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先求取正常行为模型输出与实时数据输出的残差，其状态参数残差表示如下:
    将发电机运行工况作为分类变量引入状态监测模型，采用基于混合输入模糊网络建立发电机正常状态下的行为模型，通过发电机实际运行数据与正常行为模型的残差确定多元高斯函数的概率密度分布，根据概率密度等高线设定i}}值，实现对发电机发电机输出功率与转子转速的异常监测。该方法克服异常监测模型繁多而且计算量大的缺陷，可同时进行多参数的异常监测，并且方法的计算复杂度和异常状态诊断正确率优于其他对比方法。
    发电机系统的状态监测对于评估发电机状态具有深远意义，有利于发现发电机早期的劣化趋势，并针对该问题对发电机制定运维计划，节省经济投入。在考虑了发电机不同工况下，建立了发电机的正常状态下的行为模型，并通过多元高斯函数的方法进行发电机的状态监测和异常识别，并验证了方法的有效
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。

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。

实验研究的发电机的状态参数数据是通过FAST进行仿真来获取的，发电机的模型详细参数己经介绍。发电机的状态参数数据采集的时间间隔越短，越能体现发电机的运行状态，越有利于发电机的状态监测与异常识别，从而进行发电机的异常识别。因此，实验设定发电机状态参数数据的采集时间间隔为0.02秒。每0.02秒采集的发电机的状态参数数据包含时间、风速、功率、桨距角、发电机转子转速、发电机转子扭矩等，达32种状态参数。
    因为从FAST仿真模型中得到的发电机状态参数数据具有噪声等问题，不能十分准确的反应发电机的状态，因此需要对从FAST中得到的数据进行数据的预处理，以期得到理想的数据，尽量减少数据的噪音等问题。从而使发电机的状态参数数据准确的反应发电机的状态。

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。
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发电机生产的新型款，定于微面，宽体设计保证了它的内部空间，并且借鉴了轿车的内饰设计风格，引入了更多实用的配置，进步确实比较明显。
 小型发电机优点：
 特点1：不错的电力
 采用的变频技术，可提供相当于商业用电的不错电源。
 特点2：轻巧、方便
 采用新型发电体，实现发动机与冷却风扇的一体化，机身重量大大减。
 特点3：噪音低
 引入经济怠速糸统，加上新没计的消音系统，大大降低噪音。
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