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基于云模型和数据挖掘技术的风电机组故障诊断

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 18:51:24
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基于云模型和数据挖掘技术的风电机组故障诊断【摘要】:现今风电利用已经成为各领域的热点。但是风电机组却常处于恶劣的工作环境,一旦发生故障,会造成巨大的损失。故此风电机组对运行状态进行

【摘要】:现今风电利用已经成为各领域的热点。但是风电机组却常处于恶劣的工作环境,一旦发生故障,会造成巨大的损失。故此风电机组对运行状态进行了监测与分析,并对已处理的故障趋势进行预测,可以达到维护风电机组的高效性,从而降低维修成本的作用。 本文提出采用云模型和数据挖掘的方法,对风电机组进行有效的故障评估和诊断。首先构建适合的评估体系,选择正确的评判指标;然后根据普通模糊综合评估的模糊性,再结合云模型的随机性,由正向云发生器求得各指标的隶属度,这种方法减少隶属函数人为确定主观性。最后通过实验计算证明基于云模型的评估方法更能准确地判断故障状态,是一种非常实用的方法。 考虑到在风电机组振动故障诊断中需要提取时频域特征参数,当参数数量过多易导致决策表属性冗余,为此本文采用粗糙集约简算法。基于差别函数的属性约简算法计算的析取表达式过多,逻辑转换运算代价大,计算过程繁琐,因此,将差别矩阵转换成布尔矩阵,矩阵元素作位或计算,删除冗余元素,然后计算相对核获得最终析取表达式。实例证明该算法快速简便。鉴于决策树的快速分类的优点,将粗糙集、决策树算法结合起来建立新的决策树模型,用云模型离散样本参数,随后用改进的属性约简算法化简属性,获得最佳约简集,最后借助决策树生成的诊断规则进行故障诊断。 本文开发的基于粗糙决策树的风力发电机组故障诊断系统,不仅能对风电机组各数据库进行管理,而且能对机组设备进行故障监测与诊断,实现了系统集数据库管理、监测、诊断于一体的全面管理。 【关键词】:风电机组 云模型 数据挖掘 故障诊断
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP311.13
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第1章 绪论9-14
  • 1.1 课题背景及研究意义9-10
  • 1.2 故障诊断的研究与应用现状10-11
  • 1.3 云模型与数据挖掘的研究与应用11-12
  • 1.3.1 云模型理论研究与应用11
  • 1.3.2 数据挖掘在故障诊断中的研究与应用11-12
  • 1.4 课题的研究内容12-14
  • 第2章 云模型和数据挖掘技术14-29
  • 2.1 云模型分析及研究14-21
  • 2.1.1 云模型概念14
  • 2.1.2 云发生器14-15
  • 2.1.3 云变换15-16
  • 2.1.4 云模型在风电机组故障评估中的应用16-19
  • 2.1.5 实例分析19-21
  • 2.2 故障诊断与数据挖掘技术21-23
  • 2.2.1 风电机组常见故障21
  • 2.2.2 诊断方法21-22
  • 2.2.3 数据挖掘在故障诊断中的应用22-23
  • 2.3 粗糙集理论23-25
  • 2.3.1 基本理论23-24
  • 2.3.2 知识约简24
  • 2.3.3 基于差别函数的属性约简算法24-25
  • 2.4 改进的基于差别函数的属性约简算法25-28
  • 2.5 本章小结28-29
  • 第3章 风电机组故障诊断系统设计29-40
  • 3.1 系统设计目标29-30
  • 3.2 系统的需求分析30-31
  • 3.3 系统的数据库设计31-35
  • 3.3.1 系统数据库需求分析31-32
  • 3.3.2 数据库概念结构设计32-33
  • 3.3.3 数据库逻辑结构设计33-35
  • 3.4 系统开发实现35-39
  • 3.4.1 用户登录系统设计35-37
  • 3.4.2 机组设备监测数据设计37
  • 3.4.3 故障诊断设计37-39
  • 3.5 本章小结39-40
  • 第4章 基于粗糙决策树的故障诊断应用40-48
  • 4.1 决策树40-42
  • 4.1.1 决策树算法40
  • 4.1.2 决策树修剪40-41
  • 4.1.3 由决策树抽取规则41-42
  • 4.2 基于粗糙决策树的故障诊断实例分析42-47
  • 4.2.1 数据处理42-43
  • 4.2.2 属性约简43-44
  • 4.2.3 构建决策树44-47
  • 4.3 本章小结47-48
  • 第5章 总结48-49
  • 参考文献49-52
  • 在学期间发表的学术论文和参加科研情况52-53
  • 致谢53


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