基于ANFIS的风力发电机状态监测研究-中南民族大学学报自然科学版.PDFVIP

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2019-05-24 发布于天津
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基于ANFIS的风力发电机状态监测研究-中南民族大学学报自然科学版.PDF

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36 1 ( ) Vol． 36 No． 1 第卷第期中南民族大学学报自然科学版 2017 3 Journal of South-Central University for Nationalities (Nat． Sci． Edition) Mar． 2017 年月基于ANFIS 的风力发电机状态监测研究 * ，欣竹张磊李 ( ， 300130) 河北工业大学控制科学与工程学院天津，，摘要针对风力发电机系统故障诊断中非线性和建模困难的问题提出了一种风力发电机状态监测方法利用 SCADA 20 ， (ANFIS) 从风力发电机的数据中挖掘出种输入输出对应关系分别建立了自适应模糊神经推理系统模，． 20 型并给出了一种基于预测误差的概率分布函数的适用于所有模型的异常检测方法使用个模型单独进行状态，， 20 ，， : 诊断得出诊断正确率综合使用个模型的状态诊断结果得到了最终的判定结论仿真结果表明该方法能准确地诊断出风力发电机系统故障． ; ; 关键词风力发电机状态检测自适应神经模糊推理系统中图分类号 TM743 文献标识码 A 文章编号 1672-4321 (2017)01-0092-04 The Ｒeserch of Wind Turbine Condition Monitoring Based on ANFIS Zhang Lei ，Li Xinzhu (School of Control Science and Engineering ，Hebei University of Technology ，Tianjin 300130 ，China) Abstract With the continuous development of wind power industry ，the number of installed wind power generator is increasing． Due to its complicated structure and poor working conditions ，easily happened all kinds of faults． For the nonlinear problems and difficulty in modeling of wind turbine system fault diagnosis ，this paper proposes a wind turbine monitoring system ，using 20 different