、 投稿人保证向我刊所投之稿件，尚未在任何媒体上发表。 3、 投稿人保证其作品不含有违反宪法、法律及损害社会公共利益之内容。 4、 投稿人向我刊所投之作品不得同时向第三方投送，即不允许一稿多投。 5、 投稿人授予我刊享有作品专有使用权的方式包括但不限于：通过网络向公众传播、复制、摘编、表演、播放、展览、发行、摄制电影、电视、录像制品、录制录音制品、制作数字化制品、改编、翻译、注释、编辑，以及出版、许可其他媒体、网站及单位转载、摘编、播放、录制、翻译、注释、编辑、改编、摄制。 6、 第5条所述之网络是指通过我刊官网。 7、 投稿人委托我刊声明，未经我方许可，任何网站、媒体、组织不得转载、摘编其作品。
基于数据融合的风机叶片故障诊断与状态监测研
作者:网站采编关键词:
摘要：研究背景与问题 风力发电机作为清洁能源的重要组成部分，其稳定运行对于保障能源供应和环境保护具有重要意义。风机叶片作为风力发电机的关键部件，其运行状态直接影响着发电效
研究背景与问题
风力发电机作为清洁能源的重要组成部分，其稳定运行对于保障能源供应和环境保护具有重要意义。风机叶片作为风力发电机的关键部件，其运行状态直接影响着发电效率和设备寿命。然而，风机叶片在实际运行过程中容易受到多种因素的影响，如疲劳损伤、腐蚀、异物撞击等，导致叶片出现故障。传统的故障诊断方法往往依赖于人工巡检，不仅效率低下，而且难以实现实时监测。因此，提高风机叶片故障检测的准确性和实时性成为当前研究的热点问题。
研究方法
针对上述问题，本研究提出了一种基于数据融合的风机叶片故障诊断与状态监测方法。首先，通过采集风机叶片振动产生的声音信号，利用信号处理技术对原始信号进行预处理，以降低噪声干扰。接着，引入三角拓扑聚合优化器（Triangulation Topology Aggregation Optimizer, TTAO）对特征参数进行优化选择，以提高故障特征的识别能力。此外，结合机器学习算法，如支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN），对优化后的特征进行故障分类和状态监测。最后，通过实验验证了该方法的有效性和可行性。
核心结果
本研究通过实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，与传统方法相比，基于数据融合的风机叶片故障诊断与状态监测方法在故障检测的准确性和实时性方面均有显著提升。具体而言，该方法在故障分类准确率方面提高了约15%，在故障检测的实时性方面缩短了约30%。此外，通过对比不同优化算法和机器学习算法的性能，本研究发现TTAO和SVM结合ANN的组合在故障诊断方面具有最佳性能。
结论与意义
本研究提出了一种基于数据融合的风机叶片故障诊断与状态监测方法，通过优化特征选择和机器学习算法的应用，显著提高了风机叶片故障检测的准确性和实时性。该方法不仅能够有效降低故障检测成本，提高风电场的运行效率，还为风电设备的智能化运维提供了新的思路。同时，本研究结果对于推动风力发电技术的进步和清洁能源的发展具有重要的理论意义和应用价值。
文章来源：《国外电子测量技术》 网址: http://www.gwdzcljszzs.cn/qikandaodu/2026/1027/327.html