风力发电机故障检测和诊断外文.pdfVIP

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2018-03-15 发布于江苏
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风力发电机故障检测和诊断外文.pdf

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Electrical Power and Energy Systems 99 (2018) 577–584 Contents lists available at ScienceDirect Electrical Power and Energy Systems journal homepage: /locate/ijepes A radically data-driven method for fault detection and diagnosis in wind T turbines ⁎ D. Yu, Z.M. Chen, K.S. Xiahou, M.S. Li , T.Y. Ji, Q.H. Wu School of Electric Power Engineering, South China University of Technology (SCUT), Guangzhou 510000, PR China A R T I C L E I N F O A B S T R A C T Keywords: In order to improve the reliability of wind turbines, avoid serious accidents and reduce operation and main- Wind turbine tenance (OM) costs, it is important to eﬀectively detect faults of wind turbines operating in harsh environment. Fault detection and diagnosis This paper proposes a radically data-driven fault detection and diagnosis (FDD) method for wind turbines, which Deep belief network implements deep belief network (DBN). The DBN requires no knowledge of physical model, instead, it employs Data-driven historical data without any pre-selection. The method has been evaluated in a wind turbine benchmark simulink model, in comparison with four model-based algorithms and four data-driven methods, and the results have