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随着经济不断发展，电力需求越来越大，从而促使近年来国内内燃机电站行业不断发展，对于发电类动力机的需求非常强劲。发动机公司为了满足用户对高品质发电类动力机的需求，适应市场需要，大量应用于通信、工矿、军事通信、军事、建筑、*等众多领域。并以其体积小、重量轻、结构紧凑、性能优越赢得了广泛的市场赞誉。为了配合在非车用市场的开拓，更好的服务发电机动力机用户，特就发电机动力机的特点、调整维修做一个简短介绍。希望能对用户及从事发电机组调试维修的工作人员在维护保养工作中有一定帮助。
式发电机组是由风轮、变速齿轮箱、发电机、变桨距系统、偏航系统、电能转换系统、冷却系统、制动系统等组成。偏航系统可以通过实时的获取风与风机风轮的位置参数，并对风轮面向风的角度进行调节，使其可以尽量多的利用，不浪费资源。当风大大**过发电的可以接受的高风速或者发电机发生了紧急的故障，此时制动系统就会动作进行紧急制动。而对于变桨系统来说，其就是为了根据实际的情况来调整的角度，使风轮的旋转速度根据要求在合适的范围内。冷却系统的正常运转则保证了长时间工作的发电机及变速箱不致因为散热问题导致故障选择电网能。电能转换系统就是为了可以实现能量的双向流动，根据实际情况和要求来量的传送的方向。通过双向变流器可以实现定子电流的恒频率输出。

发电机组的设计风速是影响发电机组的输出功率重要因素，设计风速具有三种不同的风速，分为额定风速、切入风速和切出风速。当发电机组达到额定功率的时候所对应的风速叫做额定风速额，其大小主要是与当地的风资源息息相关。额定风速的大小直接与发电机的容量成正比，决定了发电机的投入成和总体设计。切入风速是发电机处于工作状态下的低风速，而切出风速是发电机能够忍受的大风速，当**过切出风速时，发电机就会处于停机保护状态。
风机的基能主要是指风轮的气动能，即吸收和转化的能。功率特是反映风机基能的重要指标，直接影响其年发电量的多少。发电机组功率特除取决于风率特外，还取决于发电机组传动系统和发电机的效率W及发电机组的运行方式。发电机组功率特一般用发电机组输出功率随风速的变化曲线即功率曲线(P-Tl)来表示。

主要工作
    对国内外研究成果的学习以及对研究现状的分析和总结，确定了的研究方向，内容安排如下:
1章先对发电的背景及状态监测的研究意义进行了介绍，详细分析了国内外状态监测技术和故障诊断技术的研究现状，分别介绍了基于物理特征变化的发电机组状态监测和基于数据驱动的发电机组的状态监测技术，结合现阶段研究现状的不足，给出了监测发电机组发电机运行状态的思路。
    2章先对发电进行了介绍，研究分析了发电机的结构与工作原理。接着对发电机组的运行特进行介绍。并只针对发电机具有不同运行工况这一问题，对发电机组的不同工作状况进行划分并对运行工况进行了详细的介绍。
    3章先介绍了FAST系统的基础理论支撑，介绍了叶素动量理论等基础理论。接着对FAST中发电机模型的参数进行了介绍，并通过仿真实验得到了发电机组的状态参数数据。
    4章先介绍了模糊网络的基础知识，并提出了一种混合输入模糊网络的模型结构，并详细介绍了其模型结构的辨识与其模型参数的训练方法。通过设计数值仿真对比实验，来验证混合输入模糊网络在处理还有分类变量的数据时的可行与优越。
    5章，先对FAST系统中得到数据进行整合，并介绍了对从FAST系统中得到的发电机状态参数数据的预处理方法，构造出原始的状态特征样。考虑到原始的特征样特征较多，运用随机森林算法对原始的状态特征样进行特征提取。通过建立发电机组发电机系统的正常行为下的状态参数模型，对其进行状态监测，并与通过其他算法得出的模型进行对比实验。后通过建立残差的多元高斯函数模型对发电机组发电机系统进行异常识别，并判断其程度评估。

实验的状态参数数据主要有以下两点特征:
      (1>原始的数据是具有较大噪声。
      (2)相关的状态参数数据具有一定的相关，但是原始数据的相关被掩盖了。
    为了提取状态参数数据的相关，运用了以下数据预处理算法。考虑的发电机所捕获的与风速有关，所以把风速作为所要处理发电机状态参数数据的参考参数。数据预处理算法的步骤如下:
    对于发电机的正常模型建立，特征选择是十分重要的。特征选择就是从原始特征中根据一定的评判标准剔除不相关的特征和选取有效的特征的过程，且在特征选择过后回归或者分类模型具有更高的精度和正确率。初步选择的18个发电机的特征，分析其机理，发电机的功率和转子转速可以较好的反应发电机的状态，所以把发电机的功率和转子转速作为输出，剩下的16个发电机的特征作为输入的话，还是具有较多的特征，所以需要从高维数据中提取或者选择出有用的特息和规律，剔除其中冗余的特征。Davies了筛选优特征子集是一个NP完全问题。
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保修政策：，电机和动力质保三年，整机质保一年，免费技术。
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