作者：金晓航,孙毅,单继宏,吴根勇 单位：中国仪器仪表学会 出版：《仪器仪表学报》2017年第05期 页数：13页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYQXB2017050010 DOC编号：DOCYQXB2017050019 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《风力发电机组状态监测系统设计与应用》PDF+DOC2016年第01期 李涛涛,贾嵘,尹浩霖,董开松,党建 《风电机组轴承的状态监测和故障诊断与运行维护》PDF+DOC2012年第01期 苏连成,李兴林,李小俚,张燕辽,张仰平 《双馈感应风力发电系统状态监测方法综述》PDF+DOC2012年第03期 肖雅丽,方瑞明,李文彭 《浅析齿轮箱润滑系统的结构和控制原理》PDF+DOC2011年第03期 薛凯 《风力发电机组振动故障诊断与分析》PDF+DOC2014年第04期 贾轶军 《基于振动信号的风电齿轮箱故障分析》PDF+DOC2016年第02期 邵荣茂,贾丙辉,王宗荣 《多传感器数据融合的风电齿轮箱性能衰退评估》PDF+DOC2019年第02期 马越,陈捷,洪荣晶,潘裕斌 《大型数控设备故障预测与健康管理视情维修系统》PDF+DOC2011年第06期 赵中敏,王茂凡 《基于DSP的风力发电机齿轮箱振动监控系统》PDF+DOC2015年第32期 杨宇,孟超平,包海龙 《适应于多种类型风力发电机的在线监测系统的开发》PDF+DOC2014年第03期 张伟鹏,徐健,杨涛,高伟,陈杰,张聘亭

    • 随着风力发电机组装机容量的快速发展，累计运行时间的持续增长，风电机组的维护问题日益突出，迫切需要研发有效的风电机组故障诊断与预测系统。从故障诊断和故障预测两个方面，归纳风力发电机组的主要故障特点；针对故障诊断难点问题，分析和总结基于振动、电气信号分析和模式识别算法的故障诊断方法的研究现状，指出各种方法的技术特点、局限性和今后的发展趋势；针对风电机组中机械结构和电子系统性能退化的各自特点，归纳当前的研究进展，提出物理失效模型和数据驱动模型融合的故障预测方法；最后，归纳了利用风力发电机组数据采集与监控系统(SCADA)数据进行故障诊断与预测的最新进展及需要进一步研究的问题。

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